Stratus: Building and Evaluating a Private Cloud for a Real-World Financial Application
Notice bibliographique
Résumé
Cloud computing technology has been emerging and spreading at a great pace due to its service oriented architecture, elasticity, cost-effectiveness, etc. Many organizations are using Infrastructure-as-a-Service (IaaS) public Clouds for data migration away from traditional IT Infrastructure but there are a few fields such as finance, hospitals, military and others that are reluctant to use public Clouds due to perceived security vulnerability. Enterprises in such fields feel more vulnerable to security breaches and feel secure using in-house IT infrastructure. The introduction of private Clouds is a solution for these businesses. Private Clouds have been substituted for the traditional IT Infrastructure due to its flexible ``pay-as-you-go" model within an organization by departments and enhanced privacy relative to public Clouds in the form of administration control and supervision. Goal of my thesis is to build and evaluate a private Cloud that can provide virtual machines (VMs) as a service and applications as a service. To achieve this goal, in my thesis, I have built and evaluated a service oriented IaaS model of private Cloud. I have used off-the-shelf servers and open-source software for this purpose. I have proposed a new replication strategy using an Openstack component called Cinder. My experiments show that efficient VM failure recovery on the basis of ``preparation delay" time can be achieved using my strategy. I have studied a real-world application of option pricing from the finance market and have used that application for the purpose of testing my private Cloud for compute workload and accuracy of the pricing results. Later, I have compared performance between Cloud VMs and standalone servers. The performance of Cloud VM is found to be better to standalone servers as long as the number of virtual CPUs (vCPUs) are limited to single node. Stratus clouds are groups of small clouds that collectively give a spectacular sight in the sky. The private Cloud I have built uses multiple small modules to achieve the stated goal and hence I named my private Cloud ``Stratus". This Stratus private Cloud is now ready for deploying applications, and for providing VMs on-demand.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».