Главная » Просмотр файлов » Оценка размера рабочего набора виртуальной машины исходя из гостевых показателей производительности

Оценка размера рабочего набора виртуальной машины исходя из гостевых показателей производительности (1187411), страница 8

Файл №1187411 Оценка размера рабочего набора виртуальной машины исходя из гостевых показателей производительности (Оценка размера рабочего набора виртуальной машины исходя из гостевых показателей производительности) 8 страницаОценка размера рабочего набора виртуальной машины исходя из гостевых показателей производительности (1187411) страница 82020-09-11СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

×òî íå óäèâèòåëüíî, òàê êàê â ðàìêàõ äàííîé ìîäåëè ñèñòåìà íå ìîæåò îòäàâàòü ïîä ôàéëîâûé êåøâñå ñâîáîäíûå ðåñóðñû.TestWindows 7, 1CPU, 4Gb Windows 8, 1CPU,4Gbbusyloop_test−2.0%−2.0%system_syscall_test−0.1%−0.3%process_exec_test−2.0%−2.3%thread_create_test−2.0%−1.8%io_hdd_seq_rand_rd_test−99.8%−99.2%virtalloc_test−1.1%−0.2%mem_read_test−1.5%−5.4%76mem_write_test−1.6%−2.9%mem_pf_read_test−0.2%−10.0%mem_pf_write_test+0.4%−9.1%mem_copy_test−1.2%−1.6%Òàáëèöà 7.1: Ðåçóëüòàòû òåñòèðîâàíèÿ ïðîñòîé îöåíêè ðàçìåðà ðàáî÷åãî íàáîðà èç ðàçäåëà 6.1.Äëÿ òîãî ÷òîáû ÎÑ Windows íå ïûòàëàñü èñïîëüçîâàòü ïîä ôàéëîâûå êåøè âñþ ñâîáîäíóþ ïàìÿòü, íóæíî ñäåëàòü ñëåäóþùåå:1.

Ïîñòàâèòü â ñîñòîÿíèå Enable LargeCacheFile â ðååñòðå Windowsäëÿ èçìåíåíèÿ ïîëèòèêè êîíòðîëÿ êåøà[41];2. Óñòàíîâèòü ãðàíèöû ðàçìåðà êåøà ïðè ïîìîùè ñèñòåìíûõ âûçîâîâ[26].Äëÿ òåñòîâ ðàçìåð êåøà áûë óñòàíîâëåí â ãðàíèöàõ îò 256Mb äî768Mb.Ðåçóëüòàòû òåñòîâ ñ èçìåíåííîé ïîëèòèêîé ïðåäñòàâëåííû â òàáëèöå 7.2. Êàê ìîæíî óâèäåòü èç òàáëèöû âêëþ÷åíèå êîíòðîëÿ êåøàóëó÷øàåò ðåçóëüòàò, íî âñå æå äàííàÿ ìîäåëü íå ïîäõîäèò äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ â ñèñòåìàõ, àêòèâíî ðàáîòàþùèõ ñ ôàéëàìè.77TestWindows7, Windows7,compared to a VM compared to thewith no memory VM with memorymanagementmanagementWindows 7withoutcontrolbusyloop_test+1.1%+3.2%system_syscall_test−1.0%−0.9%process_exec_test−3.3%−1.4%thread_create_test+3.1%+5.0%io_hdd_seq_rand_rd_test−99.8%+32.0%virtalloc_test−0.4%+0.7%mem_read_test−2.4%−0.9%mem_write_test−2.4%−0.8%mem_pf_read_test−0.3%−0.0%mem_pf_write_test−0.1%−0.6%mem_copy_test−0.9%+0.3%Òàáëèöà 7.2: Ñðàâíåíèÿ ðåçóëüòàòîâ òåñòèðîâàíèÿ ïðîñòîé ìîäåëè èç ðàçäåëà 6.1 ñ êîíòðîëåì êåøà è áåç íåãî.78cache7.2Òåñòèðîâàíèå ìîäåëè íà îñíîâå âûäåëåíèÿ ïàòòåðíîâÏðîòîòèï ìåòîäà èç ðàçäåëà 6.2 áûë ðåàëèçîâàí â Matlab 2014.Ïîëó÷åííûå äàííûå î ïîòðåáëåíèè ïàìÿòè áûëè ðàçáèòû íà íåïåðåñåêàþùèåñÿ íàáîðû îáó÷àþùèõ è òåñòîâûõ.

