抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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クラウドインフラストラクチャは多くの応用の間で資源共有を提供することができて,通常それらの大部分の要求を満たすことができた。しかし,これらの資源の効率的な利用を可能にするためには,自動的なオーケレーションが必要である。一般的に,自動的なorstrationツールはインフラストラクチャ自体の可観測性に基づいているが,いくつかのケースでは十分ではない。あるクラスのアプリケーションには,低い待ち時間,高い帯域幅,および高い計算力などのような,適合するのが難しい特定の要求がある。これらの要件を適切に満たすために,オーケstrationはマルチレベル可観測性に基づく必要があり,それはアプリケーションとインフラストラクチャレベルの両方からデータを収集することを意味する。そこで本研究では,マルチレベルの可観測性がどのように実現できるかを示すことを目的としたプラットフォームを開発し,それを用いてクラウド環境における自動調整を改善することができることを示した。事例研究として,非常に要求される要求を持つコンピュータビジョンとロボットの応用を用いて,2つの実験を行い,本論文で扱った課題を説明した。これらの結果は,クラウド編成が,インフラ資源の配分を改善するだけでなく,特定のアプリケーション要件を満たすことにより,マルチレベル観測可能性から大きく利益を得ることができることを確認した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】