En av de viktigaste anledningarna till varför molntjänster har fått så mycket popularitet beror på dess användarvänlighet och dess förmåga att skala datorresurser på begäran. Som ett resultat kan användare nu hyra datornoder på stora kommersiella kluster genom flera leverantörer, såsom Amazon och rackspace. Trots molnleverantörernas uppmärksamhet är dock oförutsebar prestanda en viktig fråga i Cloud computing för (1) databasforskare som utför väggursexperiment och (2) databasapplikationer som tillhandahåller servicenivåavtal. I detta dokument genomför vi en studie av prestandavariansen för den mest använda Cloud-infrastrukturen (Amazon EC2) ur olika perspektiv. Vi använder etablerade mikrobenchmarks för att mäta prestanda varians i CPU, I/O, och nätverk. Och, vi använder en multi-node MapReduce ansökan för att kvantifiera effekten på verkliga dataintensiva applikationer. Vi samlade in data för en hel månad och jämförde med resultaten från ett lokalt kluster. Våra resultat visar att EC2-prestandan varierar mycket och faller ofta i två band med ett stort prestationsgap mellan -vilket är något förvånande. Vi observerar i våra experiment att dessa två band motsvarar de olika virtuella systemtyper som tillhandahålls av Amazon. Dessutom analyserar vi resultat med hänsyn till olika tillgänglighetszoner, tidpunkter och platser. Denna analys visar bland annat att valet av tillgänglighetszon också påverkar variabiliteten i prestandan. En viktig slutsats av vårt arbete är att variansen på EC2 för närvarande är så hög att väggursexperiment endast kan utföras med stor omsorg. I detta syfte ger vi några tips till användarna.
Schad et al, REF undersöka variabiliteten i EC2:s CPU, I/O och nätverksprestanda via mikrobenchmarks.
Runtime Measurements in the Cloud: Observing, Analyzing, and Reducing Variance
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}