frequent updates and upgrades, onli

frequent updates and upgrades, online repairs and more. In such large-scale complex and dynamic systems, failures are common [44], [28]. Failure occurrence as well as its impact on cloud performance and operating costs is becoming an increasingly important concern to cloud designers and operators [45]. Dependability assurance is crucial for building sustainable cloud services. Current solutions to enhancing cloud depend- ability include VM replication [11] and checkpointing [35]. Proactive approaches, such as failure prediction [42], [22], [15], [14] and VM migration [5], [24], have also been explored. However, a fundamental question, i.e., “What is the uniqueness of cloud computing systems in terms of their dependability?” or “What impact does virtualization have on the cloud dependability?”, is never answered. There also exists research on characterizing cloud hardware reliability [44], modeling cloud service availability [12], and injecting faults to cloud software [29]. Still, none of them evaluate the influence of virtualization on the system dependability in cloud computing infrastructures. As virtualization has become the de facto enabling tech- nology for cloud computing [6], dependability evaluation of the cloud is no longer confined to the hardware, op- erating system, and application layers. A new virtualized environment, which consists of virtual machines (VMs) with virtualized hardware and hypervisors, should be analyzed to characterize the cloud dependability. VM-related operations, such as VM creation, cloning, migration, and accesses to physical resources via virtualized devices, cause more points of failure. They also make failure detection/prediction and diagnosis more complex. Moreover, virtualization introduces richer performance metrics to evaluate the cloud depend- ability. Traditional approaches [32], [18] that ignore those cloud-oriented metrics may not model cloud dependability accurately or effectively. The goal of our work is to evaluate cloud dependability with the virtualized environments and compare it with traditional, non-virtualized systems. To the best of our knowledge, this is the first work to analyze the impact of virtualization on the cloud dependability. In this paper, we present a cloud dependability analysis (CDA) framework with mechanisms to characterize failure behavior in cloud

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การปรับปรุงบ่อย และการอัพเกรด ซ่อมออนไลน์ และอื่น ๆ ในขนาดใหญ่ซับซ้อน และแบบไดนามิก ความล้มเหลวเป็นทั่วไป [44], [28] เกิดความล้มเหลวเป็นผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานบนระบบคลาวด์ และจ่ายเป็น เรื่องสำคัญมากเมฆนักออกแบบและผู้ประกอบการ [45] การประกันความเชื่อถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างระบบคลาวด์อย่างยั่งยืน ปัจจุบันโซลูชั่นระบบคลาวด์ที่ขึ้นกับความสามารถในการรวม VM จำลอง [11] และ checkpointing [35] วิธีการเชิงรุก ความล้มเหลวในการคาดเดา [42], [22], [15], [14] และย้าย VM [5], [24], นอกจากนี้ยังได้รับการสำรวจ อย่างไรก็ตาม คำถามพื้นฐาน เช่น "อะไร คือเอกลักษณ์ของคลาวด์ระบบในแง่ของประสบการณ์ของพวกเขา หรือ"ผลกระทบใดเสมือน มีบนประสบการณ์เมฆ " คือไม่เคยตอบ นอกจากนี้ยังมีงานวิจัยเกี่ยวกับลักษณะเมฆฮาร์ดแวร์ความน่าเชื่อถือ [44], ให้บริการคลาวด์ [12] การสร้างโมเดล และฉีดบกพร่องการเมฆ [29] ยังคง ไม่สามารถประเมินการโน้มน้าวของระบบจำลองเสมือนบนความเชื่อถือของระบบในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ เป็นเสมือนได้กลายเป็นกลายเป็นการเปิดใช้งานเทคโนโลยี-nology