Quantifying Cloud Performance and Dependability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In only a decade, cloud computing has emerged from a pursuit for a service-driven information and communication technology (ICT), becoming a significant fraction of the ICT market. Responding to the growth of the market, many alternative cloud services and their underlying systems are currently vying for the attention of cloud users and providers. To make informed choices between competing cloud service providers, permit the cost-benefit analysis of cloud-based systems, and enable system DevOps to evaluate and tune the performance of these complex ecosystems, appropriate performance metrics, benchmarks, tools, and methodologies are necessary. This requires re-examining old system properties and considering new system properties, possibly leading to the re-design of classic benchmarking metrics such as expressing performance as throughput and latency (response time). In this work, we address these requirements by focusing on four system properties: (i) elasticity of the cloud service, to accommodate large variations in the amount of service requested, (ii) performance isolation between the tenants of shared cloud systems and resulting performance variability , (iii) availability of cloud services and systems, and (iv) the operational risk of running a production system in a cloud environment. Focusing on key metrics for each of these properties, we review the state-of-the-art, then select or propose new metrics together with measurement approaches. We see the presented metrics as a foundation toward upcoming, future industry-standard cloud benchmarks.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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