クラウド上でのエンタープライズアプリケーションのスケーリングのための最適なリソースプロビジョニング

近年、組織はクラウドのユーティリティコンピューティングと弾力性を活用するためにエンタープライズアプリケーションをクラウドに移行しています。しかし、一般的にエンタープライズアプリケーションやワークフローでは、異なるコンポーネントやタスクが異なるスケーリング要件を持っており、理想的なデプロイメント構成を見つけ、アプリケーションが受信リクエストに基づいてスケールアップおよびスケールダウンするということは難しいタスクです。本論文では、受信するワークロードを満たすためのさまざまなクラウドインスタンスの最もコスト最適なセットアップを見つけることができる新しいリソースプロビジョニングポリシーを提示します。モデルでは、処理能力、各インスタンスタイプの定期的なコストおよび構成コスト、クラウドの容量など、リソース量推定に関与するすべての主要因子が考慮されています。さらに、最適なセットアップを見つける際に、各実行中インスタンスの寿命も考慮に入れています。Amazonクラウド上で実際の負荷トレースを使用し、エンタープライズアプリケーションの2つの主要な制御フローコンポーネントであるANDおよびXORを通じてベンチマーク実験が実施されました。これらの実験では、我々のモデルは各コンポーネント/タスクのための最もコスト最適なセットアップを合理的な時間内に見つけることができ、クラウド上でのウェブ/サービスベースのエンタープライズワークフロー/アプリケーションの自動スケーリングを実現可能にしています。