Abstract-In autonomi avsättning, en resurshanterare allokerar resurser till en applikation, on-demand, t.ex., under belastning spikar. Modelleringsbaserade metoder har visat sig vara mycket framgångsrika när det gäller att tillhandahålla webb- och applikationsservernivåerna i dynamiska innehållsservrar. Å andra sidan, korrekt modellera beteendet hos back-end databasserver nivå är en skrämmande uppgift. Därför har automatisk tillhandahållande av databaskopior fått jämförelsevis mindre uppmärksamhet. I detta dokument introduceras ett nytt proaktivt system baserat på den klassiska K-nearest-grannar (KNN) maskininlärningsmetod för att lägga till databas repliker till programtilldelningar i dynamiska webbserverkluster. Vår KNN-algoritm använder lättviktsövervakning av viktiga system- och tillämpningsmått för att bestämma hur många databaser den ska fördela till en given arbetsbelastning. Vår proaktiva algoritm innehåller också medvetenhet om systemstabiliseringsperioder efter anpassning för att förbättra förutsägelsenoggrannheten och undvika systemoscillationer. Vi jämför detta proaktiva självkonfigurerande system för att skala upp databasnivån med ett reaktivt system. Våra experiment med branschstandarden TPC-W e-handelsriktmärke visar att det proaktiva systemet är effektivt för att minska både frekvensen och toppnivån av överträdelser av SLA jämfört med det reaktiva systemet. Dessutom, genom att öka det proaktiva tillvägagångssättet med medvetenhet och spårning av systemstabiliseringsperioder som induceras av anpassning i vårt replikerade system, undviker vi effektivt oscillationer i resursallokering.
Slutligen, maskininlärning tekniker har också använts för avsättning, såsom k-neerest granne metod för att tillhandahålla databasen nivå REF.
Autonomic Provisioning of Backend Databases in Dynamic Content Web Servers
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Autonomic Computing', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Autonomic Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}