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J-GLOBAL ID：201702215553246316   整理番号：17A0964422

クラウドサービス性能の最適化:最適負荷割当による効率的なリソース提供【Powered by NICT】

Optimizing Cloud-Service Performance: Efficient Resource Provisioning via Optimal Workload Allocation

著者 (4件)： Wang Zhuoyao (Department of Electrical and Computer Engineering) ,  Hayat Majeed M. (Department of Electrical and Computer Engineering) ,  Ghani Nasir (Department of Electrical Engineering, University of South Florida, Tampa, FL) ,  Shaban Khaled B. (Computer Science and Engineering Department, Qatar University, Doha, Qatar)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 6  ページ： 1689-1702  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングは広く受け入れられている,業界で利用されている。雲を利用したビジネスの観点から,サービスレベル目標を達成することにより,顧客の要求を満たすために重要である。,正確にクラウドサービス性能を特性化し,最適化する能力は非常に重要である。本論文では不均一な仮想マシンから構成されるクラウドインフラストラクチャにおける顧客要求のサービスをモデル化するために提案した確率的マルチテナントフレームワーク。二クラウドサービス性能計量を数学的に閉じた形で,すなわちパーセンタイルと顧客要求の確率的応答時間の平均,特性化した。提案したマルチテナントフレームワークに基づいて,max分雲アルゴリズムと呼ばれる,作業負荷割当アルゴリズムは,クラウドサービスの性能を最適化するために考案した。max分雲アルゴリズムの厳密な最適性証明も与えた。さらに,クラウドにおける資源プロビジョニング問題もmax分雲アルゴリズムの観点から研究した。特に,動的に到着した顧客の要求をサービスするための提案した効率的なリソース提供戦略。これらの知見は,雲ではコスト制約のもとでの顧客の期待を満足させる必要があるかもしれないどの程度仮想資源のより良い理解を構築するために企業が使うことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 応答時間 ,  キャラクタリゼーション ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  仮想機械システム ,  モデリング
準シソーラス用語： プロビジョニング ,  最適性 ,  サービスレベル ,  クラウドコンピューティング ,  *クラウドサービス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算理論  (JB02000A) ,  言語プロセッサ  (JD03040F) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウドサービス ,  最適化 ,  割当 ,  リソース