Abstract-Den fortsatta tillväxten av cloud computing marknaden har lett till en aldrig tidigare skådad mångfald av molntjänster. För att stödja tjänsteval, mikro-benchmarks används ofta för att identifiera den bäst presterande molntjänst. Det är dock fortfarande oklart hur relevanta dessa syntetiska mikrobenchmarks är för att få insikter i hur verkliga tillämpningar fungerar. Därför utvecklar detta dokument en moln benchmarking metod som använder micro-benchmarks för att profilera applikationer och därefter förutsäga hur en ansökan utför på ett brett spektrum av molntjänster. En studie med en verklig molnleverantör (Amazon EC2) har genomförts för att kvantitativt utvärdera skattningsmodellen med 38 mätvärden från 23 mikrobenchmarks och 2 applikationer från olika domäner. Resultaten visar anmärkningsvärt låg variation i molntjänsters prestanda och visar att utvalda mikrobenchmarks kan uppskatta varaktigheten för en vetenskaplig datorapplikation med ett relativt fel på mindre än 10% och svarstiden för en webbservering ansökan med ett relativt fel mellan 10% och 20%. Sammanfattningsvis betonar detta dokument vikten av molnbenchmarking genom att styrka mikrobenchmarks lämplighet för att uppskatta applikationens prestanda i jämförelse med vanliga baslinjer, men betonar också att endast utvalda mikrobenchmarks är relevanta för att uppskatta prestandan hos en viss applikation.
Scheuner och Leitner använde micro-benchmarks för att testa och förutsäga prestandan hos olika typer av VM instanser över offentliga molntjänster REF.
Estimating Cloud Application Performance Based on Micro-Benchmark Profiling
{'venue': '2018 IEEE 11th International Conference on Cloud Computing (CLOUD)', 'journal': '2018 IEEE 11th International Conference on Cloud Computing (CLOUD)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}