Abstract-Cloud computing är ett framväxande infrastrukturparadigm som lovar att eliminera behovet av att företag behåller dyr datorutrustning. Genom att använda virtualisering och resursdelning adresserar molnen med en enda uppsättning fysiska resurser en stor användarbas med olika behov. Därför har molnen potential att ge sina ägare stordriftsfördelar och samtidigt bli ett alternativ för både industrin och forskarsamhället till egenägda kluster, rutnät och parallella produktionsmiljöer. För att denna potential ska bli verklighet måste den första generationen kommersiella moln bevisas vara tillförlitliga. I detta arbete analyserar vi tillförlitligheten hos molntjänster. I detta syfte analyserar vi långsiktiga resultatspår från Amazon Web Services och Google App Engine, för närvarande två av de största kommersiella molnen i produktionen. Vi finner att prestandan hos ungefär hälften av de molntjänster vi undersöker uppvisar årliga och dagliga mönster, men också att de flesta tjänster har perioder av särskilt stabil prestanda. Sist, genom spårbaserad simulering bedömer vi effekten av den observerade variabiliteten för de studerade molntjänsterna på tre storskaliga applikationer, utförande av jobb inom vetenskaplig databehandling, virtuell varuhandel i sociala nätverk och statlig förvaltning inom socialt spelande. Vi visar att effekten av prestandavariabilitet beror på applikationen och ger belägg för att prestandavariabilitet kan vara en viktig faktor i valet av molnleverantör.
På samma sätt som vårt arbete, från molntjänstanvändarens synvinkel, Iosup et al. REF analyserar prestandavariabiliteten hos molntjänster från Amazon Web Services och Google App Engine, för närvarande två av de största kommersiella molnen i produktionen, och bedömer effekten av den observerade variabiliteten för de studerade molntjänsterna på tre typiska storskaliga applikationer när det gäller val av molnleverantör.
On the Performance Variability of Production Cloud Services
{'venue': '2011 11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing', 'journal': '2011 11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics']}