Sammanfattning Vi föreslår ett serverval, konfiguration, omkonfigurering och automatisk prestandaverifieringsteknik för att uppfylla användarfunktions- och prestandakrav på olika typer av molnkalkylservrar. Olika servrar innebär att det inte bara finns virtuella maskiner på normala CPU-servrar utan också behållare eller baremetal-servrar på starka grafiska processenheter (GPU) servrar eller fältprogrammerbara grindar (FPGAs) med en konfiguration som accelererar specificerad beräkning. Tidiga molnsystem består av många PC-liknande servrar, och virtuella maskiner på dessa severs använder distribuerad processteknik för att uppnå hög beräkningsprestanda. Men de senaste molnsystemen ändras för att göra det bästa av framsteg i hårdvarukraft. Det är väl känt att barmetall och behållare prestanda är bättre än virtuella maskiner prestanda. Och dedikerade bearbetningsservrar, såsom starka GPU-servrar för grafikbehandling, och FPGA-servrar för specificerad beräkning, har ökat. Vårt mål för denna studie var att göra det möjligt för molnleverantörer att beräkna resurser på lämplig hårdvara baserat på användarkrav, så att användarna enkelt kan dra nytta av hög prestanda hos sina applikationer. Vår föreslagna teknik väljer lämpliga servrar för användare beräkna resurser från olika typer av hårdvara, såsom GPU:er och FPGA:er, eller ställa in lämpliga konfigurationer eller omkonfigurationer av FPGA:er för att använda hårdvarukraft. Dessutom verifierar vår teknik automatiskt prestandan hos de system som tillhandahålls. Vi mätte proviantering och automatiska verifieringstider för att visa vår tekniks effektivitet.
Arbetet i REF presenterade ett serverval, konfiguration, omkonfigurering och automatisk prestandaverifieringsteknik för att uppfylla användarens funktions- och prestandakrav på flera typer av molnkalkylservrar.
Server Selection, Configuration and Reconfiguration Technology for IaaS Cloud with Multiple Server Types
{'venue': 'Journal of Network and Systems Management', 'journal': 'Journal of Network and Systems Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}