Daleel：利用机器学习简化云实例选择
分布式、并行与集群计算
2016-11-17 v1 机器学习
性能
摘要
云环境中的决策由于服务产品和定价模型的多样性而极具挑战性，尤其是考虑到云市场变化极为迅速。此外，没有硬性规则，每个客户都有一组特定的约束（例如预算）和应用需求（例如最小计算资源）。机器学习可通过执行客户特定分析以确定最合适的实例类型以及启动或迁移实例的最恰当时机，来帮助解决一些复杂决策。我们采用机器学习技术开发自适应部署策略，在客户需求与可用云服务产品之间提供最优匹配。我们基于在主要公有云基础设施上的广泛作业执行集提供了实验研究。
引用
@article{arxiv.1602.02159,
title = {Daleel: Simplifying Cloud Instance Selection Using Machine Learning},
author = {Faiza Samreen and Yehia Elkhatib and Matthew Rowe and Gordon S. Blair},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.02159},
year = {2016}
}
备注
In the IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS), April 2016