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CloudGlide: Deconstructing the Landscape of Cloud-Based Analytics
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PRE
AI
DOI：10.14778/3773731.3773739.png)
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摘要
En 中文
云基础分析现暴露了日益广阔的设计选择空间。关键轴包括资源供应（静态与临时）、缓存（容量、分层）、调度（准入阈值、并行度）和定价（预留、按需、竞价）；每个选择都会实质性影响成本和性能。为在不部署大规模基础设施的情况下应对这种复杂性，我们提出CloudGlide，一个用于系统探索云数据分析权衡的白盒仿真框架。CloudGlide将排队论模型与离散事件仿真器（DES）配对，摄取真实工作负载跟踪数据，以提供不同配置下的成本和延迟预测。在行业跟踪数据和标准基准上验证后，CloudGlide可近似现有架构的行为，并支持沿上述轴进行快速假设分析，且无需现场部署的高昂成本。
Keyword:
Cloud-based analytics
Cost and performance trade-offs
Queueing-theoretic model
Discrete-event simulator
What-if analysis
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W
机构
引用论文
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