Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Reducing Noisy-Neighbor Impact with a Fuzzy Affinity-Aware Scheduler
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.
University of Castilla-La Mancha.
2015 (Engelska)Ingår i: 2015 INTERNATIONAL CONFERENCE ON CLOUD AND AUTONOMIC COMPUTING (ICCAC), New York: IEEE Computer Society, 2015, s. 33-44Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Overbooking techniques have been proven efficientto increase overall utilization of cloud datacenters. However,overbooking may also degrade applications performance as (atleast) some applications need to share physical resources suchas CPU or memory. Consequently, interference may increaseamong the virtual machines that share resources, the so callednoisy neighbors effect. We present an affinity-aware schedulerto reduce the impact of such interference. A fuzzy logic engineaccounts for the uncertainty in these environments and estimateswhich CPU cores are currently more suitable for each incomingapplication. This helps the scheduler make virtual machine tophysical resource mapping decisions, also known as vcpu pinning.An experimental evaluation based on a combination of interactiveservices and batch applications confirms that our affinity-awarefuzzy scheduler reduces the interference among applications,enabling more predictable performance and consequently saferoverbooking.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
New York: IEEE Computer Society, 2015. s. 33-44
Nyckelord [en]
Cloud Computing, Clustering, Fuzzy Logic Programming, In-Server Scheduling, Noisy Neighbor, Overbooking
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Forskningsämne
datalogi
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-109498DOI: 10.1109/ICCAC.2015.14ISI: 000380476500004ISBN: 978-1-4673-9566-3 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:umu-109498DiVA, id: diva2:857427
Konferens
International Conference on Cloud and Autonomic Computing (ICCAC), SEP 21-25, 2015, Boston, MA, USA.
Tillgänglig från: 2015-09-29 Skapad: 2015-09-29 Senast uppdaterad: 2018-06-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(884 kB)149 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 884 kBChecksumma SHA-512
9fffa0b4ad59907273a34d449b8bb4df33c1f279aff3d209a1c63aecc714d3a304d36a55a9fa59f7a2773b6d5ea44e17dc728abe7459db74d4a7d4f61d4b0441
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Tomas, LuisTordsson, Johan
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 149 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 519 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf