Este documento describe un marco de trabajo (Framework UML2Cloud) para modelar infraestructuras de nube y las interacciones de los usuarios mediante el uso de técnicas de modelado y simulación. El marco incluye un perfil UML para modelar los componentes de la infraestructura de nube y las interacciones de los usuarios, una transformación de los modelos UML a la entrada de un simulador de nube llamado Simcan2Cloud, y una herramienta para la creación y validación de los modelos UML.

1. A Framework for
Modeling Cloud
Infrastructures and User
Interactions
M. Emilia Cambronero Piqueras
Escuela Superior de Ing. Informá;ca de Albacete
Universidad de Cas;lla-La Mancha

2. 1. Introducción
2. Framework UML2Cloud
3. Perfil de UML
4. Transformación
5. Herramienta
6. Simulación
7. Conclusiones y trabajo futuro
Índice
2

3. • Tecnología para usuarios y empresas que habilita el acceso, a través de la
red, a un conjunto de recursos de computación.
• De forma ubicua, flexible y bajo demanda a través de Internet.
• Grupo compar;do de recursos informá;cos configurables, incluidos
servidores, bases de datos, aplicaciones de soXware, capacidad de
almacenamiento y potencia informá;ca.
• Donde se asignan de forma dinámica los recursos a los usuarios del
sistema.
Introducción
Computación en la nube
3

4. * Caracterís)cas principales de los servicios de computación en la
Nube:
1. Autoservicio bajo demanda: uso de servicios en la nube por usuarios
finales de acuerdo con sus requisitos informá;cos específicos.
2. ElasAcidad de provisión: las capacidades de escalabilidad de la nube en
respuesta a cambios en el número de usuarios o servicios requeridos.
Introducción
Computación en la nube
4

5. Introducción
Computación en la nube
5
• En la Unión Europea, en 2016, el 21% de las empresas indicaron que
usaban servicios en la Nube, principalmente servicios de correo
electrónico y almacenamiento. Solo el 11% de ellos eran servicios
avanzados, como aplicaciones financieras, CRM, potencia de
cómputo.
• Con respecto a 2014, representa un aumento de aproximadamente el
7% en el uso de servicios en la Nube. Durante los úl;mos años, la
op;mización de la nube se ha conver;do en un tema candente en el
comunidad cienbfica. [Eurostat]

6. Introducción
Computación en la nube
6
Para los usuarios:
• Solicitan recursos sin conocer ni
administrar la infraestructura.

7. Para los usuarios:
• Solicitan recursos sin conocer ni
administrar la infraestructura.
Para proveedores de servicios:
• Centros de datos de gran escala.
• Virtualización de recursos.
Introducción
Computación en la nube
7

8. • Diseñar sistemas de computación
en la nube es un proceso complejo.
• Modelar sistemas de computación
en la nube de forma sencilla.
• Estudiar la adecuación de un
sistema de computación en la nube
frente a una carga de trabajo.
Introducción
Mo6vación
8

9. • Definimos Framework para mejorar
las arquitecturas en la nube u;lizando
técnicas de modelado y simulación.
• Modelado: técnica de ingeniería bien
aceptada para ayudar a los usuarios a
visualizar el producto final.
• Modelado: perfil UML.
Introducción
Mo6vación
9

10. • La configuración de grandes implementaciones en el Cloud: proceso laborioso y
complejo.
è Solución: uso de simuladores.
• Pero, estos simuladores deben configurarse en su propio lenguaje.
• Esta tarea se facilita mediante el uso de las técnicas de modelado propuestas
(para crear, visualizar, editar y exportar configuraciones del sistema en la nube).
• Perfil: captura las interacciones del usuario con un proveedor del Cloud, así
como el caracterís;cas principales de la infraestructura de nube subyacente.
Introducción
Mo6vación
10

11. Introducción
Solución
11

12. 1. Introducción
2. Framework UML2Cloud
3. Perfil de UML
4. Transformación
5. Herramienta
6. Simulación
7. Conclusiones y trabajo futuro
Índice
12

13. Framework UML2Cloud
13
• UML (Unified Modeling Language) es un lenguaje de modelado que
incluye un conjunto completo de herramientas para el diseño de
sistemas en ;empo real.
• Dos ;pos de diagramas:
- Diagramas de componentes: relaciones estructurales entre los
componentes del sistema y las dependencias. => Modelado de la
arquitectura del sistema Cloud o en la Nube.
- Diagramas de secuencia: el flujo de acciones y las interacciones
entre diferentes roles en el sistema. => Modelado de la interación de
los usuarios con el Cloud.

