Abstract-Resource tilldelning i molnet drivs vanligtvis av prestandaprognoser, såsom uppskattningar av framtida inkommande belastning till servrarna eller av kvaliteten på tjänsten (QoS) som erbjuds av program till slutanvändare. I detta sammanhang, karakterisera webbarbetsbördan fluktuationer på ett korrekt sätt är grundläggande för att förstå hur man tillhandahåller molnresurser under tidsvarierande trafikintensiteter. I det här dokumentet undersöker vi de Markovianska ankomstprocesserna (MAP) och den tillhörande MAP/MAP/1 kömodellen som ett verktyg för prestandaförutsägelse av servrar som används i molnet. MAP är en särskild klass av Markov-modeller som används som en kompakt beskrivning av arbetsbelastningens tidsvarierande egenskaper. Dessutom kan MAPs passa tunga-tail distributioner, som är vanliga i HTTP-trafik, och kan enkelt integreras i analytiska kömodeller för att effektivt förutsäga systemets prestanda utan att simulera. I jämförelse med spårdriven simulering observerar vi att befintliga tekniker för MAP-parameterisering från HTTP-loggfiler ofta leder till felaktiga prestandaprognoser. Vi definierar sedan en maximal sannolikhet metod för att montera MAP parametrar baserat på data som är allmänt tillgängliga i Apache loggfiler, och en ny teknik för att hantera batch ankomster, som är notoriskt svåra att modellera exakt. Numeriska experiment visar exaktheten i vårt tillvägagångssätt för prestandaförutsägelse av webbsystem.
En prediktiv prestandamodell behandlas i REF, där författarna utnyttjar Markovian Arrival Process (MAP) och en MAP/MAP/1 kömodell som ett sätt att förutsäga prestanda för servrar som används i molninfrastruktur.
Markovian Workload Characterization for QoS Prediction in the Cloud
{'venue': '2011 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing', 'journal': '2011 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}