Abstract-Cloud computing är allmänt accepterat och används i affärsvärlden. Från perspektivet av företag som använder molnet, är det viktigt att uppfylla sina kunders krav genom att uppnå service-nivå-mål. Därför är förmågan att exakt karakterisera och optimera prestandan hos molntjänster av stor betydelse. I detta dokument föreslås en stokastisk multi-tenant ram för att modellera servicen av kundförfrågningar i en molninfrastruktur som består av heterogena virtuella maskiner. Två prestandamått för molntjänster är matematiskt karakteriserade, nämligen percentilen och medelvärdet av den stokastiska svarstiden för en kundförfrågan, i sluten form. Baserat på den föreslagna multi-tenant ram, en arbetsbörda allokering algoritm, kallas maxmin-cloud algoritm, utformas sedan för att optimera prestandan för molntjänsten. Ett rigoröst optimalt bevis på max-min-cloud-algoritm ges också. Dessutom studeras resursalgoritmen i molnet också mot bakgrund av max-min-molnalgoritmen. Framför allt föreslås en effektiv resursallokeringsstrategi för att tillgodose dynamiska kundförfrågningar. Dessa resultat kan användas av företag för att bygga en bättre förståelse för hur mycket virtuell resurs i molnet de kan behöva för att uppfylla kundernas förväntningar med kostnadsbegränsningar. Index Terms-Cloud computing, heterogen computing, multi-tenant modell, prestandaanalys, arbetsbörda allocation, resursförsörjning LOUD computing har en djupgående effekt i dagens affärsvärld. Många tjänster, inklusive e-posttjänst, applikationshosting, datalagring, e-handel och så vidare, har implementerats på molninfrastrukturer. När en molnkonsument (avser ett företag i detta dokument) använder en molnbaserad tjänst, är det viktigt för företaget att leverera tjänster som uppfyller kundernas krav genom att ha tillräckliga datorresurser, nämligen virtuella maskiner (VM). Samtidigt är det också viktigt för företaget att undvika kostnaden för att ha onödiga virtuella maskiner (dvs. alltför stor datorkraft utöver sitt behov). Därför är en analytisk modell som exakt kan förutsäga och optimera prestanda molntjänster avgörande eftersom det skulle vara till stor nytta att förbättra kvaliteten på tjänsten samtidigt hålla kostnaderna för verksamheten inom en budget. Under de senaste åren har många verk tittat på modellering molntjänster och analysera prestanda. [5]............................................................... I de flesta av dessa befintliga verk baseras analysen av molntjänsternas prestanda på köteori (en detaljerad genomgång av det relaterade arbetet kommer att ges i avsnitt 2). Köa modeller har visat sitt värde i att studera svarstiden, genomströmning och stabilitet för molntjänster. Ett nödvändigt antagande som antas av kömodellerna är dock att servicegraden för alla uppgifter är densamma. På grund av verksamheten (nämligen kostnaden) oro, en modern molntjänst virtuell infrastruktur innehåller vanligtvis ett kluster av heterogena virtuella maskiner. Även om den virtuella infrastrukturen kan börja med nästan homogena virtuella maskiner, kommer anläggningen sannolikt att bli mer heterogen över tid på grund av uppgraderingar och utbyte [5]. Dessutom är det till stor nytta att ha en analytisk modell som samtidigt kan ta itu med och undersöka de väsentliga egenskaper och problem som är avgörande för driften av en molntjänst, inklusive (i) stokastisk svarstid för en kund begäran med en allmän sannolikhetsfördelning, (ii) service-prestandaoptimering med hjälp av arbetsbörda allokering, och (iii) effektiv resursförsörjning för att betjäna dynamiskt anländande kundförfrågningar. Därför och så vitt vi vet är inget befintligt analytiskt arbete lämpligt för att lösa det problem som vi tog upp i detta dokument. För att fylla denna lucka utvecklar vi en allmän analytisk ram för att komplettera befintliga modeller för analys och optimering av molntjänsternas beräkningsprestanda. I det föreslagna ramverket överväger vi ett kluster av heterogena virtuella maskiner som används för att konstruera ett moln-
Wang m.fl. föreslog en stokastisk multi-tenant ram för att undersöka svarstiden för molntjänster som en stokastisk metriska med en allmän sannolikhetsfördelning REF.
Optimizing Cloud-Service Performance: Efficient Resource Provisioning via Optimal Workload Allocation
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}