Nesse processo foi modelado o diagrama que implementa a combinação de recursos internos à organização provedora dos recursos IaaS para a obtenção das capacidades de serviços. Com um mesmo diagrama, é possível representar um conjunto de diferentes capacidades, utilizando o suporte a variáveis multidimensionais do modelo. Todas as capacidades dos recursos do provedor IaaS são representadas no mesmo fluxo do processo de gestão da capacidade mostrado na Figura 27. Eventualmente o diagrama desta capacidade pode se diferenciar, sofrendo alguma especialização necessária para ajustar seu comportamento específico.
O comportamento deste módulo é regido predominantemente pelo arquétipo “Busca por Objetivo”, que é essencialmente um enlace de balanceamento. A Figura 27 apresenta a implementação do diagrama de causalidade mostrado na Figura 20. O nível de capacidade para os serviços IaaS a serem atingidos são definidos em função dos parâmetros de KPIs relacionados com desempenho de armazenamento (storage), memória, processamento, virtualização, capacidade do link internet, disponibilidade dos serviços, vindo do módulo gestão de demandas, percepção do valor dos serviços e qualidade dos serviços, indo do módulo gestão de benefícios. A variável recurso balanceamento, medida em MB (MB/h) ou % da performance, é obtida através da consolidação das capacidades do recurso ofertado e da atual demanda por esse recurso.
A representação quantitativa dada à gestão de capacidade IaaS é uma taxa de atendimento a demanda, ou seja, a capacidade que o provedor IaaS tem de atender a demanda de recursos (dr) processadas por hora (dr/h). A taxa é calculada a partir do consumo dos recursos IaaS envolvidos (storage, memória, processamento, virtualização, link internet) pelo seguinte Algoritmo:
IF (Consumo do Recurso de IaaS / Recurso Capacidade) > KPI THEN
IF ((Consumo do Recurso de IaaS / Recurso Capacidade) * 100) < 100 THEN Recurso Capacidade – Consumo do Recurso de IaaS
ELSE
Consumo do Recurso de IaaS – Recurso Capacidade
ELSE
Recurso de IaaS dentro dos limites de tolerância e capacidade
Figura 27 - Diagrama de fluxo do processo da Gestão de Capacidade
Fonte: Autor
É importante reforçar a semântica de cada parâmetro da expressão acima. Capacidade do recurso representa a quantidade de capacidade disponível do recurso IaaS que o provedor dispõe para atender as demandas dos usuários. Esse controle é responsável pela liberação de recurso de elasticidade quando houver necessidade. O desempenho do recurso, avalia o quanto o recurso IaaS está conseguindo atender da demanda, consolidando informações que irão orientar o gestor sobre a necessidade de investimento no recurso. Consumo do recurso IaaS alimenta o sistema com as informações relativas às demandas por recursos por hora (dr/h). A constante de equilíbrio recurso balanceamento identifica a demanda atual por recursos IaaS e a capacidade do provedor para atender à mesma. Já o recurso elasticidade informa a capacidade extra, a reserva de recursos IaaS que o provedor dispõe para atender a demanda dos clientes. O processo aumenta a elasticidade do recurso atualiza o estoque da gestão de capacidade. O estoque capacidade de recurso é separado do estoque de elasticidade, mas ambos fazem parte da capacidade que o provedor IaaS dispõe para atendimento das demandas dos usuários. O estoque da gestão de demandas é uma interação entre o fluxo do consumo de recursos IaaS e a capacidade disponível para atendimento das demandas. A capacidade para atender as demandas é o resultado da interação do fluxo de recursos e fornece aumento de elasticidade. Observa-se que nesse processo existe uma grande integração da gestão e capacidade com a gestão de demandas pelos recursos do provedor IaaS. O recurso impacto consiste em uma informação fornecida pelo gestor, o qual avalia a importância desse serviço para o provedor. Alguns serviços, em razão do número de demanda dos usuários, são mais críticos que outros e nesse caso, exigem mais controle e monitoramento do seu desempenho. O parâmetro recurso impacto é utilizado no modelo como parâmetro para subsidiar à tomada de decisão, que será feita no processo de gestão do negócio, através de implementação realizada
no modelo com o método Analytic Hierarchy Process (AHP). A Tabela 6 mostra as variáveis modeladas para o processo de gestão de capacidade.
