전체 글 (30) 썸네일형 리스트형 [20 ATC] Serverless in the Wild: Characterizing and Optimizing the Serverless Workload at a Large Cloud Provider FaaS(Function as a Service)는 클라우드의 서버리스 백엔드에 compuation을 제공하는 방식으로 배포된다. 이 패러다임에서는 클라우드 공급자에게 리소스를 할당하고 프로비저닝하는 복잡성을 전환하여 가능한 가장 낮은 리소스 비용으로 항상 사용 가능한 리소스(즉, cold start가 없는 빠른 function call)를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해서 클라우드 공급자는 FaaS 워크로드의 특성을 깊이 이해해야 한다. 하지만 이러한 특성에 대해 공개된 정보는 거의 또는 전혀 없었다. 따라서 이 논문에서는 먼저 Azure Functions의 전체 프로덕션에서 FaaS 워크로드를 특성화한다. 예를 들어 대부분의 함수가 매우 드물게 호출된다는 것을 보여주지만 호출 빈도는 8단계로 .. [17 SoCC] (PARIS) Selecting the best VM across multiple public clouds: a data-driven performance modeling approach 클라우드 서비스 사용자는 VM 유형을 선택해야 되며, VM의 선택은 성능과 비용에 상당한 영향을 미친다. 이 논문에서는 주어진 워크로드와 사용자 목표에 가장 적합한 VM을 정확하고 경제적으로 선택하는 문제를 다룬다. 최적의 VM 선택 문제를 해결하기 위해 새로운 하이브리드 오프라인 및 온라인 데이터 수집 및 모델링 프레임워크를 사용하여 최소한의 데이터 수집으로 정확한 성능 추정치를 제공하는 데이터 기반 시스템인 PARIS를 제시한다. PARIS는 다양한 사용자 지정 메트릭에 대한 워크로드 성능을 예측할 수 있으며, 여러 클라우드 제공업체의 광범위한 VM 유형 및 워크로드에 대한 결과 비용을 예측할 수 있다. 두개의 VM 유형에서 워크로드의 성능을 측정하여 기존 기술인 collaborative filter.. [21 Transactions on Cloud Computing] PerfSim: A Performance Simulator for Cloud Native Computing 클라우드 네이티브 컴퓨팅 패러다임은 마이크로서비스 기반 애플리케이션을 확장 가능하고 재사용 가능하며 상호 운용 가능한 방식으로 클라우드 인프라를 활용할 수 있도록 한다. 그러나 클라우드 네이티브 시스템의 방대한 수의 구성 매개변수와 매우 세분화된 리소스 할당 정책은 애플리케이션의 성능 및 배포 비용에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 영향을 easy, quick, and cost-effective way로 이해하고 분석하기 위해 사용자 정의 시나리오에서 클라우드 네이티브 서비스 체인의 성능을 근사화하고 예측하기 위한 이산 이벤트 시뮬레이터인 PerfSim을 제시한다. 이를 위해 마이크로서비스 엔드포인트에 위치한 function의 성능을 성능 메트릭과 네트워크 추적을 수집하고 분석하여 모델링하는 방법을.. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 다음
