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SLA Based Dynamic Provisioning of Cloud Resource in OLTP Systems

机译：OLTP系统中基于SLA的云资源动态配置

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In the era of cloud computing, an increasing amount of services are moving online. Also increasing is the amount of cloud resource to power these services. Among these modern online transactions, many belong to the category of Online Transaction Processing (OLTP), which can be processed with predictable time and resource. However, with a large user base and fluctuated usage patterns, providing OLTP services efficiently remains a major challenge. In this paper we present an online algorithm that solves for a cost-minimizing provision scheme under fluctuated user requests, constrained by a tail-distribution-based Service Level Agreement (SLA), and incorporated with Neural Network prediction. Experiment shows that the algorithm delivers significant savings in provision, and outperforms a simple look-forward provision plan with the same SLA compliance.
机译：在云计算时代，越来越多的服务正在联机。同时，为这些服务提供支持的云资源数量也在增加。在这些现代的在线交易中，许多属于在线交易处理（OLTP）类别，可以用可预测的时间和资源对其进行处理。然而，由于庞大的用户群和变化的使用模式，有效地提供OLTP服务仍然是一个主要挑战。在本文中，我们提出了一种在线算法，该算法可解决波动的用户请求下的成本最小化的提供方案，该方案受基于尾部分布的服务水平协议（SLA）约束，并与神经网络预测相结合。实验表明，该算法可节省大量资源，并且在满足SLA要求的情况下，其性能优于简单的前瞻性供应计划。

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