14. Framework UML2Cloud
14
• Definición de perfil UML2Cloud: nos permiten definir los elementos
específicos del Cloud por medio de estereoApos.
• Verificamos la corrección de los modelos definidos: lo que garan;za que
estos modelos representan fielmente el sistema Cloud en estudio.
• Este perfil UML modela las interacciones entre usuarios y proveedores del
Cloud, u;lizando suscripciones para ser no;ficado cuando la
infraestructura Cloud requerida por el usuario esté disponible.

15. Framework UML2Cloud
15
• Nuestro framework soporta actualmente el simulador Simcan2Cloud.
• U;lizamos técnicas de transformación de Modelo a Texto (M2T) para
generar automá;camente los archivos de configuración para un simulador
de Cloud.
Perfil UML
Diagramas de Componentes
y Secuencia
M2T Simcan2Cloud
Ficheros de texto (Entrada del
simulador)

16. Framework UML2Cloud.
Simcan2Cloud
16
• Herramienta de simulación de código abierto dirigido a modelar y
simular entornos de nube.
• Su principal fortaleza radica en su flexibilidad y escalabilidad.
• Modelado personalizando de los centros de datos, de las
caracterís;cas de cada máquina virtual, así como las redes de
comunicación.
• Los usuarios pueden incluir nuevas polí;cas y algoritmos para
representar aspectos clave del Cloud, como el comportamiento de los
clientes que acceden al Cloud, así como las polí;cas de asignación de
recursos.

17. Framework UML2Cloud.
Simcan2Cloud
17
User Generator
DC1
Metadata
VM types
Services
Resource Scheduling policies DC2
Metadata
DCn
Metadata
Cloud Provider
Storage nodes Compu?ng nodes
Network
DC Manager
Storage nodes Compu?ng nodes
Network
DC Manager
Storage nodes Compu?ng nodes
Network
DC Manager
Data Center 1 Data Center 2 Data Center n

18. Framework UML2Cloud.
Usabillidad
18
• Esta propuesta de evaluación empírica proporciona un método
estándar para informar resultados de pruebas de usabilidad.
• Se ha evaluado siguiendo la norma ISO / IEC 25062: 2006.
• El método de evaluación de usabilidad u;lizado en este documento
está inspirado en los u;lizados en los trabajos de Meli et al. y
Johanson y Hassenbring].

19. 1. Introducción
2. Framework UML2Cloud
3. Perfil de UML
4. Transformación
5. Herramienta
6. Simulación
7. Conclusiones y trabajo futuro
Índice
19

20. Perfil UML
Infraestructura
20
Infraestructura
«Stereotype»
DataCenter
+ network: Bandwidth [1]
«DataType»
RackElement
+ numberOfRacks: Integer [1]
«Stereotype»
Rack
+ machinesPerBoard: Integer [1]
+ network: Bandwidth [1]
+ boards: Integer [1]
«Stereotype»
ComputingRack
«Stereotype»
StorageRack
«Stereotype»
ComputingMachine
«Stereotype»
StorageMachine
«Stereotype»
Machine
«Stereotype»
CPU
+ cores: Integer [1]
+ MIPS: Integer [1]
«Stereotype»
Memory
+ capacity: Size [1]
+ latency: Latency [1..*]
«Stereotype»
Storage
+ numberOfDrives: Integer [1]
+ writeBandwidth: Bandwidth [1]
+ driveCapacity: Size [1]
+ readBandwidth: Bandwidth [1]
«DataType»
Size
+ value: Real [1]
+ unit: SizeUnit [1]
«DataType»
Bandwidth
+ value: Real [1]
+ unit: BandwidthUnit [1]
«Enumeration»
SizeUnit
KByte
MByte
GByte
TByte
«Enumeration»
BandwidthUnit
Kbps
Mbps
Gbps
«Enumeration»
TimeUnit
s
ms
us
ns
«DataType»
Latency
+ name: String [1]
+ time: Time [1]
«DataType»
Time
+ value: Real [1]
+ unit: TimeUnit [1]
«Stereotype»
CloudInfrastructure
+ cloudProvider: CloudProvider [1]
«DataType»
DataCenterElement
+ numberOfDataCenters: Integer [1]
+ rackElements
1..*
1
+ rackType
*
1
+ machineType
*
1+ machineType
*
1
+ cpu
*
1
+ memory
*
1
+ storage
*
1
+ dataCenterType
*
1
+ datacenterElement1
1..*

21. Perfil UML
Infraestructura
21
Infraestructura
«Stereotype»
DataCenter
+ network: Bandwidth [1]
«DataType»
RackElement
+ numberOfRacks: Integer [1]
«Stereotype»
Rack
+ machinesPerBoard: Integer [1]
«DataType»
Bandwidth
«Enumeration»
BandwidthUnit
«Stereotype»
CloudInfrastructure
+ cloudProvider: CloudProvider [1]
«DataType»
DataCenterElement
+ numberOfDataCenters: Integer [1]
+ rackElements
1..*
1
+ rackType
*
1
+ dataCenterType
*
1
+ datacenterElement1
1..*

22. Perfil UML
Infraestructura
22
Infraestructura
«Stereotype»
Rack
+ machinesPerBoard: Integer [1]
+ network: Bandwidth [1]
+ boards: Integer [1]
«Stereotype»
ComputingRack
«Stereotype»
StorageRack
«Stereotype»
ComputingMachine
«Stereotype»
StorageMachine
«Stereotype»
Machine
«Stereotype»
CPU
+ cores: Integer [1]
+ MIPS: Integer [1]
«DataType»
Size
+ value: Real [1]
+ unit: SizeUnit [1]
«DataType»
Bandwidth
+ value: Real [1]
+ unit: BandwidthUnit [1]
«Enumeration»
SizeUnit
KByte
MByte
GByte
TByte
«Enumeration»
BandwidthUnit
Kbps
Mbps
Gbps
«Enumeration»
TimeUnit
s
ms
us
ns
«DataType»
Latency
+ name: String [1]
+ time: Time [1]
«DataType»
Time
+ value: Real [1]
+ unit: TimeUnit [1]
+ rackType
*
1
+ machineType
*
1+ machineType
*
1
+ cpu
*
1
*
*

23. Perfil UML. Diagramas de Secuencia (Interacción)
23
CloudProviderUser
exit
exit
exit
exit
request(VMs)
response(IPs)
loop
execute(APPs,IPs)
ok
failure
alt subscribe(VMs, maxSubTime)
alt notify(IPs)
timeout
exit
alt
subscribe(VMs, maxSubTime)
alt notify(IPs)
timeout
alt
alt
loop
[IPs<>Ø]

24. Perfil UML. Diagrama de Secuencia (Interacción)
24
exit
exit
response(IPs)
loop
execute(APPs,IPs)
ok
failure
alt subscribe(VMs, maxSubTime)
alt notify(IPs)
timeout
exit
alt
alt
loop
[IPs<>Ø]

25. 25
exit
exit
exit
alt
subscribe(VMs, maxSubTime)
alt notify(IPs)
timeout
Perfil UML. Diagrama de Secuencia (Interacción)

26. Perfil UML
Validación (OCL)
26

27. Perfil UML
Validación (OCL)
27

28. Perfil UML
Validación (OCL)
28

29. Perfil UML
Validación (OCL)
29

30. 1. Introducción
2. Framework UML2Cloud
3. Perfil de UML
4. Transformación
5. Herramienta
6. Simulación
7. Conclusiones y trabajo futuro
Índice
30

31. Transformación
MOFM2T - Acceleo
network cloudInfrastructure {
###
submodules :
dc_ dataCenter_000 : dataCenter {
###
}
cloudManager : CloudSystemManager {
###
gates :
fromDataCenter [1];
toDataCenter [1];
}
###
connections allowunconnected :
systemManager . toDataCenter ++ --> ned .
IdealChannel -->
dc_dataCenter_000 .in;
systemManager . fromDataCenter ++ <-- ned .
IdealChannel <--
dc_dataCenter_000 . out;
}
module DataCenter_A {
###
rackCmp _ computingRack_000 : CloudRack ;
dataCenterNetwork : DataCenterNetwork {
gates :
inComm [1];
outComm [1];
inStorage [0];
outStorage [0];
}
connections allowunconnected :
cloudManager .out --> ned . IdealChannel -->
toCloudProvider ;
cloudManager .in <-- ned . IdealChannel <--
fromCloudProvider ;
rackCmp _ computingRack_000 .out -->
Scenario . appList = "2 LocalApplication AppCPUIntensive 6 ### "
Scenario . vmList = "3 VM_large 23.0 4 4.0 1000.0 8.0 ### "
Scenario . userList = "2 User_A 3 2 AppCPUIntensive 4 AppDataIntensive 2 3
VM_large 1 ### "
Scenario . dataCentersList = "1 dataCenter 1 1 computingRack 8 16
computingNode 500 4.0 2 30000 2 ### "
Scenario . DataCenter_A . dcManager . dataCenterConfig = " dataCenter 1 1
computingRack 8 16 computingNode 500 4.0 2 30000 ### "
Scenario . dc_ DataCenter_A_000 . rackCmp_Rack_A _*. channelType =
" DataCenterEth1G_channel "
Scenario . dc_ DataCenter_A_000 . rackCmp_Rack_A_ *. numBoards = 8
Scenario . dc_ DataCenter_A_000 . rackCmp_Rack_A _*. bladesPerBoard = 8
31

