Cloud Resource Management With Turnaround Time Driven Auto-Scaling

Cloud resource management research and techniques have received relevant attention in the last years. In particular, recently numerous studies have focused on determining the relationship between server-side system information and performance experience for reducing resource wastage. However, the genuine experiences of clients cannot be readily understood only by using the collected server-side information. In this paper, a cloud resource management framework with two novel turnaround time driven auto-scaling mechanisms is proposed for ensuring the stability of service performance. In the first mechanism, turnaround time monitors are deployed in the client-side instead of the more traditional server-side, and the information collected outside the server is used for driving a dynamic auto-scaling operation. In the second mechanism, a schedule-based auto scaling preconfiguration maker is designed to test and identify the amount of resources required in the cloud. The reported experimental results demonstrate that using our original framework for cloud resource management, stable service quality can be ensured and, moreover, a certain amount of quality variation can be handled in order to allow the stability of the service performance to be increased

Хмарна архітектура обробки даних в реальному часі для групи мобільних роботів

У магістерській дисертації розглянуто проблему синхронізації великих об’ємів даних в реальному часі, що надходять від групи мобільних роботів. В якості рішення обрано хмарні технології. У розділі аналізу проблематики та постановки задачі визначено основні проблеми, що виникають при синхронізації даних такі як затримки в обробці, відмови в роботі сервісів, втрата даних та інші. Поставлено задачу розробити рішення, яке дозволить гнучко масштабувати систему, здійснювати відтворення втраченої інформації під час обробки та мінімізує затримки при надсилання сигналів керування. У розділі вибору технологій проаналізовано можливі технологічні підходи та сервіси хмарного провайдера Amazon Web Services (AWS). Визначено перелік сервісів, що є основними компонентами в архітектурі: AWS IoT, AWS DynamoDB, AWS Kinesis та інші. У розділі проектування архітектури розроблено архітектурні концепції, що вирішують поставлено задачу. Описано сервіси агрегацій даних, що є складовими компонентами спроектованої архітектури. У розділі маркетингового аналізу стартап-проекту здійснено аналіз поточної ситуацію на ринку, створено стратегії та маркетинговий плани для впровадження рішення. Розмір пояснювальної записки – 136 аркушів, містить 57 ілюстрацій, 26 таблиць, 8 додатків.The master's thesis deals with the problem of synchronizing large amounts of real-time data from a group of mobile robots. Cloud technologies were chosen as a solution. In the section of the analysis of problems and statement of the problem the basic problems which arise at data synchronization such as delays in processing, failures in work of services, data loss and others are defined. The task is to develop a solution that will flexibly scale the system, reproduce lost information during processing and minimize delays in sending control signals. The technology selection section analyzes possible technology approaches and services from the cloud provider Amazon Web Services (AWS). The list of services that are the main components in the architecture is defined: AWS IoT, AWS DynamoDB, AWS Kinesis and others. In the section of architecture design, architectural concepts are developed that solve the problem. Data aggregation services that are components of the designed architecture are described. In the section of marketing analysis of the startup project the analysis of a current situation in the market is carried out, strategies and marketing plans for implementation of the decision are created. Explanatory note size – 136 pages, contains 57 illustrations, 26 tables, 8 applications