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J-GLOBAL ID：202202255242471822   整理番号：22A0419326

CPU使用率データを用いたクラウドデータセンターの性能評価に関する考察

A Note on Performance Evaluation of Cloud Datacenters using CPU Utilization Data

著者 (4件)： LI Chen (Kyushu Inst. of Technol., Iizuka, JPN) ,  ZHENG Junjun (Ritsumeikan Univ., Shiga, JPN) ,  OKAMURA Hiroyuki (Hiroshima Univ., Higashihiroshima, JPN) ,  DOHI Tadashi (Hiroshima Univ., Higashihiroshima, JPN)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 276(R2021 34-38)  ページ： 1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2021年11月23日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティング及び関連する仮想化は,コンピューターシステム設計において最も重要なアーキテクチャとなっている.クラウドコンピューティングの性能評価は,コンピュータ設計者がシステム容量の計画をすることには役立つ.本稿では,CPU使用率のみを用いた待ち行列モデルを利用し,Bitbrainsと呼ばれるクラウドデータセンタの性能を評価する.特に,待ち行列モデルで各仮想マシン(VM:Virtual Machine)のタスク処理の過程を表現し,非同次ポアソン過程(NHPP:Non-homogeneous Poisson Process)に従いた到着過程のパラメータを推定する.また,推定された到着率を利用し,統合された仮想プラッドフォームのCPUビヘイビアを表す.さらに,クラウドデータセンタの性能について評価する.(著者抄録)

シソーラス用語： *計算機利用 ,  性能評価 ,  待ち行列 ,  中央処理装置 ,  ソフトウェア工学 ,  パラメータ推定 ,  *データセンタ ,  計算機アーキテクチャ ,  最適化手法 ,  仮想機械システム ,  モデル ,  EMアルゴリズム ,  *クラウドコンピューティング ,  非同次ポアソン過程 ,  待ち行列モデル
準シソーラス用語： CPU【計算機】 ,  仮想マシン

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (3件)：

• S. Shen, V. Van Beek, and A. Iosup. “Statistical characterization of business-critical workloads hosted in cloud datacenters,” In Proceeding of 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing, IEEE, pp. 465-474, 2015.
• C. Li, H. Okamura, and T. Dohi. “Parameter estimation of M_t/M/1/k queueing systems with utilization data,” IEEE Access, vol. 7, pp. 42664-42671, 2019.
• C. Li, J. Zheng, H. Okamura, and T. Dohi. “Parameter estimation of Markovian arrivals with utilization data,” IEICE Transactions on Communications, 2021.

タイトルに関連する用語 (4件)： CPU使用率 ,  クラウド ,  センター ,  性能評価