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Building Efficient Resource Management Systems in the Cloud : Opportunities and Challenges

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Grid and Distributed Computing SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.3 (2016.03)바로가기
  • 페이지
    pp.157-172
  • 저자
    Lin Xu, Jing Li
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A271624

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원문정보

초록

영어
Cloud computing is designed as computing as a utility. Customers rent computing resources in the cloud to complete their work. To ensure the quality of service (QoS) requirements defined by customers and guarantee the resource utilization in cloud datacenters, effective resource management systems should be considered. However, with more and more individuals and enterprises migrating their work into the cloud, workloads in the cloud become more and more heterogeneous. Meanwhile, resources are much more heterogeneous as cloud providers constantly scale or update the clusters with new generations of machines. Withal, workloads are dynamic with different resource demands during their execution. Besides, machines are re-engaged frequently after removal due to various reasons such as crushing and updating. The heterogeneity and dynamicity in both workloads and resources are huge barriers to using classic resource management systems. This paper will first introduce the status quo of cloud computing environment, and then give an overview of resource demand prediction and allocation policies. Finally, challenges are proposed to help build adaptive resource management systems.
Keywords

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Workloads in the Cloud
  2.1. Workload Classification
  2.2. Workload Characterization
  2.3. Workload Modeling Techniques
 3. Resource Demand Prediction Overview
 4. Resource Allocation Overview
 5. Resource Management System
 6. Challenges
  6.1. Finding the Most Vital Application Parameters
  6.2. Predicting the Multi-resource Demand
  6.3. Sharing Resources with Other Jobs
  6.4. Dynamic Adjustment during Job Execution
  6.5. Other Challenges
 7. Conclusions
 Acknowledgements
 References

키워드

resource management system cloud computing workload resource demand prediction resource allocation

저자

  • Lin Xu [ School of Computer and Science Technology University of Science and Technology of China, Hefei, China, ]
  • Jing Li [ School of Computer and Science Technology University of Science and Technology of China, Hefei, China, ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Grid and Distributed Computing
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4262
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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