In applications, we show how to use

In applications, we show how to use these heavy traffic limit results to determine the number of active machines in a cloud to ensure that the QoS requirements are met and the cloud operates in a stable and cost efficient manner. Cloud computing environments are rapidly deployed by the industry as a means to provide efficient computing esources. A significant fraction of the overall cost of operating a cloud is the amount of power it consumes, which is related to the number of machines in operation. In order to efficiently manage the power cost associated with cloud computing, we develop the foundations for designing a cloud computing environment. In particular, we aim to determine how many machines a cloud should have to sustain a specific system load and a certain level of QoS, or equivalently how many machines should be kept awake at any given time. Finally, using simulations we show that depending on the QoS equirements of the cloud, the cloud needs substantially different number of machines. We also show that the number of operational machines in simulations are consistent with
the proposed design based on the new set of heavy traffic limit results. Although the number of operational machines is derived from heavy traffic limits, simulation results indicate that it is a good methodology, even when the number of machines is finite, but large.

Kết quả (Việt) 1:

Trong ứng dụng, chúng tôi chỉ làm thế nào để sử dụng các kết quả này giới hạn lưu lượng truy cập nặng để xác định số máy hoạt động trong một đám mây để đảm bảo rằng đáp ứng được các yêu cầu QoS và đám mây hoạt động một cách ổn định và chi phí hiệu quả. Đám mây môi trường máy tính đã được triển khai nhanh chóng của ngành công nghiệp như một phương tiện để cung cấp hiệu quả máy tính esources. Một phần đáng kể tổng chi phí của hoạt động một đám mây là số tiền của quyền lực nó tiêu thụ, mà liên quan đến số máy trong hoạt động. Để quản lý hiệu quả chi phí năng lượng liên kết với điện toán đám mây, chúng tôi phát triển những nền tảng cho việc thiết kế một môi trường điện toán đám mây. Đặc biệt, chúng tôi mong muốn xác định bao nhiêu máy một đám mây nên phải duy trì một hệ thống cụ thể tải và một mức độ nhất định của QoS, hoặc tương đương bao nhiêu máy nên được giữ tỉnh táo ở bất kỳ thời gian nhất định. Cuối cùng, bằng cách sử dụng mô phỏng chúng tôi thấy rằng tùy thuộc vào yêu QoS của đám mây, mây cần số đáng kể khác nhau của máy. Chúng tôi cũng cho thấy rằng số lượng máy hoạt động trong mô phỏng là phù hợp vớithiết kế được đề xuất dựa trên các thiết lập mới của giao thông nặng giới hạn kết quả. Mặc dù số lượng các hoạt động máy có nguồn gốc từ giới hạn lưu lượng truy cập nặng, kết quả mô phỏng cho thấy rằng nó là một phương pháp tốt, ngay cả khi số máy là hữu hạn, nhưng lớn.

Kết quả (Việt) 2:

Trong các ứng dụng, chúng ta thấy làm thế nào để sử dụng các kết quả giới hạn lưu lượng lớn để xác định số lượng máy đang hoạt động trong một đám mây để đảm bảo rằng các yêu cầu QoS được đáp ứng và những đám mây hoạt động một cách ổn định và chi phí hiệu quả. Các môi trường điện toán đám mây đang nhanh chóng triển khai bởi các ngành công nghiệp như một phương tiện để cung cấp esources tính toán hiệu quả. Một phần đáng kể trong tổng chi phí của hoạt động một đám mây là lượng điện năng tiêu thụ, trong đó có liên quan đến số lượng máy đi vào hoạt động. Để quản lý hiệu quả chi phí điện năng kết hợp với điện toán đám mây, chúng tôi phát triển các cơ sở cho việc thiết kế một môi trường điện toán đám mây. Đặc biệt, chúng tôi nhằm mục đích để xác định có bao nhiêu máy một đám mây cần phải có để duy trì một hệ thống tải cụ thể và một mức độ nhất định của QoS, hoặc tương đương với bao nhiêu máy nên được giữ thức tại bất kỳ thời điểm nào. Cuối cùng, sử dụng mô phỏng chúng tôi cho thấy rằng tùy thuộc vào equirements QoS của các đám mây, điện toán đám mây cần số lượng khác nhau đáng kể của máy. Chúng tôi cũng cho thấy số lượng các máy hoạt động trong mô phỏng này là phù hợp với
các thiết kế đề xuất dựa trên các thiết lập mới của giới hạn kết quả giao thông nặng. Mặc dù số lượng máy hoạt động có nguồn gốc từ giới hạn giao thông nặng, kết quả mô phỏng cho thấy nó là một phương pháp tốt, ngay cả khi số lượng máy là hữu hạn, nhưng lớn.