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Bottleneck Detection in Cloud Computing Performance and Dependability: Sensitivity Rankings for Hierarchical Models
Journal of Network and Systems Management ( IF 3.6 ) Pub Date : 2020-08-18 , DOI: 10.1007/s10922-020-09562-9
Rubens Matos , Jamilson Dantas , Eltton Araujo , Paulo Maciel

Cloud computing became widespread on IT industry, saving costs of acquisition and maintenance for companies of all sizes, and enabling fair management of resources according to the demand. Stochastic models can enable performance and dependability evaluation of cloud computing systems efficiently, what is needed for proper capacity planning. Distinct models may be combined in a hierarchy to address the huge number of components and levels of interaction among the system parts. Identification of bottlenecks in such composite models might be hard yet, due to the huge amount of input factors and variables which may interfere with the results. This paper proposes a method for bottleneck detection of computational systems represented with hierarchical models, that is remarkably applied in cloud computing systems. This is achieved through the composition of indices computed from lower level models in equations and solution methods of the top level model, for computing the sensitivity indices of all parameters with respect to a global system measure. A unified sensitivity ranking, comprising the composite indices, indicates the parameters with highest impact on output metrics. A case study supports the demonstration of accuracy and utility of our methodology. The study addresses a web service running on a private cloud with auto scaling mechanisms. The methods and algorithms presented here are helpful for decision-making when designing and managing cloud computing infrastructures, regarding incremental and architectural improvements.

中文翻译:

云计算性能和可靠性中的瓶颈检测:分层模型的敏感性排名

云计算在IT行业广泛普及,为各种规模的企业节约了购置和维护成本,实现了资源按需公平管理。随机模型可以有效地评估云计算系统的性能和可靠性,这是正确容量规划所需要的。不同的模型可以在层次结构中组合,以解决系统部件之间的大量组件和交互级别。由于可能干扰结果的大量输入因素和变量,识别此类复合模型中的瓶颈可能还很困难。本文提出了一种以分层模型为代表的计算系统瓶颈检测方法,该方法在云计算系统中得到了显着的应用。这是通过从方程中的低级模型计算的指数组合和顶级模型的求解方法来实现的,用于计算所有参数相对于全局系统度量的敏感性指数。由综合指数组成的统一敏感性排名表明对输出指标影响最大的参数。案例研究支持证明我们方法的准确性和实用性。该研究涉及在具有自动缩放机制的私有云上​​运行的 Web 服务。此处介绍的方法和算法有助于在设计和管理云计算基础架构时做出有关增量和架构改进的决策。用于计算所有参数相对于全局系统度量的灵敏度指数。由综合指数组成的统一敏感性排名表明对输出指标影响最大的参数。案例研究支持证明我们方法的准确性和实用性。该研究涉及在具有自动缩放机制的私有云上​​运行的 Web 服务。此处介绍的方法和算法有助于在设计和管理云计算基础架构时做出有关增量和架构改进的决策。用于计算所有参数相对于全局系统度量的灵敏度指数。由综合指数组成的统一敏感性排名表明对输出指标影响最大的参数。案例研究支持证明我们方法的准确性和实用性。该研究涉及在具有自动缩放机制的私有云上​​运行的 Web 服务。此处介绍的方法和算法有助于在设计和管理云计算基础架构时做出有关增量和架构改进的决策。案例研究支持证明我们方法的准确性和实用性。该研究涉及在具有自动缩放机制的私有云上​​运行的 Web 服务。此处介绍的方法和算法有助于在设计和管理云计算基础架构时做出有关增量和架构改进的决策。案例研究支持证明我们方法的准确性和实用性。该研究涉及在具有自动缩放机制的私有云上​​运行的 Web 服务。此处介绍的方法和算法有助于在设计和管理云计算基础架构时做出有关增量和架构改进的决策。
更新日期:2020-08-18
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