Effect of Service Broker Policies and Load Balancing Algorithms on the Performance of Large Scale Internet Applications in Cloud Datacenters
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cloud computing is advancing rapidly. With such advancement, it has become possible to develop and host large scale distributed applications on the Internet more economically and more flexibly. However, the geographical distribution of user bases, the available Internet infrastructure within those geographical areas, and the dynamic nature of usage patterns of the user bases are critical factors that affect the performance of these applications. Therefore, it is necessary to compromise between datacenters, service broker policies, and load balancing algorithms to optimize the performance of the application and the cost to the owners. This paper aims at studying the effect of service broker policies and load balancing algorithms on the performance of large-scale Internet applications under different configurations of datacenters. To achieve this goal, we modeled the behavior of the popular Facebook application with the most recent worldwide users’ statistics. Then, we evaluated the performance of this application under different configurations of datacenters using: 1) two different service broker policies, namely, closest datacenter and optimum response time; and 2) three load-balancing algorithms, namely, round robin, equally spread current execution, and throttled load balancer. The overall average response time of the application and the overall average time spent for processing a user request by a datacenter are measured and the results are discussed. This study would help service providers generate valuable insights on coordination between datacenters, service policies, and load balancing algorithms when designing Cloud infrastructure services in geographically distributed areas. In addition, application designers would benefit greatly from this study in identifying the optimal arrangement for their applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle