Mejora en la implementación de la virtualización multisistema operativo, gestión de imágenes e implementación de características de escalado automático de recursos en OpenStack

Abstract

The present graduation work was carried out with the objective of expanding the capabilities of the OpenStack cloud computing platform at the Electronic Engineering Department of the Universidad del Valle de Guatemala, overcoming the initial limitations of virtualization and the lack of dynamic scalability. The problem was addressed using a modular deployment methodology. Multi-operating system virtualization was established through the advanced configuration of the Glance service and the use of the QEMU-img tool for standardizing images to the QCOW2 format. A catalog of pre-defined images and flavors was implemented to facilitate the rapid creation of instances tailored to diferent needs, ensuring compatibility with KVM through specific properties of firmware and disk bus. The main innovation of the project lies in the incorporation of automatic resource scaling capabilities using the Heat orchestration service, Ceilometer telemetry, and Aodh alarm management, con guring an autonomous feedback loop (closed-loop elasticity). A horizontal scaling policy based on CPU usage was designed and validated through artificial load testing, demonstrating the system's ability to dynamically adapt to demand variations. As a result, a robust and scalable private cloud platform was established, re ecting current trends in cloud computing and providing a solid foundation for future improvements and innovations in virtualization and resource management. It is concluded that the project objectives were fully achieved, with future recommendations including a centralized monitoring dashboard, automated reports, vertical scalability, Ceph integration, advanced load balancing, and automated tests to validate scaling policies.

El presente trabajo fue realizado con el objetivo de ampliar y mejorar las capacidades de la nube privada implementada en el Departamento de Electrónica de la Universidad del Valle de Guatemala, con el n de superar las limitaciones encontradas en la virtualización y la falta de escalabilidad dinámica de recursos. Este problema fue abordado mediante una metodología de despliegue modular y flexible. Mediante Glance y el uso de la herramienta QEMU-img, se estandarizó la conversión de imágenes a formato QCOW2, lo que optimizó el almacenamiento y la gestión de imágenes para diversos sistemas. Se implementó un catálogo de imágenes y flavors predefinidos, lo que facilitó la creación de instancias adaptadas a diferentes necesidades y aseguró compatibilidad con KVM mediante propiedades específicas del firmware y bus del disco. La innovación principal del proyecto radica en la incorporación de capacidades de escalado automático de recursos mediante la orquestación de Heat, telemetría de Ceilometer y gestión de alarmas Aodh para configurar un circuito de retroalimentación autónomo (closed-loop elasticity). Se diseñó una política de escalado horizontal basada en el uso de CPU, validada mediante pruebas de carga artificial que demostraron la capacidad del sistema para adaptarse dinámicamente a variaciones en la demanda. Como resultado, se estableció una plataforma de nube privada robusta y escalable que refleja las tendencias actuales en computación en la nube y proporciona una base sólida para futuras mejoras e innovaciones en el ámbito de la virtualización y gestión de recursos. Se concluye que los objetivos del proyecto fueron alcanzados con recomendaciones como un dashboard de monitoreo, reportes automatizados, escalabilidad vertical, integración de Ceph, balanceo de carga avanzado y pruebas automatizadas para validar las políticas de escalado.