Mario

Resumo -Cloud computing hoje em dia torna-se bastante popular entre a comunidade de usuários da nuvem , oferecendo uma variedade de recursos. No entanto, a rajada em demandas do usuário muitas vezes dramaticamente degrada o desempenho do aplicativo. A fim de satisfazer as demandas dos usuários de pico e atender Acordo de Nível de Serviço (SLA) , esquemas de alocação de recursos eficientes são muito procurados na nuvem. No entanto, nós descobrir que balanceadores de carga convencionais , infelizmente, casos de negligência de chegadas em rajada e deste modo fazer experiência significa degradação do desempenho de escala. Motivado por este problema, propomos novos algoritmos Burstiness-aware para equilibrar as cargas de trabalho em rajada em todos os sites de computação e, assim, melhorar o desempenho geral do sistema. Nós apresentamos um balanceador de carga inteligente, que aproveita o conhecimento de rajada para prever as mudanças nas demandas dos usuários e on- the- turnos y fl entre os regimes que são " gananciosos " (ie, sempre escolher o melhor local) e "random" (ie , seleccionar aleatoriamente um ) com base na informação prevista. Ambos simulação e resultados experimentais reais mostram que este novo balanceador de carga pode se adaptar rapidamente às mudanças nas demandas do usuário e, assim, melhorar o desempenho , fazendo uma seleção de sites inteligente para usuários da nuvem sob ambas as cargas de trabalho em rajada e não em rajadas .

Cargas de trabalho em rajadas são freqüentemente encontrados em arquiteturas multi-tier , grandes sistemas de armazenamento e serviços de rede [1], [2], [3] . Fl ash - Internet multidões e tráfego fi surtos c são exemplos conhecidos de tráfego em rajadas fi c , onde rajadas de pedidos são agrupados de forma agressiva durante curtos períodos de tempo e , assim, criar picos com altíssima taxa de chegada . Argumenta-se que a presença de rajada pode causar carga desequilibrando nas nuvens e con- sequentemente degradar o