Tabela 6 - Variáveis do processo gestão de capacidade
Nome Descrição Unidade Tipo
Benefícios Obtidos Benefícios que foram alcançados pelo
processo de IaaS % M
Disponibilidade Relação da disponibilidade dos serviços % S Indicador de
Satisfação
Índice que se espera alcançar em relação a satisfação do cliente que utiliza os serviços de IaaS
% C
KPI API Indicador de Desempenho de
Disponibilidade % E
KPI Bel Indicador de Benefícios que se espera
alcançar % E
KPI DS Indicador de Desempenho de
Armazenamento % E
KPI DM Indicador de Desempenho de Memória % E
KPI DP Indicador de Desempenho de Processamento % E
KPI DV Indicador de Desempenho de Virtualização % E
KPI LPI Indicador de Desempenho do Link Internet % E
KCI MPCI Indicador de Capacidade Física da Máquina % S
MTTR Tempo Médio de Reparos % E
MTBF Tempo Médio Entre Falhas % E
Não Interrupções Relação entre o Tempo Médio Entre Falhas e
Nome Descrição Unidade Tipo Recurso
Balanceamento
Constante de equilíbrio que identifica a atual demanda pelos recursos de IaaS e a capacidade que o provedor tem para atender
MB M
Recurso Capacidade Quantidade de capacidade para o recurso de
IaaS MB C
Recurso Elasticidade
Capacidade extra que o provedor tem para ofertar em relação à demanda de um recurso de IaaS
MB E
Recurso Impacto Importância desse serviço para o provedor de
IaaS % E
Satisfação do Cliente
Constante de equilíbrio em relação a satisfação que o cliente espera ter e a disponibilidade dos serviços sem interrupções
% M
Fonte: Autor
O destaque do processo de gestão de capacidade consiste no comportamento dinâmico da mobilização dos recursos em capacidades, regido pela necessidade de performance criada pela demanda de serviço IaaS a ser processada. O ajuste (alocação e liberação) de recursos IaaS é regido pelos parâmetros informados para cada um dos KPIs relacionados aos recursos do provedor IaaS, calculados em função da tolerância em relação ao SLA do serviço (KPI DS, KPI DM, KPI DP, KPI DV, KPI LPI), e do desempenho médio apresentado pelo recurso em relação as demandas (desempenho do recurso), conforme o Algoritmo 2.Uma vez que se conhece o consumo dos recursos do provedor, pode-se fazer uma relação com a capacidade que o mesmo tem disponível. Esse cálculo gera o KPI de controle, o qual indica a extrapolação do consumo dos recursos do provedor. Os ajustes para atender as demandas estão sujeitos a questões diversas, que contemplam os escopos operacionais, táticos estratégicos.
IF ((Consumo do Recurso de IaaS / Recurso Capacidade) * 100) > KPI THEN Recurso de IaaS extrapolou a capacidade
IF ((Consumo do Recurso de IaaS / Recurso Capacidade) * 100) <= KPIAND ((Consumo do Recurso de IaaS / Recurso Capacidade) * 100) >= Atenção Recurso THEN
Recurso de IaaS está comprometido ELSE
Recurso de IaaS dentro dos limites de tolerância e capacidade
Os recursos IaaS são diferenciados porque sua demanda pode variar de acordo com o perfil da empresa (cliente/usuário) e a depender dessa, alguns recursos serão mais demandados que outros, interferindo assim no desempenho do serviço. O desempenho dos recursos IaaS, irão gerar informações de saída referentes a cada um desses recursos (desempenho do armazenamento, memória, processamento, visualização, link internet). O desempenho da disponibilidade e o percentual de não interrupções, fazem parte do conjunto de parâmetros de geração de informações que irão compor os indicadores de satisfação do cliente e benefícios obtidos no modelo. Essa é forma adotada no modelo para ajudar o gestor na tomada de decisões de investimento e avaliação da estratégia adotada pelo negócio. Uma vez que a capacidade dos recursos IaaS é compreendida e a demanda por recursos é dimensionada, será possível entender avaliar e quantificar a capacidade de o provedor em poder ofertar os serviços em conformidade com os SLAs acordados. O provedor de serviços ainda deve considerar a elasticidade disponível, mas esse recurso somente será usado, quando os KPIs indicarem uma necessidade de capacidade extra e de acordo com a demanda do recurso pelos usuários. A utilização dos recursos de elasticidade para atendimento a demanda no modelo proposto está especificada no Algoritmo 3.
IF ((Consumodo Recurso de IaaS / Recurso Capacidade) * 100) > KPI_DS THEN IF ((Consumo do Recurso de IaaS/ Recurso Capacidade) * 100) < 100 THEN Recurso Capacidade – Consumo do Recurso de IaaS
ELSE
Consumo do Recurso de IaaS – Recurso Capacidade
ELSE
Recurso de IaaS dentro dos limites de tolerância e capacidade
Algoritmo 3
A capacidade de monitoramento do desempenho dos KPIs, KCIs e indicadores estratégicos é resultante do comportamento do sistema como um todo. Essa avaliação considera tanto os aspectos técnicos como o desempenho da capacidade da equipe de TI.
A partir dos dados obtidos nas entrevistas realizadas durante a fase de aquisição de conhecimento para a modelagem no estudo de caso realizado, os gestores informaram que o provedor considera em seus pressupostos de gestão, que a cada cinco usuários, somente um deverá estar usando os recursos em um dado momento de tempo. Esse pressuposto é fundamentado na experiência de monitoramento dos recursos pela equipe da TI, existindo uma forte dependência de que essa percepção seja mantida para que os serviços continuem sendo entregues de acordo com os SLAs acordados. No caso de ocorrência de uma mudança no cenário
definido pelos gestores do provedor Alpha (que a cada cinco usuários, somente um deverá estar usando os recursos do provedor), quebras de SLAs e sobrecargas nos serviços irão repercutir nos indicadores estratégicos do negócio, na satisfação do cliente, na percepção de valor do serviço e no benefício obtido. A partir dessa probabilidade, foram definidas ações de monitoramento intensivo para os KPIs relacionados com os recursos IaaS. Havendo necessidade, recorre-se a elasticidade dos recursos (quando houver), finalizando o processo de entrega e verificação de serviços de IaaS.