Effect of Service Broker Policies and Load Balancing Algorithms on the Performance of Large Scale Internet Applications in Cloud Datacenters
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».