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首页> 外文会议>IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics >Proactive-Reactive Auto-Scaling Mechanism for Unpredictable Load Change
【24h】

Proactive-Reactive Auto-Scaling Mechanism for Unpredictable Load Change

机译：积极的无功自动缩放机制，用于不可预测的负载变化

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The Elastic resource scaling for cloud service is widely studied to maintain service performance. Some studies proposed adjusting resource based on predicted workload in advance. However, real workload can grow regardless of the history. So we focus on a challenge to adopt such unpredictable load change. We proposed a new auto-scaling mechanism which changes the scale of target system based on predicted workload, moreover it instantly adds resource as remedy if unpredictable workload fluctuation detected. In this paper, we present the design and implementation, and then we evaluated effect of the mechanism using real workload history. Finally we confirmed it can improve service performance.
机译：云服务的弹性资源缩放被广泛研究以维护服务性能。一些研究提出了根据预测工作量的调整资源。但是，无论历史如何，真正的工作量都可以增长。因此，我们专注于采用此类不可预测的负荷变化的挑战。我们提出了一种新的自动缩放机制，根据预测工作负载改变目标系统的比例，而且如果检测到不可预测的工作负载波动，它立即将资源添加为补救措施。在本文中，我们介绍了设计和实现，然后我们使用真正的工作量历史评估机制的效果。最后，我们确认它可以提高服务性能。

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