Quantifying the Impact of Replication on the Quality-of-Service in Cloud Databases

Las bases de datos en nube logran una alta disponibilidad al replicar automáticamente los datos en múltiples nodos. Sin embargo, la sobrecarga causada por el proceso de replicación puede llevar a un aumento de la media y la varianza de los tiempos de respuesta de las transacciones, causando impactos imprevistos en la calidad de servicio ofrecida (QoS). En este documento, proponemos una metodología basada en la medición para predecir el impacto de la replicación en los entornos de Base de Datos como Servicio (DBaaaS). Nuestra metodología utiliza datos operativos para parametrizar un modelo de red de colas cerradas del cluster de la base de datos junto con un modelo de Markov que abstrae el proceso de replicación dinámica. Los experimentos con Amazon RDS muestran que nuestra metodología predice tiempos de respuesta medios y percentiles con errores de sólo 1% y 15% respectivamente, y bajo condiciones operativas significativamente diferentes a las utilizadas para la parametrización del modelo. Demostramos que nuestro enfoque de modelado supera los métodos de modelado estándar e ilustra la aplicabilidad de nuestra metodología para el aprovisionamiento automatizado de DBaaaS.