抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ほとんどの組織の情報技術(IT)システムは,1日7日,1日24時間の運転をサポートしなければならない。システムの非アベイラビリティは,データ損失,顧客不満,およびその後の収入損失のような重大な結果を持つ可能性がある。クラウドコンピューティングの人気によって,クラウドベースの災害回復(DR)解法の採用は,データ損失を防止して,ビジネス連続性を確実にするために,より多くの空間を得た。しかし,災害復旧ソリューションは安価ではなく,あらゆる要件(例えば,アベイラビリティとコスト)を満たす単一ソリューションとして存在しない。本論文では,雲に基づく災害回復解を評価するための統合モデル実験アプローチを提示した。定常状態アベイラビリティとダウンタイムのようなアベイラビリティ関連計量を評価するために,確率的Petriネット(SPN)と故障注入実験を用いた。著者らのアプローチの実現可能性を実証するために,異なる実世界クラウドベースDRソリューション(例えば,アクティブ/アクティブおよびアクティブ/スタンバイ)をモデル化し解析した。結果は,災害回復ソリューションがシステムアベイラビリティを大幅に改善し,ダウンタイムコストを最小化することを明らかにした。さらに,数値解析は実験とモデルの結果の間の統計的対応を示した。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】