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On Arbitrating the Power-Performance Tradeoff in SaaS Clouds

机译：关于在SaaS云中仲裁功率性能折衷

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摘要

In this paper, we present an analytical framework for characterizing and optimizing the power-performance tradeoff in Software-as-a-Service (SaaS) cloud platforms. Our objectives are two-folded: 1) We maximize the operating revenue when serving heterogeneous SaaS applications with unpredictable user requests. 2) We minimize the power consumption when processing the user requests. To achieve these objectives, we construct a unified profit-maximizing objective to jointly consider revenue and cost in an economic view. An offline solution to maximize the supreme bound of the objective is first developed, to 1) justify the validity of our theoretical model, and 2) establish a benchmark to examine the effectiveness of other control solutions. As a highlight of our contributions, we take advantage of the Lyapunov optimization techniques to design and analyze an optimal yet practical control framework, which makes online decisions on request admission control, routing, and virtual machine (VMs) scheduling. Our control framework can accommodate a variety of design choices and operational requirements in a datacenter. Specifically, buffering facilities can be introduced to alleviate the bursty admitted requests and to improve the robustness of the system, and a power budget can be enforced to improve the datacenter performance (dollar) per watt. Our mathematical analyses and simulations have demonstrated both the optimality (in terms of the cost-effective power-performance tradeoff) and stability (in terms of robustness and adaptivity to time-varying and bursty user requests) achieved by our proposed control framework.
机译：在本文中，我们提供了一个分析框架，用于表征和优化软件即服务（SaaS）云平台中的电源性能折衷。我们的目标有两个：1）当服务于具有不可预测的用户请求的异构SaaS应用程序时，我们将最大限度地提高运营收入。 2）我们在处理用户请求时将功耗降至最低。为了实现这些目标，我们构建了一个统一的利润最大化目标，以便从经济角度共同考虑收入和成本。首先开发一种离线解决方案以最大化目标的最高界限，以：1）证明我们的理论模型的有效性，以及2）建立基准以检查其他控制解决方案的有效性。作为我们贡献的一大亮点，我们利用Lyapunov优化技术来设计和分析最佳而实用的控制框架，该框架可根据请求准入控制，路由和虚拟机（VM）调度做出在线决策。我们的控制框架可以适应数据中心中的各种设计选择和操作要求。具体来说，可以引入缓冲设施来缓解突发的允许请求并提高系统的健壮性，并且可以强制执行功率预算以提高每瓦特的数据中心性能（美元）。我们的数学分析和仿真证明了我们提出的控制框架所实现的最优性（就成本效益的功率性能折衷而言）和稳定性（就时变和突发用户请求而言的鲁棒性和适应性）。

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