uPredict：基于用户级配置文件的多租户云中单个虚拟机应用的预测性框架
摘要：在多租户云中，现有的大多数关于虚拟机（VM）性能预测的研究都是在系统级别进行的，通常需要访问虚拟机监视器中的性能计数器。本文提出了uPredict，这是一个基于用户级分析器的用于多租户云中单个VM应用的性能预测框架。我们专门设计了三个微基准来评估VM中CPU、内存和磁盘争用情况。通过利用各种回归和神经网络技术，可以基于应用程序和微基准的性能测量结果来生成应用程序和VM特定的预测模型。然后，可以使用在现场分析的资源争用和微基准来预测应用程序的性能。我们在私有云和两个公共云上使用PARSEC、NAS并行基准和CloudSuite的代表性基准对uPredict进行了广泛评估。结果表明，在高资源争用的私有云上，各种预测模型的平均预测误差在9.8%至17%之间，而在公共云上的误差在4%以内。我们还提出了一个由uPredict驱动的智能负载均衡方案，可以有效地减少所考虑应用程序的执行和周转时间分别约19%和10%。
作者：Hamidreza Moradi, Wei Wang, Amanda Fernandez and Dakai Zhu
论文ID：1908.04491
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2019-08-14