GA-PAR:地理分散クラウドのための信頼できるマイクロサービス調整フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Wen Zhenyu; Lin Tao; Yang Renyu; Ji Shouling; Ranjan Rajiv; Romanovsky Alexander; Lin Changting; Xu Jie

文献

J-GLOBAL ID：202002255192421707 整理番号：20A0079484

GA-PAR:地理分散クラウドのための信頼できるマイクロサービス調整フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

GA-Par: Dependable Microservice Orchestration Framework for Geo-Distributed Clouds

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著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 31 号： 1 ページ： 129-143 発行年： 2020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)

クラウドアプリケーションの構成における最近の進歩は,複数のクラウドデータセンタを横切るネットワーク間異種マイクロサービスの展開により駆動されている。システム信頼性は,サービスベンダと顧客の両方にとって最も重要である。測定可能な属性であるセキュリティは,信頼性の代表例と見なされている。文献的には,マイクロサービスタイプと動的性の増加により,アプリケーションは内部セキュリティ脅威と外部環境不確実性の悪化にさらされている。既存の研究は,主に自然VMベースクラウドアプリケーションコンポーネントのQoS認識構成に焦点を合わせている。一方,インタラクティブで相互依存するコンテンツベースのマイクロサービスの間で不確実性とセキュリティリスクを無視している。なお,これらの制約の下でデータセンタを横切る一連のマイクロサービスを編成することは,計算的に難しいままである。本論文では,ユーザセキュリティ要件と実際のサービス提供の間の不一致を低減しながら,マイクロサービスを効果的に選択し展開するための新しい信頼できるマイクロサービスオーケstrationフレームワークGA-Parについて述べた。著者らは,ハイブリッド(ホワイトボックスとブラックボックスベース)アプローチを採用して,セキュリティ要件の満足度とシステム信頼性に及ぼすネットワークQoSの環境影響を測定した。解空間の指数関数的成長のために,著者らは,最適または近最適解を計算するための演算を加速するために,Spkに基づく並列遺伝的アルゴリズムフレームワークを開発した。大規模実世界データセットを用いて,モデルとオーケstrationアプローチを検証した。実験は,著者らの解法が,42.34パーセントの改良によって,グレーベースのセキュリティ認識方法より優れていることを示した。GA-ParはHadoopベースの遺伝的アルゴリズムソルバより約4x速く,有効性は異なるアプリケーションスケールの下で常に保証される。Copyright 2020 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】

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