Online Internet applikationer ser dynamiska arbetsbelastningar som fluktuerar över flera tidsskalor. I detta dokument hävdas att den icke-stationaritet i Internet-tillämpningar arbetsbelastning, vilket gör att begäran blandning att förändras över tid, kan ha en betydande inverkan på de övergripande bearbetningskrav som ställs på datacenterservrar. Vi föreslår en ny mix-medveten dynamisk avsättning teknik som hanterar både non-stationarity i arbetsbelastningen samt förändringar i begäran volymer vid tilldelning av serverkapacitet i Internet datacenter. Vår teknik använder k-means klusteralgoritm för att automatiskt bestämma arbetsbelastningsmixen och en kömodell för att förutsäga serverkapaciteten för en given arbetsbelastningsmix. Vi implementerar en prototyp provisioning system som införlivar vår teknik och experimentellt utvärdera dess effektivitet på ett laboratorium Linux datacenter som kör TPC-W web benchmarking. Våra resultat visar att vår k-means klusterteknik exakt fångar arbetsbelastningsmix förändringar i Internetapplikationer. Vi visar också att mix-aware dynamisk avsättning eliminerar SLA överträdelser på grund av underprovision med icke-stationär webbarbetsbelastning, och att det erbjuder en bättre resursanvändning genom att minska överprovisionering jämfört med en basal avsättning strategi som bara reagerar på arbetsbelastning volymförändringar. Vi presenterar också en fallstudie av vår avsättningsstrategi på Amazons EC2-molnplattform.
Studien i REF visade att den icke-stationaritet i Internet applikation arbetsbelastningar kan ha en betydande inverkan på de övergripande bearbetningskrav som ställs på datacenterservrar.
Autonomic mix-aware provisioning for non-stationary data center workloads
{'venue': "ICAC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}