Abstract-Autonomic server provisioning för prestandasäkring är en kritisk fråga i datacenter. Det är viktigt men utmanande att garantera en viktig prestanda metrisk, percentil-baserad end-to-end fördröjning av förfrågningar som flödar genom en virtualiserad multi-tier serverkluster. Det beror främst på dynamisk varierande arbetsbelastning och brist på en korrekt systemprestandamodell. I detta dokument föreslår vi en ny autonom serverallokeringsmetod baserad på en modelloberoende och självadaptiv neural fuzzy-kontroll. Det finns modelloberoende luddiga styrenheter som utnyttjar heuristisk kunskap i form av regelbas för prestandasäkring. Dessa styrenheter är konstruerade manuellt på prov- och felbasis, ofta inte effektivt inför hög dynamisk arbetsbelastning. Vi designar neural fuzzy controller som en hybrid av kontroll teoretiska och maskininlärning tekniker. Den kan själv konstruera sin struktur och anpassa sina parametrar genom snabbt lärande online. Till skillnad från andra övervakade maskininlärning tekniker, kräver det inte offline utbildning. Vi ytterligare förbättra neural fuzzy controller för att kompensera för effekten av server byta förseningar. Omfattande simuleringar visar hur effektivt vårt nya tillvägagångssätt är för att uppnå de percentilbaserade end-to-end-förseningsgarantierna. Jämfört med en regelbaserad fuzzy controller aktiverat serverallokering tillvägagångssätt, den nya metoden ger överlägsen prestanda i förhållande till mycket dynamisk arbetsbelastning. Det är robust för arbetsbelastning variation, ändring i fördröjning mål och server byta förseningar.
Vi designade en neural fuzzy kontroll som är anpassningsbar till mycket dynamiska arbetsbelastningar REF. Men det fanns ingen kraftkontroll och kraft- och prestandaavräkningsförmåga.
Autonomic Provisioning with Self-Adaptive Neural Fuzzy Control for End-to-end Delay Guarantee
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}