Abstract-Stor skala komponentbaserade företagsprogram som utnyttjar Cloud resurser förväntar sig Kvalitet på tjänsten (QoS) garantier i enlighet med servicenivåavtal mellan kunden och tjänsteleverantörer. I samband med Cloud computing, Autoscaling mekanismer håller löftet om att säkerställa QoS-egenskaper till applikationerna samtidigt som effektiv användning av resurser och hålla driftskostnaderna låga för tjänsteleverantörerna. Trots de upplevda fördelarna med autoskalning, att inse den fulla potentialen av autoskalning är svårt på grund av flera utmaningar som härrör från behovet att exakt uppskatta resursanvändning inför betydande variationer i klientens arbetsbelastningsmönster. Detta dokument ger tre bidrag för att komma till rätta med den allmänna bristen på effektiva metoder för beräkning av arbetsbördan och optimal resursfördelning. För det första diskuteras de utmaningar som ingår i autoskalning i molnet. För det andra utvecklar den en modellprediktiv algoritm för arbetsbelastningsprognoser som används för resursautomatskalning. Slutligen ges empiriska resultat som visar att resurser kan fördelas och hanteras av vår algoritm på ett sätt som uppfyller både applikationen QoS samtidigt som driftskostnaderna hålls låga.
I REF studeras arbetsbelastningsprognoser och optimal resursfördelning.
Efficient Autoscaling in the Cloud Using Predictive Models for Workload Forecasting
{'venue': '2011 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing', 'journal': '2011 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}