Limitações e Trabalhos Futuros

O Cloud Quey Manager (CQM) mostrou-se como uma plausível solução ao aprisionamento avançando o estado da arte na construção de modelos padronizados de acesso descrito em RDF para acesso através de consultas SPARQL. Entretanto, alguns pontos ainda precisam ser observados para o aperfeiçoamento dessa proposta, a saber:

I. Suporte: Atualmente o CQM oferece suporte a três plataformas de nuvem. Embora seja um universo relevante para esta dissertação ainda se configura um pequeno número dentro da grande variadade de plataformas. O suporte a plataforma de infraestutura da Amazon não foi testado embora provavelmente seja de fácil desenvolvimento a partir do driver Eucalyptus.

II. Evolução: A evolução dos modelos de recursos é uma preocupação de alta relevância principalmente na inclusão de suporte a novas plataformas. Não foi abordado nesse estudo o impacto da evolução dos modelos RDF nas consultas SPARQL anteriores, nem como, ocorre a compatibilidade entre eles.

III. Adaptação: Atualmente o CQM não oferece suporte automático a mudanças nos modelos RDF que descrevem os recursos. Isto é, quando um modelo é atualizado faz-se necessário reinicializar o CQM. A disponibilidade na computação em nuvem é altamente relevante de forma que a automática adaptação do CQM há mudanças nos modelos de recursos deve ser disponibilizada.

IV. Integração: As consultas SPARQL permitem a criação de consultas do tipo UNION. Isto é, seria possível acessar em uma mesma consulta recursos de mais de um provedor. Essa característica não está suportada ainda pelo CQM. Atualmente, é possível acessar um único provedor a cada consulta. Outra possibilidade seria utilizar os modelos RDF padronizados para

combinar recursos de variados provedores, por exemplo, uma Máquina Virtual de uma plataforma utilizar uma Image de outra plataforma.

V. Segurança: A segurança é um ponto crucial na computação em nuvem. É garantindo ela que as empresas podem ter confiança em utilizar os serviços de nuvem para seus processos mais importantes. A implementação atual do CQM não focou nesse requisito, fazendo uso das soluções ofertadas nativamente pelas plataformas.

Essas limitações apresentadas podem ser prontamente dirrimidas através dos possíveis trabalhos futuros:

I. Aumentar o suporte do CQM a outras plataformas de Nuvens de Infraestrutura, tendo em vista direta a plataforma CloudStack [63] da apache que vem sendo utilizada recentemente em vários estudos na área de computação em nuvem.

II. Efetuar mais testes comparativos para identificar ainda mais fragilidades e limitações do CQM, como por exemplo, testes de carga. Assim como, o impacto comparativo de evolução dos modelos RDF em contraponto a evolução de APIs no modelo de acesso atual.

III. Desenvolver o suporte a mudança automática dos modelos RDF, permitindo uma auto-adaptação do CQM e visabilizar a integração de recursos de vários provedores de nuvem.

IV. Definir um modelo de segurança a ser utilizado pelo CQM, possibilitando a auditoria e melhor controle de permissões de acesso e execução dos recursos.

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