The strategies for resource managem

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-

Kết quả (Việt) 2:

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 khác nhau. Trong tất cả các trường hợp, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây đang phải đối mặt với
tải dao động 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 là hơi phức tạp hơn.
Auto-rộng có thể được sử dụng cho các tải tăng đột biến ngoài ý muốn với điều kiện: (a) có một hồ bơi của các
nguồn 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 phân bổ lại nguồn lực. Auto-scaling được
hỗ trợ bởi dịch vụ PaaS, chẳng hạn như Google App Engine. Auto