I detta dokument strävar vi efter att optimera feltoleransteknik baserad på en kontroll/omstartsmekanism, i samband med datormoln. Vårt bidrag är trefaldigt. (1) Vi får en ny formel för att beräkna det optimala antalet kontrollpunkter för molnjobb med varierande distributioner av felhändelser. Vår analys är inte bara generisk utan inget antagande om felsannolikhetsfördelning, utan också attraktivt enkelt att tillämpa i praktiken. (2) Vi utformar en adaptiv algoritm för att optimera effekten av kontroll av olika kostnader som kontroll/omstart overhead. (3) Vi utvärderar vår optimerade lösning i en verklig klustermiljö med hundratals virtuella maskiner och Berkeley Lab Checkpoint/Restart-verktyg. Misslyckande händelser emuleras via ett produktionsspår som produceras på ett storskaligt Google datacenter. Experiment bekräftar att vår lösning är ganska lämplig för Googles system. Vår optimerade formel överträffar Youngs formel med 3-10 procent, vilket minskar väggurslängderna med 50-100 sekunder per jobb i genomsnitt.
Sheng at al också föreslå en ny adaptiv algoritm för att optimera effekten av kontrollpointing avseende checkpointing eller starta om kostnader i REF.
Optimization of cloud task processing with checkpoint-restart mechanism
{'venue': "SC '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}