Cloud Resource Management and Sched

Cloud Resource Management and Scheduling
Resources management is a core function of any man-made system. It affects the three basic criteria for the evaluation of a system: performance, functionality, and cost. An inefficient resource management has a direct negative effect on the performance and the cost and an indirect effect effect on the functionality of the system; indeed, some functions provided by the system may become too expensive or may be avoided due to the poor performance.
A cloud is a complex system with a very large number of shared resources subject to unpredictable requests and affected by external events it cannot control. Cloud resource management requires complex policies and decisions for multi-objective optimization. Cloud resource management is extremely challenging because of the complexity of the system which makes it impossible to have accurate global state information and because of the unpredictable interactions with the environment.
The strategies for resource management associated with the three cloud delivery models, IaaS, PaaS, and SaaS are different. In all cases the cloud service providers are faced with large fluctuating loads which challenge the claim of cloud elasticity. In some cases, when a spike can be predicted, the resources can be provisioned in advance, e.g., for web services subject to seasonal spikes. For an unplanned spike the situation is slightly more complicated. Auto-scaling can be used for unplanned spike loads provided that: (a) there is a pool of resources that can be released or allocated on demand and (b) there is a monitoring system which allows a control loop to decide in real time to reallocate resources. Auto-scaling is supported by PaaS services, such as Google App Engine. Auto-scaling for IaaS discussed in Section 6.14 is complicated due to the lack of standards.

Kết quả (Việt) 1:

Quản lý tài nguyên đám mây và lập kế hoạchQuản lý tài nguyên là một chức năng cốt lõi của bất kỳ hệ thống nhân tạo. Nó affects ba tiêu chuẩn cơ bản cho việc đánh giá của một hệ thống: hiệu suất, chức năng, và chi phí. Một quản lý tài nguyên inefficient có một effect trực tiếp tiêu cực về hiệu suất và chi phí và một effect effect gián tiếp vào các chức năng của hệ thống; Thật vậy, một số chức năng được cung cấp bởi hệ thống có thể trở thành quá đắt tiền hoặc có thể tránh do hiệu suất kém.Một đám mây là một hệ thống phức tạp với rất nhiều của các nguồn lực được chia sẻ tùy thuộc vào yêu cầu không thể đoán trước và affected bởi sự kiện bên ngoài, nó không thể kiểm soát. Quản lý tài nguyên đám mây đòi hỏi phức tạp chính sách và các quyết định để tối ưu hóa đa mục tiêu. Quản lý tài nguyên đám mây là cực kỳ khó khăn do sự phức tạp của hệ thống mà làm cho nó không thể có thông tin chính xác nhà nước toàn cầu và vì sự tương tác không thể đoán trước với môi trường.Các chiến lược quản lý tài nguyên liên quan đến ba đám mây cung cấp mô hình, IaaS, PaaS, và SaaS là different. Trong mọi trường hợp các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang phải đối mặt với tải trọng lớn fluctuating thách thức yêu cầu bồi thường của đám mây tính đàn hồi. Trong một số trường hợp, khi một cành có thể dự đoán, các nguồn tài nguyên có thể được cung cấp trước, ví dụ như, cho dịch vụ web tùy thuộc vào gai theo mùa. Đối với một cành có kế hoạch tình hình là hơi phức tạp hơn. Tỉ lệ tự động có thể được sử dụng cho không có kế hoạch tăng đột biến tải cung cấp rằng: (a) có một hồ bơi của tài nguyên có thể được phát hành hoặc phân bổ theo yêu cầu và (b) có một hệ thống giám sát cho phép một vòng điều khiển để quyết định trong thời gian thực để tái phân bổ nguồn lực. Auto-rộng được hỗ trợ bởi dịch vụ PaaS, chẳng hạn như Google App Engine. Tự động rộng nhất IaaS thảo luận trong phần 6,14 là phức tạp do thiếu các tiêu chuẩn.

Kết quả (Việt) 2:

Quản lý tài nguyên điện toán đám mây và Lập kế hoạch
quản lý tài nguyên là một chức năng cốt lõi của bất kỳ hệ thống con người tạo ra. Nó một các dự ff ba tiêu chí cơ bản để đánh giá một hệ thống: hiệu suất, tính năng, và chi phí. Một quản lý tài nguyên cient ine ffi có một trực tiếp âm e ff ect về việc thực hiện và chi phí gián tiếp và một e ff vv e ff vv về các chức năng của hệ thống; thực sự, một số chức năng được cung cấp bởi hệ thống có thể trở nên quá đắt tiền hoặc có thể tránh được do sự yếu kém.
Một đám mây là một hệ thống phức tạp với một số lượng rất lớn các tài nguyên chia sẻ chủ đề để yêu cầu không thể đoán trước và một ff ected bởi các sự kiện bên ngoài nó không thể kiểm soát. Quản lý tài nguyên điện toán đám mây đòi hỏi các chính sách và quyết định phức tạp để tối ưu hóa đa mục tiêu. Quản lý tài nguyên điện toán đám mây là vô cùng khó khăn vì sự phức tạp của hệ thống mà làm cho nó không thể có thông tin trạng thái toàn cầu chính xác và vì sự tương tác không thể đoán trước với môi trường.
Các chiến lược để quản lý tài nguyên liên hợp với ba mô hình cung cấp điện toán đám mây, IaaS, PaaS, và SaaS là di ff erent. Trong tất cả các trường hợp, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây đang phải đối mặt với fl uctuating tải trọng lớn mà thách thức tuyên bố của đám mây độ đàn hồi. Trong một số trường hợp, khi một cành có thể được dự đoán, các nguồn tài nguyên có thể được cung trước, ví dụ, đối với các dịch vụ web bị gai theo mùa. Đối với một tăng đột biến ngoài dự kiến tình hình phức tạp hơn một chút. Auto-rộng có thể được sử dụng cho các tải tăng đột biến ngoài ý muốn với điều kiện: (a) có một hồ bơi tài nguyên có thể được phát hành hoặc được phân bổ theo nhu cầu và (b) có một hệ thống giám sát cho phép một vòng điều khiển để quyết định trong thời gian thực để tái phân bổ nguồn lực. Auto-scaling được hỗ trợ bởi dịch vụ PaaS, chẳng hạn như Google App Engine. Auto-scaling cho IaaS thảo luận trong Phần 6.14 là phức tạp do thiếu các tiêu chuẩn.