สำหรับคลาวด์ [6], การประเมินความเชื่อถือของระบบคลาวด์จะไม่ confined กับฮาร์ดแวร์ ระบบ erating แย้มยิ้ม และชั้นแอพลิเคชัน ควรวิเคราะห์สภาพการแวดล้อมเสมือนจริงใหม่ ซึ่งประกอบด้วยเครื่องเสมือน (VMs) ฮาร์ดแวร์ virtualized และไฮ การอธิบายลักษณะความเชื่อถือระบบคลาวด์ VM ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการ เช่นการสร้าง VM ก๊อปปี้ ย้าย และเข้าถึงทรัพยากรทางกายภาพผ่านทางอุปกรณ์เสมือนจริง ทำให้คะแนนเพิ่มเติมของความล้มเหลว พวกเขายังทำให้ความล้มเหลวในการตรวจจับ/ทำนายและวินิจฉัยซับซ้อน นอกจากนี้ เสมือนแนะนำวัดประสิทธิภาพยิ่งขึ้นการประเมินเมฆขึ้นกับความ แบบวิธี [32], [18] ที่ละเว้นวัดที่มุ่งเน้นระบบคลาวด์อาจประสบการณ์เมฆรุ่นไม่ถูกต้อง หรือมีประสิทธิภาพ เป้าหมายของเราคือการ ประเมินประสบการณ์เมฆกับสภาพแวดล้อมที่เสมือนจริง และเปรียบเทียบกับระบบแบบดั้งเดิม ไม่ได้เสมือนจริง ที่สุดความรู้ของเรา นี้เป็นงานแรกในการวิเคราะห์ผลกระทบของระบบจำลองเสมือนบนประสบการณ์เมฆ ในกระดาษนี้ เรานำเสนอกรอบเมฆประสบการณ์วิเคราะห์ (CDA) ด้วยกลไกการอธิบายลักษณะการทำงานล้มเหลวในระบบคลาวด์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปรับปรุงบ่อยและการอัพเกรดซ่อมแซมออนไลน์และอื่น ๆ ในระบบดังกล่าวขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนและมีชีวิตชีวา, ความล้มเหลวเป็นเรื่องปกติ [44] [28] ความล้มเหลวที่เกิดขึ้นเช่นเดียวกับผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของเมฆและต้นทุนการดำเนินงานจะกลายเป็นความกังวลที่สำคัญมากขึ้นในการออกแบบระบบคลาวด์และผู้ประกอบการ [45] การประกันความน่าเชื่อถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างบริการคลาวด์อย่างยั่งยืน การแก้ปัญหาในปัจจุบันเพื่อเพิ่มความสามารถใน depend- เมฆรวมถึงการจำลองแบบ VM [11] และ checkpointing [35] วิธีการเชิงรุกเช่นการทำนายความล้มเหลว [42] [22] [15], [14] และการย้ายถิ่น VM [5] [24] ได้รับการสำรวจยัง แต่คำถามพื้นฐานคือ "อะไรคือเอกลักษณ์ของระบบคอมพิวเตอร์เมฆในแง่ของความน่าเชื่อถือของพวกเขาหรือไม่" หรือ "สิ่งที่ส่งผลกระทบต่อการทำงานแบบเสมือนไม่ได้ในความเชื่อถือเมฆ?" ก็ไม่เคยตอบ นอกจากนั้นยังมีงานวิจัยเกี่ยวกับพัฒนาการความน่าเชื่อถือฮาร์ดแวร์เมฆ [44], การสร้างแบบจำลองความพร้อมใช้งานบริการคลาวด์ [12] และความผิดพลาดในการฉีดซอฟต์แวร์เมฆ [29] ยังไม่มีของพวกเขาประเมินใน uence ชั้นของ virtualization ที่เชื่อถือในระบบโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์คอมพิว ขณะที่การทำงานแบบเสมือนได้กลายเป็นพฤตินัยเปิดใช้งานกับเทคโนโลยีสำหรับคอมพิวเตอร์เมฆ [6] การประเมินความน่าเชื่อถือของระบบคลาวด์จะไม่ต่อต้านนิยามกับฮาร์ดแวร์ระบบ erating op- และชั้นแอพลิเคชัน สภาพแวดล้อมเสมือนจริงใหม่ซึ่งประกอบด้วยเครื่องเสมือน (VMs) กับฮาร์ดแวร์เสมือนจริงและ hypervisors ควรได้รับการวิเคราะห์ลักษณะเชื่อถือเมฆ การดำเนินงาน V​​M ที่เกี่ยวข้องเช่นการสร้าง VM โคลนการอพยพและการเข้าถึงทรัพยากรทางกายภาพผ่านทางอุปกรณ์เสมือนจริงทำให้เกิดจุดมากขึ้นของความล้มเหลว พวกเขายังทำให้ความล้มเหลวในการตรวจสอบ / การคาดการณ์และการวินิจฉัยที่ซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้การทำงานแบบเสมือนแนะนำตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงานที่ดียิ่งขึ้นในการประเมินความสามารถใน depend- เมฆ วิธีการแบบดั้งเดิม [32] [18] ว่าจะไม่สนใจตัวชี้วัดที่มุ่งเน้นเมฆเหล่านั้นอาจไม่ได้รูปแบบคลาวด์ได้อย่างถูกต้องเชื่อถือได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือ เป้าหมายของการทำงานของเราคือการประเมินความน่าเชื่อถือของเมฆที่มีสภาพแวดล้อมเสมือนจริงและเปรียบเทียบกับแบบดั้งเดิมระบบที่ไม่เสมือนจริง ที่ดีที่สุดของความรู้ของเรานี้เป็นสายการทำงานครั้งแรกในการวิเคราะห์ผลกระทบของการทำงานแบบเสมือนบนวางใจเมฆ ในบทความนี้เรานำเสนอการวิเคราะห์ที่เชื่อถือเมฆ (CDA) กรอบที่มีกลไกที่จะอธิบายลักษณะพฤติกรรมความล้มเหลวในเมฆ