9、云市场实例选择的风险评估与实时空间大数据分区技术

云市场实例选择的风险评估与实时空间大数据分区技术

1. RISC 方法概述

RISC 旨在为云市场中的实例选择找到风险 - 收益边界。为了评估 RISC，采用了 Google 集群跟踪数据进行模拟实验。该数据来自 2011 年 5 月约一个月内 12500 台机器的单元。

1.1 模拟设置

• 测试平台 ：构建了一个基于 AHP 模拟器的测试平台，使用 Super Decisions 软件实现层次分析法（AHP）。该软件可将涉及的因素分解为不同层次，包括机器配置文件、工作负载统计和替代方案。通过 Matlab 应用程序模拟 RISC 的整个循环，并计算模拟过程中的所有指标。
• 软件设置 ：操作系统为 CentOS 7（内核版本 3.10.0），实验基于客户端 - 服务器模型。客户端定期或连续发送批量工作负载，以展示 RISC 和其他基线的功能。主要评估 RISC 的基线包括：
  • Original ：展示原始决策及其从跟踪数据中的影响。
  • Simple RISC ：没有 AHP 过程的 RISC。

1.2 工作负载和跟踪数据

使用 Google 集群跟踪数据验证 RISC 的性能。工作负载为简单的读写操作，具有不同的 CPU/内存需求，以泊松分布到达，分为密集工作负载（Workload1）和偏斜工作负载（Workload2）。定义了客户的决策模式：