32. Transformación
MOFM2T - Acceleo
network cloudInfrastructure {
###
submodules :
dc_ dataCenter_000 : dataCenter {
###
}
cloudManager : CloudSystemManager {
###
gates :
fromDataCenter [1];
toDataCenter [1];
}
###
connections allowunconnected :
systemManager . toDataCenter ++ --> ned .
IdealChannel -->
dc_dataCenter_000 .in;
systemManager . fromDataCenter ++ <-- ned .
IdealChannel <--
dc_dataCenter_000 . out;
}
module DataCenter_A {
###
rackCmp _ computingRack_000 : CloudRack ;
dataCenterNetwork : DataCenterNetwork {
gates :
inComm [1];
outComm [1];
inStorage [0];
outStorage [0];
}
connections allowunconnected :
cloudManager .out --> ned . IdealChannel -->
toCloudProvider ;
cloudManager .in <-- ned . IdealChannel <--
fromCloudProvider ;
rackCmp _ computingRack_000 .out -->
Scenario . appList = "2 LocalApplication AppCPUIntensive 6 ### "
Scenario . vmList = "3 VM_large 23.0 4 4.0 1000.0 8.0 ### "
Scenario . userList = "2 User_A 3 2 AppCPUIntensive 4 AppDataIntensive 2 3
VM_large 1 ### "
Scenario . dataCentersList = "1 dataCenter 1 1 computingRack 8 16
computingNode 500 4.0 2 30000 2 ### "
Scenario . DataCenter_A . dcManager . dataCenterConfig = " dataCenter 1 1
computingRack 8 16 computingNode 500 4.0 2 30000 ### "
Scenario . dc_ DataCenter_A_000 . rackCmp_Rack_A _*. channelType =
" DataCenterEth1G_channel "
Scenario . dc_ DataCenter_A_000 . rackCmp_Rack_A_ *. numBoards = 8
Scenario . dc_ DataCenter_A_000 . rackCmp_Rack_A _*. bladesPerBoard = 8
32

33. Transformación
MOFM2T - Acceleo
33
DataCenters
«component»
«DataCenter»
dataCenter
«DataCenter»
network=1.0Gbps
rackElements=[ (numberOfRacks: 1,
computingRack)]
«component»
«ComputingRack»
computingRack
«ComputingRack»
machineType=computingNode
machinesPerBoard=16
network=1.0Gbps
boards=8
Racks
«component»
«ComputingRack»
computingRack
«ComputingRack»
machineType=computingNode
machinesPerBoard=16
network=1.0Gbps
boards=8
«component»
«CloudInfrastructure»
cloudInfrastructure
«CloudInfrastructure»
datacenterElements=[ (numberOfDataCenters: 1,
DataCenter)]
cloudProvider=cloudProvider
network=1.0Gbps

34. Transformación
MOFM2T - Acceleo
34
«component»
«DataCenter»
DataCenter
«DataCenter»
network=1.0Gbps
rackElements=[ (numberOfRacks: 1,
computingRack), (numberOfRacks: 1,
storageRack)]
DataCenters
«component»
«DataCenter»
dataCenter
«DataCenter»
network=1.0Gbps
rackElements=[ (numberOfRacks: 1,
computingRack)]
«component»
«ComputingRack»
computingRack
«ComputingRack»
machineType=computingNode
machinesPerBoard=16
network=1.0Gbps
boards=8
Racks
«component»
«ComputingRack»
computingRack
«ComputingRack»
machineType=computingNode
machinesPerBoard=16
network=1.0Gbps
boards=8
«component»
«CloudInfrastructure»
cloudInfrastructure
«CloudInfrastructure»
datacenterElements=[ (numberOfDataCenters: 1,
DataCenter)]
cloudProvider=cloudProvider
network=1.0Gbps
network cloudInfrastructure {
###
submodules :
dc_ dataCenter_000 : dataCenter {
###
}
cloudProvider : cloudProviderFIFO {
###
gates :
fromDataCenter [1];
toDataCenter [1];
}
###
connections allowunconnected :
systemManager . toDataCenter ++ --> ned . IdealChannel -->
dc_dataCenter_000 .in;
systemManager . fromDataCenter ++ <-- ned . IdealChannel <--
dc_dataCenter_000 . out;
}
module dataCenter{
###
rackCmp _ computingRack_000 : CloudRack ;
dataCenterNetwork : DataCenterNetwork {
gates :
inComm [1];
outComm [1];
inStorage [0];
outStorage [0];
}
connections allowunconnected :
cloudManager .out --> ned . IdealChannel --> toCloudProvider ;
cloudManager .in <-- ned . IdealChannel <-- fromCloudProvider ;
rackCmp _ computingRack_000 .out --> {datarate=1.0Gbps;} --> dataCenterNetwork . inComm ++;
rackCmp _ computingRack_000 .in <-- {datarate=1.0Gbps;} <-- dataCenterNetwork . outComm ++;
}

