Lagringselasticitet på IaaS-moln är en avgörande egenskap i dataintensiva datorers tidsålder. Den traditionella avsättningsmodellen för att utnyttja virtuella diskar med fast kapacitet och prestandaegenskaper har dock begränsad förmåga att motsvara den allt mer dynamiska karaktären hos I/O-tillämpningskraven. Denna missmatchning är särskilt problematisk i samband med vetenskapliga tillämpningar som innebär att perioder av I/O inaktivitet med I/O-intensiva sprickbildningar avbryts. I detta sammanhang leder överprovision för bästa resultat under toppar till betydande extra kostnader på grund av onödigt bundna resurser, medan varje annan kompromiss leder till resultatförlust. Detta papper ger en transparent lösning som automatiskt ökar I/O bandbredd under toppar för underliggande virtuella diskar, effektivt undvika överallokering utan prestandaförlust. Vårt förslag bygger på idén att utnyttja kortlivade virtuella diskar med bättre prestanda (och därmed dyrare) för att agera under toppar som ett cacheskikt för de ihållande virtuella diskar där applikationsdata lagras. Vi visar hur denna idé kan uppnås effektivt på block-enhet nivå, med hjälp av en caching mekanism som utnyttjar iterativt beteende och lär av tidigare erfarenheter. Vi visar fördelarna med vårt förslag både för mikrobenchmarks och för två verkliga tillämpningar med hjälp av storskaliga experiment.
Nicolae m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslår att man på ett transparent sätt utnyttjar kortlivade virtuella högbandsbreddskivor för att fungera under toppar som ett cacheskikt för de ihållande virtuella diskarna där applikationsdata lagras för att på ett transparent sätt öka I/O-bandbredden hos långlivade virtuella diskar.
Transparent Throughput Elasticity for IaaS Cloud Storage Using Guest-Side Block-Level Caching
{'venue': '2014 IEEE/ACM 7th International Conference on Utility and Cloud Computing', 'journal': '2014 IEEE/ACM 7th International Conference on Utility and Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}