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J-GLOBAL ID：201902288809979709   整理番号：19A0526335

クラウドにおけるAPP中心および環境意識モニタリングと診断【JST・京大機械翻訳】

App-centric and environment-aware monitoring and diagnosis in the cloud

著者 (2件)： Carvalho Tiago (Carnegie Mellon University) ,  Kim Hyong S. (Carnegie Mellon University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： サービス環境はますます一般的になっている。故障があるとき,多くのアプリケーションは数秒以内にサービス回復を必要とする。クラウドにおける故障への反応は,多くの応用のためにまだ遅い。モニタリングは,物理的ホストにおける仮想化の複雑さのために,正確な診断に役立たない事例計量に限られている。異なるVM間の干渉は診断を複雑にする。LAMAと名付けたマルチエージェントベースのクラウド管理フレームワークの一部として,新しい動的監視モジュールを提案した。アプリケーションはこのフレームワークの中心にある。クラウドインフラストラクチャを通して分布するエージェントは,各アプリケーションに対してメトリックスを集約し,カスタマイズされた診断を実行するために責任がある。これにより,オーバーヘッドを低減し,集中ボトルネックを除去し,より微細な粒度を持つカスタマイズ構成を可能にした。著者らのアプローチはまた,各appエージェントがアプリケーション,仮想インスタンス,およびホスティングインフラストラクチャメトリックにアクセスしているので環境意識を持っている。この特徴は,アプリケーションの必要性にカスタマイズされたより効率的な診断アルゴリズムの作成を可能にする。ここでは,(1)appの状態へのアクセスによる統合アプローチが故障検出の効率を改善することを実証するためにLAMAを開発し展開した。(2)この監視と診断アーキテクチャはネットワークにおける負荷分布を改善し,(3)故障検出時間に及ぼすより細かい粒度の影響を改善する。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： *診断 ,  カスタム化 ,  応用プログラム ,  インフラストラクチャー ,  故障検出 ,  ネットワーク ,  エージェント ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 診断アルゴリズム ,  ホップ数 ,  ホスティング ,  オーバヘッド ,  メトリックス ,  複雑性 ,  仮想化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  APP ,  環境意識 ,  モニタリング ,  診断