【摘 要】
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近年来,随着云计算市场的快速发展,越来越多的在线服务,如社交网络,电子商务,视频流等,迁移到云平台上。然而云计算中的资源共享、多租户干扰和突发性工作负载会导致高尾延迟
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近年来,随着云计算市场的快速发展,越来越多的在线服务,如社交网络,电子商务,视频流等,迁移到云平台上。然而云计算中的资源共享、多租户干扰和突发性工作负载会导致高尾延迟从而严重影响用户体验质量(QoE),对尾延迟的预测成为目前研究的一个热点问题。目前,已经有一些工作研究服务的尾延迟建模分析,然而,对于在线云服务的尾延迟分析,仍然缺乏一种高效、易用的分析模型。一个巨大的挑战是在线云服务通常由交互的多层组件组成,组件之间的关系很难精确建模。本文提出了一个有效的随机模型用于分析在线云服务的尾延迟。首先,基于排队论的思想文章使用随机回报网对单层服务器进行建模;然后,因为到在线服务通常是一个多层架构,同时考虑到多层之间的交互关系,文章在单层的基础上根据请求在服务器端的处理过程对在线云服务的多层架构进行建模。基于多层架构模型,文章中可以使用SPNP包得到稳定状态下系统的一些性能指标,如可用性,平均响应时间等。其次,在多层架构模型的基础上,文章引入标签客户模型来分析计算响应时间的累积分布。基于该累积分布可以直接导出尾延迟。文章进一步在私有云和公共云上实现一个分布式电商网站实例,以验证所提出模型的准确性和有效性。一系列实验结果表明,两种情况下模型得到的尾延迟与实际实验得到的尾延迟的误差一般小于20%。
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