Uma análise comparativa entre o AWS ELB e HAProxy

Abstract

Tratando de um plano já discutido por pessoas visionárias que procuraram sempre a evolução, há aproximadamente 2 décadas atras, a ideia da computação em nuvem vem ganhando espaço; mais, especificamente na área de dimensionamento da nuvem, a atenção sempre foi dobrada, assim como em áreas locais. O escalonamento de máquinas requeridas junto ao serviço de balancear as cargas foram aprimorados por necessidades e custo-benefício. Atualmente com a segurança e a confiança das pessoas mais consolidada, a computação em nuvem vem ganhando espaço no mercado e as pessoas aos poucos vão se interessando em seus benefícios, não abandonando a computação em área local, muito pelo contrário, ainda em grande maioria escolhe está por preferência. Com a necessidade de resoluções para estas dependências de dúvidas, este trabalho tem como objetivo a extração de resultados ao comparar as diferenças entre uma área atribuída a computação em nuvem e outra local, levando em consideração diversos parâmetros no qual o utilitário verá os benefícios. Para ser possível a realização, haveram duas áreas de internet local com requisitos semelhantes de hardware, sendo uma área feita por máquinas virtuais locais atuando o HAProxy para o monitoramento e atuador do load balancer local e outra na plataforma da Amazon (AWS), utilizando um monitoramento simples através de notificações enviadas por e-mail especificando os detalhes como: onde, quando e porque alguma determinada máquina foi escalada; os dados coletados estavam com o foco sempre mirado na disponibilidade de serviços, serviço como: Auto Scaling é o responsável para a redundância da rede. O trabalho seguiu conclusões quantitativas que não se trata apenas de armazenar dados irrelevantes, mas sim fazer a filtragem para torná-los relevantes. Assim com o término da documentação, testes realizados e dados coletados, os resultados esperados são as diferenças em ordenar interrupções do sistema entre ambos, sabendo como se comporta em cada ambiente.