Titulo Estágio
Scaling Automático de Aplicações Containerizadas
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Comunicações, Serviços e Infraestruturas
Local do Estágio
Altice Labs (Remoto ou Presencial, à escolha do aluno) e DEI
Enquadramento
A presente proposta integra-se nos objetivos do departamento de Big Data & Data Monetization da Altice Labs (ALB), nomeadamente na linha de atividade dedicada à cloudificação das aplicações. Adicionalmente, esta proposta está também enquadrada com os objetivos do grupo Communications and Telematics (LCT) do CISUC, e visa tirar partido das valências/sinergias existentes no domínio de Software Engineering entre as duas instituições.
O aluno será enquadrado diretamente na equipa de Cloudificação do departamento de Big Data & Data Monetization da ALB, tendo acesso a dados e a use-cases reais. O projeto de mestrado terá um orientador científico do DEI/CISUC/LCT e um orientador empresarial da Altice Labs.
Objetivo
O principal objetivo desta tese é automatizar o deployment e scaling de aplicações containerizadas. Ou seja, utilizando a tecnologia Kubernetes (tecnologia utilizada para orquestração de containers), permitir que componentes aplicacionais sejam deployed e, mediante as necessidades de carga que está a ser solicitada em cada instante, aumentar ou diminuir automaticamente o número de containers ativos em real-time. Esta abordagem permite otimizar os recursos computacionais que estão a ser consumidos no ambiente Cloud e, por conseguinte, reduzir os custos associados para operar a plataforma neste tipo de ambientes. Os componentes aplicacionais que serão necessários utilizar neste projeto de mestrado já estão containerizados (e.g., Kafka, Streamsets, Greenplum, …). Neste contexto será necessário começar por definir a arquitetura para deployment e scaling automático das aplicações containerizadas.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Fase 1 – Revisão da bibliografia e estado da arte;
Fase 2 – Levantamento de use-cases e requisitos associados;
Fase 3 – Aquisição de conhecimento e familiarização com as tecnologias a utilizar (e.g., Kubernetes, Docker);
Fase 4 – Especificação da arquitetura a desenvolver.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Fase 5 – Desenvolvimento da solução desenhada na Fase 4;
Fase 6 – Testes/Validação e experimentação;
Fase 7 – Escrita da Dissertação;
Fase 8 – Escrita de um artigo científico.
Condições
Para alunos com média de licenciatura igual ou superior a 14 valores, será atribuída uma bolsa durante a execução do projeto de mestrado. Adicionalmente, o aluno terá acesso à infraestrutura computacional da empresa, ao know-how e experiência da equipa de Deployment de Aplicações e às tecnologias/plataformas utilizadas no grupo.
Observações
Para alunos com média de licenciatura igual ou superior a 14 valores, será atribuída uma bolsa durante a execução do projeto de mestrado.
O projeto de estágio será enquadrado num use-case real e em ambiente pré-produtivo.
Orientador
Pedro Miguel Naia Neves
pedro-m-neves@alticelabs.com 📩