Íàïðèìåð, åñëè âåëèñüíàáëþäåíèÿ â òå÷åíèè 2-õ äíåé, òî ïåðâûé äåíü èñïîëüçîâàëñÿ êàêèñòî÷íèê äëÿ îáó÷àþùèõ äàííûõ, âòîðîé äåíü êàê èñòî÷íèê äëÿ òåñòîâûõ. Òåñòèðîâàíèå ïîñòðîåííîãî àëãîðèòìà ãîâîðèò î òîì, ÷òîàëãîðèòì îøèáàåòñÿ â 6.4% ñëó÷àåâ.79ÃËÀÂÀ 8Âûâîäû äàííîé ðàáîòå ïðèâåäåíî 2 àëãîðèòìà îöåíêè ðàçìåðà ðàáî÷åãîíàáîðà âèðòóàëüíîé ìàøèíû.Äàëüíåéøåå íàïðàâëåíèå èññëåäîâàíèÿ íàïðàâëåííî íà âñòðàèâàíèå ìîäåëè èç ðàçäåëà 6.2 â ñèñòåìó Parallels Desktop è ïðîâåäåíèåòåñòîâ.Îäíèì èç âîçìîæíûõ íàïðàâëåíèé èññëåäîâàíèÿ ÿâëÿåòñÿ ïîïûòêà àâòîìàòè÷åñêîãî îáíàðóæåíèÿ ñòðóêòóðíûõ èçìåíåíèé áîëååïðîñòûìè ìåòîäàìè, íàïðèìåð, êëàññèôèêàöèÿ âðåìåííîãî ðÿäà íàèìåþùèé ñòðóêòóðíîå èçìåíåíèå è íå èìåþùèé.80ÃËÀÂÀ 9Çàêëþ÷åíèåÖåëü äàííîé ìàãèñòåðñêîé äèññåðòàöèè ðàçðàáîòàòü àëãîðèòì,êîòîðûé îöåíèâàåò ðàçìåð ðàáî÷åãî íàáîðà âèðòóàëüíîé ìàøèíû èïðèíèìàåò ðåøåíèå î òîì, ñêîëüêî îïåðàòèâíîé ïàìÿòè ìîæíî èçúÿòü ó êîíêðåòíîé âèðòóàëüíîé ìàøèíû(virtual machine, VM) äëÿ ïåðåðàñïðåäåëåíèÿ ìåæäó äðóãèìè VM, çàïóùåííûìè íà òîé æå õîñòìàøèíå (host machine). ðàáîòå áûë ïðîâåäåí àíàëèç ïîòðåáëåíèÿ âèðòóàëüíîé ìàøèíîé ïàìÿòè ñ ñòàòèñòè÷åñêîé òî÷êè çðåíèÿ.

Áûëî ïîêàçàíî, ÷òî ðåãðåññèè îòperformance countersèìåþò íèçêóþ ïðåäñêàçàòåëüíóþñïîñîáíîñòü. Àâòîðåãðåññèè òàê æå ïîêàçàëè ïëîõîé ðåçóëüòàò. Ðÿäûÿâëÿþòñÿ íåñòàöèîíàðíûìè è ñ íàëè÷èåì ñòðóêòóðíûõ èçìåíåíèé,÷òî ãîâîðèò î òîì, ÷òî òàêèå ìåòîäû, êàê àâòîðåãðåññèè, ôèëüòðÊàëüìàíà è ò.ä. íå ðàáîòîñïîñîáíû.Ïðåäëîæåííî 2 âàðèàíòà îöåíêè ðàçìåðà ðàáî÷åãî íàáîðà âèðòóàëüíîé ìàøèíû.

