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J-GLOBAL ID：202002266611912362   整理番号：20A0854756

公共雲における水平スケーリングの限界【JST・京大機械翻訳】

The Limit of Horizontal Scaling in Public Clouds

著者 (3件)： Jiang Qingye (The University of Sydney, Australia) ,  Lee Young Choon (Macquarie University, Australia) ,  Zomaya Albert Y. (The University of Sydney)
資料名： ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems  (ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems)
巻： 5  号： 1  ページ： 1-22  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5701A  ISSN： 2376-3639  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)

抄録/ポイント： 公共クラウド利用者は,アプリケーションレベルで水平スケーリングを実行するために教育され,より多くの処理能力がサーバフリートにノードを追加することによって達成できるという仮定を持っている。しかし,実際には,スケールで走行するときに,特に水平にスケールできるように設計されているアプリケーションは,しばしば予測不可能なスケーラビリティ問題に直面している。本論文では,そのような限界の発生源を同定し,処理能力に及ぼすそれらの影響を定量的に測定することにより,公共雲における水平スケーリングの限界を研究した。この目的のために,著者らは,分散および並列クラウドスケールテストフレームワークとしてScaleBenchを開発し,著者らのベンチマーク研究で観察された容量劣化のレベルを記述する能力劣化指数(CDI)を提案した。著者らは,計算,ブロックストレージ,ネットワーク化,およびオブジェクトストレージにおける可能なボトルネックを特定するために,4つの実際の公共クラウドにおいて広範囲な実験を行った。さらに,著者らは,最大3200VCPUコアまでの作業者フリートへの実生活ビデオ変換符号化応用による大規模実験を行った。著者らの実験結果は,公共雲における水平スケーリングの限界に関する定量的証拠を提供した。これは,クラウドユーザが水平にスケーラブルなアプリケーションに関するより良い設計決定を行うのに役立つ。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スループット ,  *応用プログラム ,  ベンチマーク ,  録画装置 ,  変換符号化
準シソーラス用語： クラウドコンピューティング ,  発生源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： クラウドコンピューティング ,  ベンチマーク ,  水平スケーリング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雲 ,  スケーリング ,  限界