Arbetsbelastningsskalning är ett tillvägagångssätt för att accelerera beräkning och därmed förbättra svarstiderna genom att replikera exakt samma begäran flera gånger och bearbeta den parallellt på flera noder och acceptera resultatet från den första noden för att avsluta. Detta är inte olikt en TV-program, där samma fråga ges till flera tävlande och (korrekt) svar accepteras från den första att svara. Detta är annorlunda än traditionella strategier för parallellisering som används i, låt oss säga, MapReduce arbetsbelastningar, där varje nod kör en delmängd av den totala arbetsbelastningen. Det finns en mängd olika strategier som handlar bort mätvärden såsom kostnad, utnyttjande, prestanda, och interprocessor kommunikation krav. Prestandamodellering kan bidra till att fastställa optimala strategier för olika miljöer och mål. Detta är viktigt, eftersom dålig prestanda kan leda till tillämpning och domänspecifika förluster, såsom e-handel omvandlingar och försäljning. 1 Prestandamodellering och analys spelar en viktig roll när det gäller att utforma och driva valet av resursskalningsmekanismer. Sådan modellering och analys är komplex på grund av tidsvariationer arbetsbelastning ankomsthastigheter och önskemål storlekar, och ännu mer komplex i molnmiljöer på grund av den extra stokastiska variation som orsakas av prestandastörningar på grund av resursdelning mellan samlokaliserade hyresgäster. Dessutom är lite känt om hur man flerskale, dvs. dynamiskt och samtidigt
Det finns också alternativa metoder som replikerar samma begäran flera gånger, att behandlas parallellt av de olika noderna, och att acceptera resultatet från den första noden för att avsluta REF.
Holistic Workload Scaling: A New Approach to Compute Acceleration in the Cloud
{'venue': 'IEEE Cloud Computing', 'journal': 'IEEE Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}