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Performance of Cloud Centers with High Degree of Virtualization under Batch Task Arrivals

机译：批处理任务到达下具有高度虚拟化程度的云中心的性能

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In this paper, we evaluate the performance of cloud centers with high degree of virtualization and Poisson batch task arrivals. To this end, we develop an analytical model and validate it with an independent simulation model. Task service times are modeled with a general probability distribution, but the model also accounts for the deterioration of performance due to the workload at each node. The model allows for calculation of important performance indicators such as mean response time, waiting time in the queue, queue length, blocking probability, probability of immediate service, and probability distribution of the number of tasks in the system. Furthermore, we show that the performance of a cloud center may be improved if incoming requests are partitioned on the basis of the coefficient of variation of service time and batch size.
机译：在本文中，我们通过高度虚拟化和Poisson批处理任务到达来评估云中心的性能。为此，我们开发了一个分析模型，并使用一个独立的仿真模型对其进行了验证。任务服务时间采用一般概率分布进行建模，但是该模型还考虑了由于每个节点上的工作负载而导致的性能下降。该模型可以计算重要的性能指标，例如平均响应时间，队列中的等待时间，队列长度，阻塞概率，立即服务的概率以及系统中任务数量的概率分布。此外，我们表明，如果根据服务时间和批量大小的变化系数对传入的请求进行分区，则可以提高云中心的性能。

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