抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
インフラストラクチャとしてService(IaaS)雲のユーザのための挑戦的な問題は,与えられた目標サービスレベルのためのコスト最適クラウドプロバイダ,領域,例えばタイプを選択することである。ハードウェア不均一性,競合,仮想マシン(VM)配置のような問題は等価クラウドリソースにまたがるパフォーマンスのかなり異なるをもたらす可能性がある。雲ベンチマーキングに関する既存の研究を助けるが,しばしば焦点は低レベルmicrobenchmarks(例えば,CPUやネットワーク速度),企業クラウドアプリケーションの具体的事業的計算にマップしにくいを提供することに,多層Webアプリケーションの要求スループットのような。本論文では,Okta,IaaSクラウドにホストされた多層Webアプリケーションの性能とコストを公平かつ包括的に行うための一般的方法を提案した。二層AcmeAir応用に基づく事例研究,アマゾンEC2とGoogle計算エンジンに11現実の展開配置の評価にこの手法を例示した。著者らの結果は,この応用のために,Web層中の計算最適化インスタンス・タイプ,およびデータベース層のための小型破裂例を選択する全体の最も費用対効果に優れた配置をもたらすことを示した。この結果はクラウドプロバイダに対して有効であった。本研究における費用対効果の最小の配置は米ドル当りのスループットの約67%は,使用済みのみ提供する。本症例研究は,将来の産業部門または大学応用ベンチマークプロジェクトのための青写真として役立つことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】