Abstract-Cloud beräkning ger betydande fördelar för tjänsteleverantörer och användare på grund av dess egenskaper: t.ex. på begäran, betala för användning, skalbar databehandling. Virtualiseringshantering är en viktig uppgift för att uppnå en effektiv delning av fysiska resurser och skalbarhet. Befintlig forskning fokuserar på levande Virtual Machine (VM) migration som en strategi för konsolidering av arbetsbelastningen. Effekten av andra virtuella nätverkskonfigurationsstrategier, såsom att optimera det totala antalet virtuella maskiner för en given arbetsbelastning, antalet virtuella processorer (vCPU) per virtuell dator och minnesstorleken för varje virtuell dator har dock studerats mindre. I detta dokument presenteras specifika prestandamönster för olika arbetsbelastningar för olika strategier för virtuell nätverkskonfiguration. För löst kopplade CPU-intensiva arbetsbelastningar, på en 8-CPU-maskin, med minne storlek varierar från 512MB till 4096MB och vCPUs från 1 till 16 per VM; 1, 2, 4, 8 och 16VMs konfigurationer har liknande körtid. Förutsättningen för denna slutsats är att alla 8 fysiska processorer är upptagna av vCPU. För tätt kopplade CPU-intensiva arbetsbelastningar blir det totala antalet virtuella maskiner, vCPU-enheter per virtuella maskiner och minne som tilldelas per virtuella maskiner kritiska för prestanda. Vi fick den bästa prestandan när förhållandet mellan det totala antalet vCPU:er till processorer är 2. Att fördubbla minnesstorleken på varje virtuell dator, till exempel från 1024MB till 2048MB, gav oss högst 15% förbättring av prestanda när förhållandet mellan totala vCPU:er och fysiska processorer är 2. Denna forskning kommer att hjälpa privata molnadministratörer avgöra hur man konfigurerar virtuella resurser för given arbetsbelastning för att optimera prestanda. Det kommer också att hjälpa offentliga molnleverantörer att veta var de ska placera virtuella maskiner och när de ska konsolidera arbetsbelastningen för att kunna slå på/av fysiska maskiner, vilket sparar energi och tillhörande kostnader. Slutligen hjälper det molntjänstanvändare att bestämma vilken typ av och hur många virtuella datorer som ska fördelas för en given arbetsbelastning och en given budget.
Å andra sidan beaktade forskare i REF förhållandet mellan tre kategorier av arbetsbelastning baserat på flera virtuella nätverkskonfigurationsstrategier när det gäller antalet virtuella datorer, vCPU-användning per virtuell dator och minnesstorlek för varje virtuell dator.
Impact of Cloud Computing Virtualization Strategies on Workloads' Performance
{'venue': '2011 Fourth IEEE International Conference on Utility and Cloud Computing', 'journal': '2011 Fourth IEEE International Conference on Utility and Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}