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Originaltitel:
Predictive Autoscaling for Multilayered Cloud Deployments
Übersetzter Titel:
Predictive Autoscaling für Mehrschichtige Cloud-Deployments
Autor:
Podolskiy, Vladimir
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Gerndt, Hans Michael (Prof. Dr.)
Gutachter:
Gerndt, Hans Michael (Prof. Dr.); Karlsson, Sven (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
predictive autoscaling, cloud management, cloud computing, microservice applications, multilayered autoscaling
Übersetzte Stichworte:
Predictive Autoscaling, Cloud-Management, Cloud Computing, Microservice-Anwendungen, mehrschichtiges Autoscaling
TU-Systematik:
DAT 250; DAT 516
Kurzfassung:
This thesis introduces a holistic model of predictive autoscaling for multilayered cloud deployments. The multilayered aspect is reflected in treating autoscaling as a hierarchical process where scaling on the application level acts as a driver for scaling on the level of VM clusters. The following processes constitute the predictive aspect: load forecasting, performance modeling, application topology analysis, and schedule derivation. Each of them is studied in the thesis to allow for justified...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation stellt ein ganzheitliches Modell des Predictive Autoscaling für mehrschichtige Cloud-Deployments vor. Bei dem vielschichtigen Aspekt fungiert die Skalierung auf Anwendungsebene als Treiber für die Skalierung auf der Ebene von VM-Clustern. Die folgenden Prozesse bilden den prädiktiven Aspekt: Lastprognose, Leistungsmodellierung, Anwendungstopologieanalyse und Zeitplanableitung. Jeder von ihnen wird in der Dissertation untersucht, um begründete Designentscheidungen für prädiktiv...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1615040
Eingereicht am:
23.06.2021
Mündliche Prüfung:
13.12.2021
Dateigröße:
24397585 bytes
Seiten:
183
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20211213-1615040-1-9
Letzte Änderung:
23.02.2022
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