In-minne (transaktionella) datalager, även kallade datanät, är erkända som en förstklassig datahanteringsteknik för molnplattformar, tack vare deras förmåga att matcha de elasticitetskrav som införts av pay-as-you-go kostnadsmodellen. Å andra sidan är det långt ifrån en trivial uppgift att definiera den väl lämpade mängden cacheservrar som ska användas, och graden av in-minnesreplikering av dataskivor för att optimera tillförlitlighet/tillgänglighet och prestandaavsättningar. Ändå är det en viktig aspekt av tillhandahållandet av molnplattformar, med tanke på att det har en inverkan på hur väl molnresurser faktiskt utnyttjas. För att hantera frågan om att bestämma optimerade konfigurationer av moln-in-minne datalager, i denna artikel presenterar vi en flexibel simuleringsram som erbjuder skelett simuleringsmodeller som lätt kan specialiseras för att fånga dynamiken i olika data rutnät system, såsom de relaterade till den specifika (distribuerade) protokoll som används för att ge data konsekvens och / eller transaktionsgarantier. Förutom dess flexibilitet, en annan speciell aspekt av ramverket ligger i att det integrerar simulering och maskininlärning (svart-box) tekniker, den senare är i huvudsak 1 arXiv:1411.7910v1 [cs.PF] 28 Nov 2014 används för att fånga dynamiken i data utbyte skikt (t.ex. meddelandet passerar lager) över cacheservrarna. Detta är en relevant aspekt när man betänker att den faktiska infrastruktur för datatransport/nätverk som datanätet är utplacerat på kan vara okänd, vilket innebär att det inte är möjligt att modellera den via white-box (nämligen rent simulativa) tillvägagångssätt. Vi tillhandahåller också en utökad experimentell studie som syftar till att validera fall av simuleringsmodeller som stöds av vårt ramverk mot exekveringsdynamik av verkliga datanätsystem som används ovanpå antingen privata eller offentliga molninfrastrukturer. Särskilt, vår validering testbädd har baserats på en industriell kvalitet öppen källkod data rutnät, nämligen Infinispan av JBoss/Red-Hat, och en de-facto standardriktmärke för NoSQL-plattformar, nämligen YCSB av Yahoo. Valideringsstudien har genomförts genom att förlita sig på både offentliga och privata molnsystem, skala den underliggande infrastrukturen upp till 100 (sp. 140) Virtuella maskiner för allmänheten (sp. privat) moln fall.
I REF presenterar författarna ett simuleringsramverk för kapacitetsplanering online av molnbaserade datalager inom minne.
A Flexible Framework for Accurate Simulation of Cloud In-Memory Data Stores
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}