【摘 要】
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随着大规模数据中心的性能失效问题被学术界和工业界越来越多的关注,针对响应时间延迟分布的长尾效应也成为最近几年研究的新的热点之一.长尾延迟产生的原因是复杂的,关联到系统的每个组件.在数据中心内部,延迟是多个部件产生延迟的总和,主要包括数据中心内部网络延迟、终端节点的内核延迟、应用层延迟和网络层延迟.本文研究了一个特定应用的长尾延迟与系统层(微结构和操作系统)的特征参数之间的相关性,以及数据中心请求响
【机 构】
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中国电子科技集团信息科学研究院,北京 100190 中国科学技术信息研究所,北京 100038
【出 处】
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2016年中国科技信息资源管理与服务年会(COINFO2016)
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随着大规模数据中心的性能失效问题被学术界和工业界越来越多的关注,针对响应时间延迟分布的长尾效应也成为最近几年研究的新的热点之一.长尾延迟产生的原因是复杂的,关联到系统的每个组件.在数据中心内部,延迟是多个部件产生延迟的总和,主要包括数据中心内部网络延迟、终端节点的内核延迟、应用层延迟和网络层延迟.本文研究了一个特定应用的长尾延迟与系统层(微结构和操作系统)的特征参数之间的相关性,以及数据中心请求响应长尾延迟与微体系结构层和操作系统层性能指标数据的相关性.针对一个延迟敏感类的搜索引擎应用,采集了各个索引节点在不同负载发生密度下单位时间内发生长尾延迟请求的个数,和该应用运行时的体系结构层和操作系统层的性能指标.通过计算皮尔森相关系数确定了与响应延迟强相关的指标集合,并依据这些指标的取值给出了针对数据中心响应长尾延迟的优化建议.
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