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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/27186
標題: | 雲端計算自動服務水準調整系統 Auto Resource Scaling for Cloud Computing |
作者: | Sih-Wei Chen 陳思瑋 |
指導教授: | 劉邦鋒(Pangfeng Liu) |
關鍵字: | 雲端運算,自動服務水準調整, Cloud computing,Auto scaling, |
出版年 : | 2011 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 許多企業使用網頁應用程式來提拱服務。 這些網頁應用程式的工作量是會大量的變化的。 為了能夠服務最大工作量而在平日也使用如此多的資源將會造成資源的浪費。 雲端運算以及自動服務水準調整能夠提供網頁應用程式根據不同工作量調整所需資源的能力。 此篇論文我們將實作水平式服務水準調整系統。 並說明此系統細節以及所使用之前端負載平衡統-後端網頁伺服器的架構。 另外為了節省開啟虛擬機器的時間,我們使用了虛擬機器池的概念。 我們針對網頁應用程式提出了兩不同的調整演算法。 連線數演算法會根據目前連線數來決定是否需要對機器數目做調整。 趨勢預測演算法將會工作量的趨勢做預測,並且減少不必要的加、減機器決定。 我們的實驗結果顯示出我們的系統對於凸如其來的工作量能夠如期低做出反應,調整虛擬機器數目。 定且對於有周期性工作量,能夠避免不必要的調整。 Many enterprises use web application to provide their service. Web application workloads fluctuated in a large range. Maintaining the resource to meet the peak workload is costly. Cloud computing and auto scaling provide web application on-demand resources to deal with fluctuating workload. In this paper, we implement an horizontal auto scaling module. We will illustrate our auto scaling module with front-end load balancer and back-end web servers. We use virtual machine pool to save the time of booting virtual machines. We also propose two scaling algorithms. Connection based algorithm scales based on connection numbers. Trend prediction predicts the trend of workload changing. It adjusts scaling decision to avoid unnecessary scaling. Our work has demonstrated our auto scaling module can handle peak workload and avoid unnecessary scaling decisions in period workload. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/27186 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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