35. Transformación
Validación
35

36. 1. Introducción
2. Framework UML2Cloud
3. Perfil de UML
4. Transformación
5. Herramienta
6. Simulación
7. Conclusiones y trabajo futuro
Índice
36

37. Herramienta
Plugin para Eclipse Papyrus
37

38. Herramienta
Plugin para Eclipse Papyrus
38

39. Herramienta
Plugin para Eclipse Papyrus
39

40. 1. Introducción
2. Framework UML2Cloud
3. Perfil de UML
4. Transformación
5. Herramienta
6. Simulación
7. Conclusiones y trabajo futuro
Índice
40

41. 41
Simulación

42. 42
Simulación

43. 43
CloudProviderUserA
exit
exit
exit
exit
request([(5,VMsmall,2h)])
response(IPs)
loop
execute([(1,dataIntensiveApp)],IPs)
ok
failure
alt subscribe([(5, VMsmall, 2h)], 3h)
alt notify(IPs)
timeout
exit
alt
subscribe([(5, VMsmall, 2h)], 3h)
alt notify(IPs)
timeout
alt
alt
loop
[IPs<>Ø]

44. Simulación
Resultados
44
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0 0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0
a) 128 nodos b) 256 nodos c) 512 nodos
0
1
2
3
4
5
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0
0
1
2
3
4
5
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0
0
1
2
3
4
5
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0

45. Simulación
Resultados
45
a) 128 nodos b) 256 nodos c) 512 nodos
0
2
4
6
8
10
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0
0
2
4
6
8
10
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0
0
2
4
6
8
10
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0
0
50
100
150
200
250
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0 0
50
100
150
200
250
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0 0
50
100
150
200
250
1k 2k 3k 4k 5k 6k 7k 8k 9k 10k0

46. Simulación
Resultados
46
2
3
4
6
7
8
9
10 Uniform(55,60)
Truncnormal
Weibull(36,37)
Normal(28)
Chi_square(22)
Erlang_k(1,15)
Exponential(7)
0
10000
20000
30000
40000
50000
Max subscription time
Distribution
0
10000
20000
30000
40000
50000
2
3
4
6
7
8
9
10 Uniform(55,60)
Truncnormal
Weibull(36,37)
Normal(28)
Chi_square(22)
Erlang_k(1,15)
Exponential(7)
0
10000
20000
30000
40000
50000
Max subscription time
Distribution
0
10000
20000
30000
40000
50000

47. 1. Introducción
2. Framework UML2Cloud
3. Perfil de UML
4. Transformación
5. Herramienta
6. Simulación
7. Conclusiones y trabajo futuro
Índice
47

48. • Modelamos gráficamente un sistema de computación Cloud mediante UML y perfiles de UML.
• Definimos un framework llamado UML2Cloud.
• Facilita la configuración de la infraestructura y la interacción de los usuarios en el simulador
mediante la transformación de modelos.
• Ocultando los detalles de bajo nivel relacionados con la simulación herramienta, la sintaxis de los
archivos de configuración y scripts para ejecutar los experimentos. Por tanto, los usuarios no
necesitan conocer la herramienta de simulación.
• De los resultados obtenidos por el simulador podemos sacar conclusiones sobre cómo el
comportamiento del usuario que afectan al rendimiento general del Cloud.
• Se modelan diferentes usuarios y cargas de trabajo.
• El uso de la simulación nos permite verificar, sin hacer una inicial inversión, factores del Cloud como
su escalabilidad y comportamiento. Permi;endo a los proveedores del Cloud es;mar la can;dad de
recursos necesarios para sa;sfacer la demanda de una carga de trabajo específica de los usuarios.
• Y analizar la escalabilidad en aquellos casos en que el proveedor de la nube decide aumentar la
tamaño de una nube.
Conclusiones y trabajo futuro
48

49. A Framework for
Modeling Cloud
Infrastructures and User
Interactions
M. Emilia Cambronero Piqueras
Escuela Superior de Ing. Informá;ca de Albacete
Universidad de Cas;lla-La Mancha