Ïåðâàÿ ìîäåëü ïîêàçàëà õîðîøèé ðåçóëüòàò, íîíåïðèãîäíà äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ â ñèñòåìàõ, êîòîðûå àêòèâíî ðàáîòàþò ñ ôàéëîâîé ñèñòåìîé. Ïðîòîòèï âòîðîé ìîäåëè äàâàë ëîæíûåïðåäñêàçàíèÿ â 6.4% ñëó÷àåâ.Ðåçóëüòàòû èññëåäîâàíèé ïî äàííîé ðàáîòå îïóáëèêîâàííû â [22,9].81Ëèòåðàòóðà[1] Gerald J Popek and Robert P Goldberg. Formal requirements forvirtualizable third generation architectures.ACM, 17(7):412421, 1974.Communications of the[2] Peter J Denning. The working set model for program behavior.Communications of the ACM, 11(5):323333, 1968.[3] ScottDLowe.Bestpracticesforoversubscriptionofcpu, memory and storage in vsphere virtual environments.VMware's White paper, available at: https://communities.vmware.com/servlet/JiveServlet/previewBody/21181-102-128328/vsphereoversubscription-best-practices [1].

pdf, 2013.[4] John J Prevost, KranthiManoj Nagothu, Brian Kelley, andMo Jamshidi. Prediction of cloud data center networks loads usingSystem of Systems Engineering(SoSE), 2011 6th International Conference on, pages 276281.stochastic and neural models. InIEEE, 2011.[5] Patrick Thibodeau. Data centers are the new polluters@ONLINE,2015. URL http://www.computerworld.com/article/2598562/data-center/data-centers-are-the-new-polluters.html.[6] Truong Vinh Truong Duy, Yukinori Sato, and Yasushi Inoguchi.Performance evaluation of a green scheduling algorithm for energyParallel & Distributed Processing,Workshops and Phd Forum (IPDPSW), 2010 IEEE InternationalSymposium on, pages 18.

IEEE, 2010.savings in cloud computing. In82[7] Anna Melekhova. Machine learning in virtualization: Estimate aCloud Computing (CLOUD),2013 IEEE Sixth International Conference on, pages 863870.virtual machine's working set size. InIEEE, 2013.[8] Carl A Waldspurger. Memory resource management in vmware esxserver.ACM SIGOPS Operating Systems Review, 36(SI):181194,2002.[9] Melekhova A. and Markeeva L. Estimating working set size byguest os performance counters means. CLOUD COMPUTING 2015,page 48, 2015.[10] Sheng Di, Derrick Kondo, and Walfredo Cirne. Host load predictionProceedingsof the International Conference on High Performance Computing,Networking, Storage and Analysis, page 21.

IEEE Computer Societyin a google compute cloud with a bayesian model. InPress, 2012.[11] Anderson Ravanello, Luis Villalpando, Jean-Marc Desharnais, AlainApril, and Abdelouahed Gherbi. Associating performance measureswith perceived end user performance.CLOUD COMPUTING 2015,page 125, 2015.[12] Zhenhuan Gong, Xiaohui Gu, and John Wilkes. Press: PredictiveNetwork and ServiceManagement (CNSM), 2010 International Conference on, pages 9elastic resource scaling for cloud systems.

In16. IEEE, 2010.[13] Kinshuk Govil, Dan Teodosiu, Yongqiang Huang, and Mendel83Rosenblum.Cellular disco: Resource management using virtualACM SIGOPSclusters on shared-memory multiprocessors.Operating Systems Review, 33(5):154169, 1999.[14] AndreaCArpaci-DusseauandRemziHArpaci-Dusseau.Information and control in gray-box systems. InACM SIGOPSOperating Systems Review, volume 35, pages 4356. ACM, 2001.[15] Pei Cao, Edward W Felten, and Kai Li.Implementation andProceedingsof the 1st USENIX conference on Operating Systems Design andImplementation, page 13. USENIX Association, 1994.performance of application-controlled le caching. In[16] Carl A Waldspurger and William E Weihl.

Lottery scheduling:Proceedingsof the 1st USENIX conference on Operating Systems Design andImplementation, page 1. USENIX Association, 1994.Flexible proportional-share resource management. In[17] Carl Waldspurger, William E Weihl, et al.An object-orientedframework for modular resource management.

In Object-Orientationin Operating Systems, 1996., Proceedings of the Fifth InternationalWorkshop on, pages 138143. IEEE, 1996.[18] Rudolph Emil Kalman. A new approach to linear ltering andprediction problems.Journal of Fluids Engineering, 82(1):3545,1960.[19] James H Stock and Mark W Watson.Introduction to econometrics,volume 104. Addison Wesley Boston, 2003.84[20] William Bell and Steven Hillmer. Initializing the kalman lter fornonstationary time series models.Journal of Time Series Analysis,12(4):283300, 1991.[21] Stefan Frey, Simon Disch, Christoph Reich, Martin Knahl, andNathan Clarke. Cloud storage prediction with neural networks.CLOUD COMPUTING 2015, page 67, 2015.[22] Ìåëåõîâà À.Ë. Ìàðêååâà Ë.Á.

