Vi presenterar en förutsägelsebaserad, kostnadseffektiv Virtual Machine (VM) provisionering och antagningskontroll för multi-tier webbapplikationer. Det föreslagna tillvägagångssättet ger automatisk installation och skalning av flera webbapplikationer på en viss infrastruktur som en tjänst (IaaS) moln. Den övervakar och använder insamlade resursanvändningsmått i sig och kräver inte en prestandamodell av applikationerna eller infrastrukturdynamiken. Metoden använder OSGi-komponentmodellen för att dela VM-resurser mellan distribuerade applikationer, vilket minskar det totala antalet virtuella maskiner som krävs. Det föreslagna tillvägagångssättet omfattar tre deltillämpningar: en reaktiv approximeringsmetod för virtuella datorer som kallas ARVEE, en hybridreaktiv proaktiv approximeringsmetod för virtuella maskiner som kallas kostnadseffektiv resursallokering för flera webbapplikationer med proaktiv skalning (CRAMP) och en sessionsbaserad adaptive entry control-metod som kallas adaptiv Admission Control för virtualiserade applikationsservrar (ACVAS). Prestanda under varierande belastningsförhållanden garanteras genom automatisk justering och inställning av CRAMP- och ACVAS-parametrarna. Det föreslagna tillvägagångssättet demonstreras i diskreta simuleringar och utvärderas i en serie experiment som omfattar såväl syntetiska som realistiska belastningsmönster.
I REF föreslås ett förutsägelsesätt för att säkerställa effektiv tillhandahållande av virtuella maskiner och tillträdeskontroll av webbapplikationer på flera nivåer.
Prediction-based VM provisioning and admission control for multi-tier web applications
{'venue': 'Journal of Cloud Computing', 'journal': 'Journal of Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}