Abstract-In recent years, cloud com

Abstract-In recent years, cloud computing is the most popular topic on the IT industry. The underlying virtualization technologies, that make cloud computing possible, also get more and more attention. Gradually, companies move their services to the virtual host. These services include: desktop virtualization, application virtualization and database virtualization etc. Among these services, database virtualization can improve flexibility, maximize efficiency, lower costs and ease administrative overhead. In this paper, we use on-demand features of cloud computing and sharding features of MongoDB to provide an auto-scaling database virtualization solution that satisfy the service-level agreement (SLA) requirements. First, we apply an auto-scaling mechanism of route server in the database system. The experimental results show that the average response time of auto-scaling DB solution and none-scaling DB solution are 4.3 seconds and 7.1 seconds, respectively. Second, in order to minimize the impact when moving data to a new VM, we also design a shard data migration algorithm for the database system. The auto-scaling DB solution uses the algorithm to determine how many VM should be added and which data should be moved to those added VM.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อในปีล่าสุด คลาวด์คอมพิวเตอร์เป็นหัวข้อที่นิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม IT นอกจากนี้เทคโนโลยีการจำลองเสมือนแบบ ที่ทำให้คลาวด์คอมพิวเตอร์เป็นไปได้ ยังได้รับความสนใจมาก ขึ้น ค่อย ๆ บริษัทย้ายบริการไปยังโฮสต์เสมือน บริการเหล่านี้รวมถึง: การจำลองเสมือนของเดสก์ท็อป การจำลองเสมือนของแอพลิเคชัน และการจำลองเสมือนของฐานข้อมูลเป็นต้น ระหว่างบริการ จำลองเสมือนฐานข้อมูลสามารถปรับปรุงความยืดหยุ่น เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุนและความง่ายในการดูแลค่าใช้จ่ายในการ ในเอกสารนี้ เราใช้ตามความต้องการคุณสมบัติของเมฆคอมพิวเตอร์และ sharding คุณลักษณะของ MongoDB ให้การปรับมาตราส่วนอัตโนมัติฐานข้อมูลการจำลองเสมือนของโซลูชันที่ตอบสนองความต้องการข้อตกลงระดับบริการ (SLA) ครั้งแรก เราใช้กลไกการปรับมาตราส่วนอัตโนมัติของเส้นทางเซิร์ฟเวอร์ในระบบฐานข้อมูล ผลการทดลองแสดงว่า เวลาตอบรับเฉลี่ยของโซลูชัน DB ปรับมาตราส่วนอัตโนมัติและไม่มีขนาด DB โซลูชันมี 4.3 วินาทีและ 7.1 วินาที ตามลำดับ สอง เพื่อลดผลกระทบเมื่อมีการย้ายข้อมูลไป VM ใหม่ เรายังออกแบบอัลกอริธึมการโยกย้ายข้อมูลชาร์ดสำหรับระบบฐานข้อมูลการ การปรับมาตราส่วนอัตโนมัติ DB โซลูชันที่ใช้อัลกอริทึมเพื่อกำหนดจำนวน VM ควรมีและควรย้ายข้อมูลใดที่เพิ่ม VM

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อในปีที่ผ่านมาคอมพิวเตอร์เมฆเป็นหัวข้อที่นิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรมไอที พื้นฐานเทคโนโลยีเสมือนจริงที่ทำให้คอมพิวเตอร์เมฆเป็นไปได้นอกจากนี้ยังได้รับความสนใจมากขึ้นและมากขึ้น ค่อยๆ บริษัท ย้ายบริการของพวกเขาไปยังโฮสต์เสมือน บริการนี​​้รวมถึง: เสมือนเดสก์ทอปเสมือนจริงและการประยุกต์ใช้การทำงานแบบเสมือนฐานข้อมูลอื่น ๆ ในการให้บริการเหล่านี้เสมือนฐานข้อมูลสามารถปรับปรุงความยืดหยุ่นเพิ่มประสิทธิภาพลดค่าใช้จ่ายและความสะดวกในการบริหารค่าใช้จ่าย ในบทความนี้เราจะใช้คุณสมบัติตามความต้องการของ cloud computing และ sharding คุณสมบัติของ MongoDB เพื่อให้การแก้ปัญหาการทำงานแบบเสมือนฐานข้อมูลอัตโนมัติปรับที่ตอบสนองข้อตกลงระดับการให้บริการ (SLA) ข้อกำหนด อันดับแรกเราใช้กลไกอัตโนมัติปรับเซิร์ฟเวอร์ของเส้นทางในระบบฐานข้อมูล ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเวลาตอบสนองเฉ​​ลี่ยของอัตโนมัติปรับการแก้ปัญหาและไม่มีการปรับ-DB DB การแก้ปัญหาเป็น 4.3 วินาทีและ 7.1 วินาทีตามลำดับ ประการที่สองเพื่อที่จะลดผลกระทบเมื่อมีการย้ายข้อมูลไปยัง VM ใหม่ที่เรายังออกแบบขั้นตอนวิธีการโยกย้ายข้อมูลเศษสำหรับระบบฐานข้อมูล การแก้ปัญหาโดยอัตโนมัติปรับ DB ใช้วิธีการกำหนดวิธีการหลาย VM ควรจะเพิ่มและข้อมูลที่ควรจะย้ายไปที่เพิ่ม VM

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรมในปีล่าสุด , คอมพิวเตอร์เมฆเป็นหัวข้อที่นิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรมไอที ต้นแบบเทคโนโลยี virtualization , คอมพิวเตอร์เมฆที่ทำให้เป็นไปได้ยังได้รับความสนใจมากขึ้นและมากขึ้น ค่อย ๆ บริษัท ย้าย บริการของพวกเขาไปยังโฮสต์เสมือน บริการเหล่านี้รวมถึง : Desktop virtualization , virtualization ใบสมัครและจัดเก็บฐานข้อมูล ฯลฯ ของบริการเหล่านี้ซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลสามารถปรับปรุงความยืดหยุ่น เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และลด ค่าใช้จ่ายในการบริหาร ในกระดาษนี้เราใช้ตามความต้องการคุณลักษณะของคอมพิวเตอร์เมฆและคุณสมบัติของ mongodb sharding ให้อัตโนมัติ ปรับฐานข้อมูลซอฟต์แวร์โซลูชั่นที่ตอบสนองข้อตกลงระดับการให้บริการ ( SLA ) ความต้องการ ครั้งแรกเราใช้ auto ปรับกลไกของเส้นทางเซิร์ฟเวอร์ในระบบฐานข้อมูล ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า เวลาเฉลี่ยในการตอบสนองอัตโนมัติ การปรับแก้และปรับ DB DB ไม่มีสารละลาย 4.3 วินาที และ 7.1 วินาที ตามลำดับ ประการที่สองเพื่อลดผลกระทบเมื่อมีการย้ายข้อมูลไปยัง VM ใหม่ เรายังออกแบบ การโยกย้ายข้อมูลชิ้นส่วนขั้นตอนวิธีสำหรับระบบฐานข้อมูลอัตโนมัติการปรับฐานข้อมูลโซลูชั่นใช้ขั้นตอนวิธีการตรวจสอบ VM หลายวิธีควรเพิ่มและข้อมูลที่ควรจะย้ายไปที่เพิ่ม VM .