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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems >Application Execution Time Prediction for Effective CPU Provisioning in Virtualization Environment
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Application Execution Time Prediction for Effective CPU Provisioning in Virtualization Environment

机译：在虚拟化环境中有效配置CPU的应用程序执行时间预测

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Provisioning of hardware resources through virtual machines (VMs) has been widely used for supporting server consolidation and infrastructure-as-a-cloud computing. We propose NICBLE to support accurate CPU resource provisioning for application workload running on VMs. While CPU is essential for any application workload, not every workload requires the same level of CPU resource. The VM tenants may also have different expectations of application performance and preferences. NICBLE models the execution of an application workload and employs a simulation-based algorithm to predict the impact on application execution time for a hypothetical VM configuration change on the number of CPUs. One may use NICBLE to reason about whether changing the number of CPUs will significantly affect the application performance. We built the NICBLE prototype on top of the Xen hypervisor [1] . NICBLE does not require modification to the guest systems. The performance overhead on the guest system is negligible. Our evaluation indicates that NICBLE is able to provide accurate prediction with an average error rate of less than 15 percent for non-adaptive application workload.
机译：通过虚拟机（VM）提供硬件资源已广泛用于支持服务器整合和基础架构即云计算。我们建议NICBLE为在VM上运行的应用程序工作负载支持准确的CPU资源配置。尽管CPU对于任何应用程序工作负载都是必不可少的，但并不是每个工作负载都需要相同级别的CPU资源。 VM租户对应用程序性能和首选项的期望也可能不同。 NICBLE对应用程序工作负载的执行进行建模，并采用基于仿真的算法来预测虚拟机配置更改对CPU数量的影响对应用程序执行时间的影响。可能会使用NICBLE来推断更改CPU数量是否会严重影响应用程序性能。我们在Xen虚拟机管理程序[1]之上构建了NICBLE原型。 NICBLE不需要修改访客系统。来宾系统上的性能开销可以忽略不计。我们的评估表明，NICBLE能够为非自适应应用程序工作负载提供准确的预测，平均错误率小于15％。

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