Òîðìàñîâ À.Ã. Îäíîðîäíîñòü âèðòóàëèçàöèîííûõ ñîáûòèé, ïîðîæäåííûõ ðàçëè÷íûìè îïåðàöèîííûìè ñèñòåìàìè.Òðóäû ÌÔÒÈ, (1), 2014.[23] Sayanta Mallick, Gaetan Hains, and Cheikh Sadibou Deme.A resource prediction model for virtualization servers.InHigh Performance Computing and Simulation (HPCS), 2012International Conference on, pages 667671. IEEE, 2012.[24] US Air Force.

Analysis of the intel pentium's ability to support asecure virtual machine monitor. 2000.R 64 and ia-32 architectures software developer's[25] Part Guide. Intelmanual. 2010.MicrosoftWindows Internals: Microsoft Windows Server 2003, Windows XP,and Windows 2000, volume 4. Microsoft Press Redmond, 2005.[26] Mark E Russinovich, David A Solomon, and Jim Allchin.[27] James Bernard Ramsey. Tests for specication errors in classicalJournal of the RoyalStatistical Society.

Series B (Methodological), pages 350371, 1969.linear least-squares regression analysis.85[28] Íèêèòà Âÿ÷åñëàâîâè÷ Àðòàìîíîâ. Ââåäåíèå â ýêîíîìåòðèêó. ÍÂÀðòàìîíîâ.-: ÌÖÍÌÎ, 2011.[29] K Person. On lines and planes of closest t to system of points inspace. philiosophical magazine, 2, 559-572, 1901.[30] Halbert White. A heteroskedasticity-consistent covariance matrixestimator and a direct test for heteroskedasticity.Econometrica:Journal of the Econometric Society, pages 817838, 1980.[31] Stephen M Goldfeld and Richard E Quandt.homoscedasticity.Some tests forJournal of the American statistical Association,60(310):539547, 1965.[32] Ëáîâ Ã.Ñ.

Áåðèêîâ Â.Á.Ñîâðåìåííûå òåíäåíöèè â êëà-Âñåðîññèéñêèé êîíêóðñíûé îòáîð îáçîðíîàíàëèòè÷åñêèõ ñòàòåé ïî ïðèîðèòåòíîìó íàïðàâëåíèþ¾Èíôîðìàöèîííî-òåëåêîììóíèêàöèîííûå ñèñòåìû, 2008.ñòåðíîì àíàëèçå.[33] Andrea Vattani. K-means requires exponentially many iterationseven in the plane.Discrete & Computational Geometry, 45(4):596616, 2011.[34] Ethem Alpaydin.Introduction to machine learning.MIT press,2014.[35] Oded Maimon and Lior Rokach.Data mining and knowledgediscovery handbook, volume 2. Springer, 2005.[36] Chotirat Ann Ratanamahatana and Eamonn Keogh. Everything86you know about dynamic time warping is wrong. In Third Workshopon Mining Temporal and Sequential Data.

Citeseer, 2004.[37] Hiroaki Sakoe and Seibi Chiba. Dynamic programming algorithmoptimization for spoken word recognition.Acoustics, Speech andSignal Processing, IEEE Transactions on, 26(1):4349, 1978.[38] Fumitada Itakura. Minimum prediction residual principle applied tospeech recognition.Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEETransactions on, 23(1):6772, 1975.[39] George Casella and Roger L Berger.Statistical inference, volume 2.Duxbury Pacic Grove, CA, 2002.[40] Anthony McCluskey and Abdul Ghaaliq Lalkhen.Central tendency and spread of data.Statistics ii:Continuing Education inAnaesthesia, Critical Care & Pain, 7(4):127130, 2007.[41] O. Pentakalos M. Friedman.Windows 2000 Performance Guide.2002.87.

Характеристики

Список файлов ВКР

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6358
Авторов
на СтудИзбе
311
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее