Cloud Service Matchmaking Approaches: A Systematic Literature Survey
服务匹配涉及根据服务请求者的需求找到合适的服务，由于可用的云服务的数量和多样性的增加，这是一项复杂的任务。服务匹配是在Web服务组合和面向用户的服务市场环境中讨论的。所建议的办法有不同的问题定义，必须更仔细地加以审查，以确定可比较的结果，并找出哪些办法是建立在前者的基础上的。最重要的用例之一是技术知识有限的服务请求者，他们需要根据云服务市场中的QoS要求来比较服务。我们的调查研究的服务匹配方法，以找出他们的背景和他们的目标之间的关系。此外，它还评估了它们在云服务市场环境中的适用性。
2016-07-22 cs.DC
Comparison of Multi Criteria Decision Making Algorithms for Ranking Cloud Renderfarm Services
云服务为动画师提供一个完整的环境，以使用云中的资源渲染他们的文件，称为云渲染场服务。这项工作的目的是排名和比较这些服务的性能，使用两种流行的多标准决策（MCDM）算法，即层次分析处理（AHP）和SAW（简单加法加权）的方法。三个实时的云渲染场服务的性能排名和比较的基础上，五个服务质量（QoS）的属性，这些服务是重要的，即渲染节点成本，文件上传时间，可用性，弹性和服务响应时间。通过改变为每个QoS属性分配的权重，在四个不同的模拟中对这些云渲染场服务的性能进行排名，并对获得的排名进行比较。结果表明，AHP和SAW为所有模拟的所有三个云渲染场服务分配了相似的排名。
2016-11-29 cs.DC
An Empirical Study of Production Incidents in Generative AI Cloud Services
本研究通过分析某领先GenAI云服务商四年生产事故，揭示事故特征、症状、成因及解决方式，并讨论检测、分类与缓解的开放挑战与潜在方案。
2025-08-14 cs.DC
FASTCloud: A novel framework of assessment and selection for trustworthy cloud service
针对云服务信任评估与选择难题，提出FASTCloud框架，采用基于区间多属性及偏差最大化客观权重的QoS信任评估模型，高效帮助潜在云消费者选择可信云服务。
2023-05-11 cs.DC
The Cloud's Cloudy Moment: A Systematic Survey of Public Cloud Service Outage
服务可用性不足是采用云计算时的首要问题。人们认识到，大规模互联网服务不可能实现零停机时间。然而，通过从以前和其他人的错误中学习，云供应商可以最大限度地减少未来停机的风险，或者至少保持停机时间较短。为了便于云提供商总结经验教训，我们对公共云服务中断事件进行了系统调查。本文报告了这次调查的结果。除了一组调查结果，我们的工作通过对中断根本原因进行分类，生成了一个经验教训框架。该框架可以反过来用于安排中断教训，供云提供商参考。通过纳入潜在的新根源，这一经验教训框架将在我们今后的工作中顺利扩大。
2013-12-23 cs.DC
A Declarative Recommender System for Cloud Infrastructure Services Selection
云基础设施服务格局稳步发展，让用户陷入选择的痛苦.
2012-11-29 cs.DC
Investigating Decision Support Techniques for Automating Cloud Service Selection
云基础设施服务的指南针稳步前进，让用户陷入选择的痛苦之中。为了能够从大量的可能性中选择最佳的服务组合，用户必须考虑复杂的依赖关系和异构的标准集。因此，我们提出了一个博士论文的建议，调查智能决策支持系统选择基于云的基础设施服务（如存储，网络，CPU）。
2012-10-10 cs.DC
Evolution of as-a-Service Era in Cloud
如今，科学领域正在发生范式转变，重点逐渐转向云环境，以获得适当、强大且负担得起的服务来应对大数据挑战（Sharma et al. 2014，2015a，2015b）。云计算避免了在本地维护过度扩展的计算基础设施的任何需要，这些计算基础设施不仅包括专用空间，而且还包括昂贵的硬件和软件。在本文中，我们研究的演变作为一个服务的形式，刺激了云计算，并探讨了最完整的库存的新成员超越传统的云计算堆栈。
2015-06-29 cs.DC
Platform Autonomous Custom Scalable Service using Service Oriented Cloud Computing Architecture
全球经济衰退和IT项目预算的缩减导致了以较低成本开发集成信息系统的需求。如今，新兴的云计算现象旨在通过提供软件应用和硬件资源作为服务来改变传统的计算方式。随着信息通信技术（ICT）的快速发展，政府、组织和企业正在寻找解决方案来改善其服务并整合其IT基础设施。近年来，SOA和云计算等先进技术已经发展到解决集成问题。云的巨大容量和相对较低的成本使其成为SOA部署的理想平台。本文论述了云和面向服务的架构的组合方法，以及案例研究和评论。
2016-03-01 cs.DC
Cloud Usage Patterns: A Formalism for Description of Cloud Usage Scenarios
云计算正在成为现有信息和通信技术（ICT）中一个日益有利可图的分支。围绕云使用场景展开辩论有助于吸引新客户、分享最佳实践和设计新的云服务。以前的办法主要是试图将共同服务提供模式正式化（即，云结构即服务、平台即服务和软件即服务），在这项工作中，我们提出了一种形式主义来描述常见的云使用场景，称为云使用模式。我们的形式主义采用结构主义方法，允许将云使用场景分解为与常见云服务交付模型对应的元素。此外，我们的形式主义考虑了最近出现的几种云使用模式，例如混合服务和涉及中介的价值链，也称为具有中介的价值链。我们提出了一个简单而富有表现力的文本和视觉语言，我们的形式主义，我们展示了它如何在实践中用于描述各种现实世界的云使用场景。我们展示我们的形式主义的场景包括基础设施和/或平台资源的全球提供商的资源供应，在线社交网络服务，用户数据处理服务，在线客户和票务服务，在线资产管理和银行应用程序，CRM（客户关系管理）应用程序和在线社交游戏应用程序。
2014-10-05 cs.DC
A Factor Framework for Experimental Design for Performance Evaluation of Commercial Cloud Services
考虑到商业云服务的多样性，候选服务的性能评估对于服务客户（例如成本效益分析）和提供商（例如服务改进方向）都是至关重要和有益的。在评估实施之前，选择合适的因素（也称为参数或变量）在设计评估实验中起着先决条件的作用。然而，似乎缺乏系统的方法来选择因素的云服务性能评估。换句话说，在大多数现有的评价研究中，评价者随机和直观地关注实验因素。本文在对商业云服务进行分类和建模的基础上，提出了一个商业云服务性能评估实验设计的因素框架。该框架概括了人们目前在云计算领域考虑的性能评估因素的实践状态，反过来可以帮助设计用于评估云服务的新实验。
2013-02-09 cs.DC
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
近年来，随着云计算的兴起，许多在云中提供服务的公司正在为其目录授权一系列新的服务，例如数据采掘和数据处理，以利用他们可用的大量计算资源。为了全面解决云计算中的服务描述问题，提出了不同的服务定义方案。请记住，每个提供商都有自己的服务逻辑定义，特别是数据采掘服务，应该指出的是，为了保持这种类型的云计算服务的可用性和可移植性，在提供商之间以灵活的方式描述服务的可能性是基本的。使用语义技术的基础上提供的建议，由关联数据的服务定义，允许设计和建模的数据采掘服务，实现高度的互操作性。在这篇文章中，数据挖掘服务的定义在云计算的模式，考虑到所有关键方面的服务，如价格，接口，软件级别协议，实例或数据采掘工作流，等等。新的模式基于关联数据，它重用了其他模式，从而获得了更好、更完整的服务定义。为了验证该方案的完整性，已经创建了一系列数据采掘服务，其中一组算法，如随机森林或K-Means被建模为服务。此外，还生成了一个数据集，其中包括几个实际的云计算数据采掘提供商的服务定义，证实了该模式的有效性。
2019-01-14 cs.DC
Cloud Service Provider Evaluation System using Fuzzy Rough Set Technique
云服务提供商（CSP）按需和按使用量付费为云用户提供各种可扩展、灵活且经济高效的服务。然而，可用云服务提供商的巨大多样性导致用户在确定和选择最佳合适服务方面面临众多挑战。此外，有时用户需要从多个CSP租用所需的服务，这在管理接口、帐户、安全性、支持和服务级别协议（SLA）方面带来了困难。为了避免这些问题，让云服务代理（CSB）了解服务提供和用户服务质量（QoS）需求将使CSP和用户都受益。在这项工作中，我们提出了一个基于模糊粗糙集的云服务代理架构，它负责排名和选择服务的基础上，用户的QoS要求，并最终监控服务的执行。我们使用了模糊粗糙集技术的降维。使用加权欧氏距离对CSP进行排序。为了对用户的QoS请求进行优先级排序，我们打算使用用户分配的权重，也结合了系统分配的权重来给出QoS属性的相对重要性。我们比较了建议的排名技术与现有的方法的基础上，系统的响应时间。实验结果表明，该方法具有较好的可扩展性和可恢复性，并能以较少的搜索时间获得较好的结果。
2018-10-27 cs.DC
CloudTree: A Library to Extend Cloud Services for Trees
在这项工作中，我们提出了一个库，使云上的树数据结构从云客户端的创建和管理。作为概念验证，我们实现了一个新的云服务CloudTree。使用CloudTree，用户可以将大数据组织成他们选择的物理存储在云中的树数据结构。在CloudTree的设计和实现中，我们使用了缓存、预取和聚合技术来提高性能。我们已经在CloudTree中实现了二叉搜索树（BST）和前缀树的服务，并使用Amazon Cloud对其性能进行了基准测试。BST和前缀树的设计和实现中的思想和技术是通用的，因此也可以用于其他类型的树，例如B树，以及其他基于链接的数据结构，例如链表和图。初步的实验结果表明，CloudTree对于各种大数据应用都是有效的。
2015-04-30 cs.DC
Agri-Info: Cloud Based Autonomic System for Delivering Agriculture as a Service
云计算已经成为在互联网上有效地管理和交付服务的重要范例。云计算与诸如无线传感器网络和移动计算的技术的融合提供了云服务的新应用，但是这需要管理服务质量（QoS）参数以有效地监视和测量所交付的服务。本文提出了一种基于云的自主式信息系统，通过使用最新的云技术来管理基于不同域的各种类型的农业相关数据，以提供农业相关信息作为服务。该系统通过预先配置的设备收集来自不同用户的信息，并自动管理和提供所需的信息给用户。此外，布谷鸟优化算法已用于基础设施级的有效资源分配，以有效利用资源。我们已经评估了所提出的方法在云环境中的性能和实验结果表明，所提出的系统执行更好的资源利用率，执行时间，成本和计算能力以及其他QoS参数。
2015-11-29 cs.DC
Improving the Utilization of Digital Services - Evaluating Contest - Driven Open Data Development and the Adoption of Cloud Services
人们对利用数字服务的兴趣越来越大，例如软件应用程序和基于云的软件服务。数字服务的使用增长速度超过世界贸易的任何其他部分。开放数据的可用性开启了在公共和私营部门创造市场机会的可能性。通过采用基于云的软件服务和开放式数据创新进行服务开发，可以提高数字服务的利用率。然而，开放数据没有价值，除非使用，并很少有人知道如何使用开放数据开发数字服务。对数字服务开发流程到服务部署的评估是必不可少的。尽管如此，现有的评估模型并不是专门为衡量开放数据创新竞赛而设计的。此外，现有的基于云的数字服务的影响不直接用于采用该技术，需要包括实证研究。本论文的研究问题是：“如何评估开放数据数字服务的创新，并支持数字服务的采用，以提高数字服务的利用率？“研究方法包括设计科学研究、描述性统计及个案研究。本论文提出数位创新竞赛衡量模型（DICM-model）与数位创新竞赛设计与改善方法（DRD-method），以设计与改善数位创新竞赛模型，使其更具弹性。此外，还提出了一个框架的障碍，限制开发人员的开放数据服务开发可行的服务。该框架使需求和云工程师能够优先考虑有效采用的因素。未来的研究可能是想法生成的自动化，对提议的工件进行事后评估，以及从供应商的角度扩大基于云的数字服务的采用。
2022-12-06 cs.DC
A Service Broker Model for Cloud based Render Farm Selection
云计算在用于渲染3D图像的3D动画行业中越来越受欢迎。渲染是三维动画场景制作中不可避免的任务。这是一个过程，其中要动画的场景文件被读取并自动转换为3D照片级真实感图像。由于这是一项计算密集型任务，因此该过程消耗了3D图像制作所需的大部分时间。由于场景文件可以并行处理，因此可以使用称为渲染农场的计算机集群来加速渲染过程。使用基于云的渲染农场的优点是它是可扩展的，可以按需使用。3D工作室面临的重要挑战之一是比较和选择能够满足其功能和非功能服务质量（QoS）要求的基于云的渲染场服务提供商。在本文中，我们提出了一个框架，云服务代理（CSB）负责选择和提供基于云的渲染农场。云服务代理将用户的功能性和非功能性服务质量要求（QoS）与渲染场服务提供商的服务提供相匹配，并帮助用户使用聚合效用函数来选择正确的服务提供商。CSB还通过第三方监控服务促进服务水平协议（SLA）协商和监控的过程。
2015-05-25 cs.DC
Same Same, but Different: A Descriptive Differentiation of Intra-cloud Iaas Services
云计算的用户有太多的选择，即使是在一个提供商提供的服务中。因此，许多用户仅基于描述来选择云服务。我们调查的程度，这样的策略是最佳的。在这项定量研究中，我们调查了2家主要IaaS提供商的服务。我们使用2个有代表性的应用程序来获得一周中7天和一天中不同时间的纵向观察结果，总计超过14，000次执行。我们提供的IaaS服务内提供的性能的显着变化的证据，要求经纪人使用自动化和自适应的决策过程与手段，将表达用户的约束。
2018-02-10 cs.DC
A Cloud Computing Survey: Developments and Future Trends in Infrastructure as a Service Computing
云计算是一种基于通过互联网上的服务模型交付资源的概念的最新范例。尽管云计算是一种新的计算范式，但它的起源要归功于许多以前的范式。云计算这个术语已经有了很好的定义，不再需要严格的分类来提供定义。相反，这份调查报告考虑了云计算的过去、现在和未来。作为先前范例的演进，我们考虑云计算的前身以及它们对云服务的意义。此外，我们还研究了构成云计算的技术，以及这些技术的挑战和未来发展将如何影响该领域。最后，我们研究了限制云计算的增长、应用和发展的挑战，并提出了克服这些挑战所需的方向，以进一步推动云计算的成功。
2013-06-06 cs.DC
The Open Cloud Testbed: A Wide Area Testbed for Cloud Computing Utilizing High Performance Network Services
最近，已经开发了许多用于数据密集型计算的云平台和服务，包括Hadoop，Sector，CloudStore（以前的KFS），HBase和Thrift。为了对这些系统的性能进行基准测试，研究它们的互操作性，并基于灵活的计算节点和网络配置功能试验新服务，我们设计并实现了一个名为开放云测试床（OCT）的大规模测试床。目前，OCT在四个数据中心拥有120个节点：巴尔的摩、芝加哥（两个地点）和圣地亚哥。与其他云测试平台相比，这些云测试平台位于较小的地理区域，并且基于商品互联网服务，OCT是一个广域测试平台，四个数据中心与基于专用光路基础的高性能10 Gb/s网络连接。该测试平台可以满足对其他类型的分布式基础设施提出挑战的超大数据流的要求。我们还开发了几个实用程序来支持云计算系统和服务的开发，包括新型节点和网络供应服务、监控系统和RPC系统。在本文中，我们描述了OCT的架构和监控系统。我们还描述了一些基准，我们开发和一些互操作性的研究，我们使用这些基准进行。
2009-07-28 cs.DC
Characterizing User and Provider Reported Cloud Failures
本文针对云故障中用户视角缺失的问题，采集三年 Down Detector 用户报告并结合提供商报告，分析故障时间模式、持续时间与到达间隔，揭示两类报告的差异与覆盖情况。
2023-04-26 cs.DC
Failure Analysis of Big Cloud Service Providers Prior to and During Covid-19 Period
云服务对于医疗保健、商业、娱乐和教育等社会功能非常重要。云可以提供各种功能，例如增强的协作和廉价的计算。由于云服务的规模和复杂性，故障是不可避免的，导致可靠性和效率下降。例如，由于漏洞，在流行提供商的云基础设施中发生了许多高严重性故障，导致数小时的中断和用户数据的不可恢复的丢失。关于云故障分析的先前研究是有限的，并且使用新闻文章等来源。但是，需要进行详细的云故障研究，为直接从供应商收集的云故障数据提供分析。此外，应研究新型冠状病毒云故障，因为云服务在整个新型冠状病毒期间发挥了重要作用，因为个人依赖云服务进行在家工作等活动。可以为这项任务编制一个程序。因此，我们将能够更好地理解和减轻云故障，以减少云故障的影响。
2023-01-17 cs.DC
DCaaS: Data Consistency as a Service for Managing Data Uncertainty on the Clouds
保证分区分布式数据库系统中数据的正确性是一个经典问题。针对这一问题提出的经典解决方案主要采用锁定或阻塞技术。这些技术不适合云环境，因为它们产生可怕的响应时间;由于云计算中心之间广域网连接的长延迟和不完善。提高性能的一种方法是将用户库的访问限制在特定的数据中心，并避免数据中心之间的数据共享。然而，当数据在数据中心之间复制时可能会出现冲突;然而，不能保证更改传播的及时性。这些问题在云环境中造成了数据的不确定性。管理数据不确定性是在云上支持全球分布式事务的主要障碍之一。为了克服这个问题，本文提出了一种基于配额的方法来管理云上的数据不确定性，保证全局数据的正确性，而无需全局锁定或阻塞。为了将服务开发人员从管理数据不确定性的麻烦中分离出来，我们建议使用一个新的平台服务（即数据一致性即服务（DCaaS））来封装所提出的方法。DCaaS服务还确保了SaaS服务的云可移植性，因为它作为SaaS服务实例之间的云适配器。实验结果表明，所提出的方法实现的DCaaS服务提供了更好的响应时间相比，经典的锁定和阻塞技术。
2013-06-03 cs.DC
A Qualitative Evaluation of Service Mesh-based Traffic Management for Mobile Edge Cloud
Service mesh正被广泛采用为基于微服务的应用程序中的流量管理的云原生机制，特别是对于托管在更集中的云环境中的通用IT工作负载。性能要求高的应用程序继续推动现代应用程序执行环境的去中心化，例如移动边缘云。本文对最先进的服务网格进行了系统的定性分析，以评估其设计是否适合解决移动边缘云环境中托管的性能要求苛刻的应用程序工作负载的流量管理需求。通过这种分析，我们认为，当今以可靠性为中心的服务网格设计无法满足不同类型的新兴移动边缘云工作负载的需求，并激励进一步研究高效的架构，更强的QoS保证和更高复杂性的云原生流量管理框架的抽象。
2022-05-12 cs.DC
Performance Analysis and Modeling of Video Transcoding Using Heterogeneous Cloud Services
高质量的视频流，无论是视频点播（VOD）还是直播流，通常都需要转换（即转码）视频流，以匹配观众设备的特性（例如，在空间分辨率或支持的格式方面）。考虑到转码操作的计算成本和视频流传输需求的激增，流传输服务提供商（SSP）变得依赖于云服务来保证其观众的流传输的服务质量（QoS）。云提供商以不同类型的虚拟机（VM）的形式提供异构计算服务，价格也各不相同。有效利用云服务进行视频转码需要对异构云虚拟机上的不同视频转码操作进行详细的性能分析。在这项研究中，第一次，我们提供了一个全面的分析异构云虚拟机上的视频流转码的性能。提供这样的分析对于高效预测异构VM上的转码时间以及任何针对视频转码定制的调度方法的功能至关重要。基于此分析的结果，并考虑到异构云虚拟机的成本差异，在这项研究中，我们还提供了一个模型来量化各种转码任务的每种云虚拟机类型的适用程度。所提供的模型可以提供具有准确的性能和成本权衡的资源（VM）供应方法，以有效地利用云服务进行视频流传输。
2018-09-18 cs.DC
ZeroTouch Provisioning (ZTP) Model and Infrastructure Components for Multi-provider Cloud Services Provisioning
本文介绍了云服务交付基础设施（CSDI）的持续开发结果，该基础设施为多云多提供商环境中以基础设施为中心的云服务提供，运营和管理提供了基础，该环境定义为零接触配置，运营和管理（ZTP/ZTPOM）模型。所提出的工作涉及数据密集型研究的用例，这些用例需要高性能计算资源和大型存储卷，这些存储卷通常分布在通常涉及多个云提供商的数据中心之间。大规模科学（和工业）应用的自动化应该包括云间网络基础设施和云内应用资源的配置。它应该为完整的应用程序操作工作流以及应用程序生命周期中可能发生的应用程序基础设施和资源更改提供支持。作者调查了现有的服务配置和管理流程自动化技术，旨在从当前断开的域（如基于云的应用程序配置和多域高性能网络配置）中交叉传播最佳实践。本文参考了作者以前和遗留的研究，即开放云交换（OCX），该研究旨在解决通过GEANT等跨国骨干网络向校园提供云服务的最后一英里问题。OCX将作为GEANT网络上未来ZTP基础设施的一个组成部分。另一个重要的组件是Marketplace，它被定义为提供云服务和应用程序发现（通常在云间环境中），并且还可以支持其他服务，例如服务组合和信任代理，以建立客户-提供商联盟。
2016-11-08 cs.DC
A Cost-Effective Strategy for Storing Scientific Datasets with Multiple Service Providers in the Cloud
云计算为科学家提供了一个平台，可以部署计算和数据密集型应用程序，而无需基础设施投资。借助过量的云资源和决策支持系统，生成的大型数据集可以灵活地1存储在当前云中，2删除并在重用时重新生成，或3转移到更便宜的云服务中进行存储。然而，由于使用付费模式，总应用成本在很大程度上取决于计算，存储和带宽资源的使用，因此降低基于云的数据存储的成本成为在云中部署科学应用的一个大问题。在本文中，我们提出了一种新的策略，可以经济有效地存储大型生成的数据集与多个云服务提供商。该策略基于一种新的算法，该算法可以在云中的计算，存储和带宽成本之间进行权衡，这是数据存储成本的三个关键因素。两个一般（随机）模拟进行流行的云服务提供商的定价模型和三个具体的案例研究，对现实世界的科学应用程序表明，所提出的存储策略是非常具有成本效益和实用的运行时间利用率在云中。
2016-01-26 cs.DC
Micro Service Cloud Computing Pattern for Next Generation Networks
传统电话服务收入的下降趋势吸引了人们对新的基于IP的服务的关注。IP多媒体系统（IMS）是一个关键的体系结构，它为新的多媒体业务提供了必要的平台。然而，IMS的当前实现没有为越来越多的客户提供自动可伸缩性或弹性。虽然云计算范式已经显示出许多有前途的特性，Web应用程序，它仍然无法满足电信应用程序的要求。在本文中，我们提出了一些相关的云计算模式，并讨论了他们的IMS或其他电信系统的实施适应。
2015-09-20 cs.DC
Reducing Failure Probability of cloud storage services using Multi-Clouds
任何信息都是有价值的，只要它有相关的数据。如果相关的数据没有放在一起，信息就没有意义，因为不相关的数据没有价值。只有经过身份验证的用户才需要映射信息。因此，没有必要将相关信息存储在一起。如果数据库的关系被分割成块，并且这些块存储在不同的云服务提供商处，则可以防止任何隐私泄露，并且存储的数据将是安全的。它还将降低数据传输成本，因为例如在更新期间并不总是需要整个数据。此外，代替在单个CSP处存储块，如果每个块或片段存储在多个CSP处，则其确保可用性并且还允许并发访问。此外，它还可以防止云中断期间的财务损失，并防止数据锁定。在地理位置不同的多个云上复制数据块也会额外减少响应时间。这项工作试图在给定的预算内选择多个云服务提供商，以确保数据的最大可用性。当没有安全或隐私问题时，整个数据可以存储在根据预算选择的每个数据中心。数据还可以通过在两个或更多个云服务提供商处复制每个数据块来存储在块中。不同的块可以在不同的服务提供商处复制。这项工作还试图选择各种云服务提供商，以确保在给定的预算内最大限度地有效数据块。
2013-10-18 cs.DC
Context-Aware Service Utilisation in the Clouds and Energy Conservation
无处不在的计算环境的特点是嵌入在我们的物理世界中的智能，互连的人工制品，这些人工制品被设计为不引人注目地为人类居民提供有用的服务。移动设备正在成为人类与这些嵌入式人工制品进行交互的主要工具，并利用智能计算环境（如云）中可用的服务。移动设备能力的进步允许在这些设备上托管多个用户和环境相关的上下文消费者。在没有协调组件的情况下，这些上下文消费者和提供者是设备资源的潜在负担;特别是与支持云的服务的不协调计算和通信的影响可能会对电池寿命产生负面影响。因此，节能是实现基于移动终端的上下文感知应用和基于云的服务的协作和利用的主要关注点。本文提出了一个上下文代理组件的概念，以帮助在移动设备和部署在云基础设施中的服务之间的上下文信息的协调和通信。实验分析了原型上下文代理在智能设备上访问和协调云服务时对节能的影响，结果表明降低了能耗。
2012-02-24 cs.DC
Mapping Cloud Computing onto Useful e-Governance
在网格和云计算的上下文中看到的大多数服务大多局限于可用于智力目的的服务。网格或云计算是大规模的分布式系统。大规模分销的本质只有在服务于普通人的情况下才能实现，唯一与几乎每一个居民都有联系的组织是各国政府。随着人口规模的增加，因此需要更大的权限。大规模的在线服务网格可以解决大权限的问题。政府服务可以通过完全定制的面向服务的云来提供。在本文中，我们提出了紧密的相似性之间的通用政府职能和面向服务的网格/云的方法。同时，我们也将讨论建立面向服务的政府组织网格的主要问题。
2010-09-13 cs.DC
Bid-Centric Cloud Service Provisioning
以投标为中心的服务描述有可能提供一种新的云服务供应模型，促进可移植性，选择的多样性和提供商之间的差异化。提出了一种基于需求和能力的投标匹配模型，为这种方法提供了基础。为了便利投标过程，投标书应尽可能抽象，以免不必要地限制解决方案的空间。为此，我们描述了如何部分TOSCA服务描述允许一系列不同的解决方案，由多个供应商在响应招标。真正的可移植性不应该采用最小公分母的方法，而应该允许将云服务提供商的相对优势和差异化功能应用于投标。考虑到这一点，我们描述了如何TOSCA服务描述可以增加额外的信息，以促进异构性的建议解决方案，如使用协处理器和提供商特定的服务。
2013-12-17 cs.DC
SNC: A Cloud Service Platform for Symbolic-Numeric Computation using Just-In-Time Compilation
云服务在IT产业和科学研究中得到了广泛的应用。通过使用云服务，用户可以将计算任务和数据从本地计算机转移到远程数据中心。通过在轻量级和移动设备上访问基于互联网的服务，用户可以在功能强大的机器上部署多样化的云应用程序。科学计算领域实现这一范例的关键驱动因素包括大量的计算能力、按需提供和跨平台互操作性。然而，为了充分利用云服务进行科学计算，我们需要设计一个特定于应用程序的平台，以帮助用户有效地迁移他们的应用程序。在此，我们提出了一个云服务平台的符号-数值计算- SNC。SNC允许云用户通过C/C++、Python、Java API和SNC脚本将任务描述为符号表达式。通过使用LLVM/JVM的即时（JIT）编译用于将用户代码编译为机器码。我们实施了SNC设计，并在几个流行的云平台（包括Google Compute Engine，Amazon EC2，Microsoft Azure，Rackspace，HP Helion和VMWare vCloud）上测试了广泛的符号-数值计算应用程序（包括非线性最小化，Monte Carlo积分，有限元装配和多体动力学）。这些结果表明，我们的方法可以在多个云平台上工作，支持不同的语言，并显着提高使用云平台的符号-数值计算的性能。这为在科学研究领域使用云计算进行符号-数值计算提供了一种方法。
2018-02-09 cs.DC
Cloud Uptime Archive: Open-Access Availability Data of Web, Cloud, and Gaming Services
针对云服务可靠性认知不足问题，提出含多视角故障报告的云正常运行时间数据标准存储库，对比现有数据并分析故障特征，通过模拟实验验证故障跟踪对容错机制的影响，最终开源相关数据与工具。
2025-04-13 cs.DC
Efficient Service Broker Policy For Large-Scale Cloud Environments
算法、策略和方法是通过确保每个计算资源的高效和公平分配来实现云计算中的高用户满意度和实际利用率所必需的。每当新作业到达云环境时，服务代理负责选择将执行该作业的数据中心。选择数据中心在增强云环境性能方面发挥着重要作用。本文提出了一种基于轮询算法的大规模云应用服务代理策略。建议的政策实施和评估使用CloudAnalyst模拟器。通过使用不同的虚拟机负载均衡算法，将其与现有的三种策略在总体平均响应时间方面进行了比较。仿真结果表明，该策略相对于其他策略提高了整体平均响应时间。
2015-03-11 cs.DC
A Cloud Infrastructure Service Recommendation System for Optimizing Real-time QoS Provisioning Constraints
云计算的普及已经彻底改变了基于互联网的应用服务的托管和交付。然而，随着几乎每个月都有大型云计算公司（例如，Amazon Web Service、Microsoft Azure）和小公司（例如Rackspace、Ninefold），决策者（例如应用程序开发人员、CIO）可能会被可用的选择所淹没。由于异构的服务配置和应用程序供应服务质量（QoS）的约束，决策问题进一步复杂化。为了应对这一严峻挑战，在我们以前的工作中，我们开发了一种半自动化的、可扩展的、基于本体的方法，用于仅基于设计时约束（例如，租赁成本、中心位置、服务特色等）。在本文中，我们扩展我们的方法，包括实时的【形】（运行时）的QoS（端到端的消息延迟，端到端的消息吞吐量）的决策过程。在线交互式游戏、大规模传感器分析和云服务上的实时的【形】移动应用领域中的下一代应用的托管需要优化这种实时的【形】QoS约束以满足服务水平协议（SLA）。为此，我们提出了一个实时的【形】的QoS感知的多标准决策技术，建立在众所周知的层次分析法（AHP）的方法。所提出的技术适用于选择基础设施即服务（IaaS）云产品，并且它允许用户定义多个设计时和实时的【形】QoS约束或要求。然后将这些需求与我们的知识库进行匹配，以计算IaaS层云服务的可能最佳组合。我们进行了大量的实验，以证明我们的方法的可行性。
2015-04-08 cs.DC
Making Availability as a Service in the Clouds
云计算作为一种优秀的计算范式，以其灵活的管理和弹性的资源共享，在现代IT产业中取得了巨大的成功。迄今为止，云计算在我们的社会经济体系中占据了不可替代的地位，几乎影响了我们日常生活的方方面面。但是，云计算技术还处于起步阶段，存在很多问题，除了安全问题外，可用性也是一个亟待解决的问题，由于现有云平台提供的可用性机制能力有限，很难获得当前应用的详细可用性信息，如可用性问题的根源、平均故障时间、因此，基于深度可用性分析的新机制是必要的和有益的。遵循流行的术语“XaaS”，本文从“可用性即服务”的角度为云用户和提供商提出了一个新的双赢概念AaaS的目标是通过集成大量的数据驱动和模型驱动方法，为云用户提供全面的、针对性的运行时可用性分析服务。为了说明这一概念，我们实现了一个原型命名为'AaaS'的所有功能的'AnalleEye'。云用户通过在“云眼”中订阅相应的服务，可以获得其部署在云平台上的应用程序的具体可用性信息。我们设想这种新的服务将在不久的将来合并到云管理机制中。
2015-03-15 cs.DC
An Approach for Selecting Cloud Service Adequate to Big Data Case Study: E-health Context
不断扩大的云计算服务为消费者提供了寻找最佳服务和最佳成本的绝佳机会。它提供了计算能力和存储空间，特别适用于大数据处理。然而，它提出了新的挑战，如何选择最好的服务出巨大的游泳池。消费者收集必要的信息并分析所有服务提供商以做出正确的决定是非常耗时的。此外，从计算的角度来看，这是一项要求很高的任务，因为相同的计算可能由具有类似需求的多个消费者重复进行。因此，在本文中，我们提出了一种基于层次分析法（AHP）的方法，该方法根据其参数和标准管理适合大数据的云服务的选择。为了验证该方法的有效性，我们将其应用于一个案例研究。所研究的案例是关于在英国国家卫生服务（NHS）的背景下为大数据选择合适的云服务。
2020-03-31 cs.DC
AIOps for a Cloud Object Storage Service
随着对无处不在的IT系统和服务的日益依赖，这些系统变得更加全球化、规模化和操作复杂。为了保持业务的可行性，IT服务提供商必须提供可靠且具有成本效益的运营支持。IT运营人工智能（AIOps）是一种很有前途的技术，可用于减轻IT系统和服务的运营复杂性。AIOps平台利用大数据、机器学习和其他先进的分析技术，通过主动可操作的动态洞察来增强IT运营。在本文中，我们分享了将AIOps方法应用于生产云对象存储服务的经验，以获得对系统行为和健康状况的可操作见解。我们描述了一个真实的生产云规模服务及其运营数据，展示了我们创建的AIOps平台，并展示了它如何帮助我们解决运营痛点。
2020-05-06 cs.DC
A Taxonomy and Survey on eScience as a Service in the Cloud
云计算最近已经发展为用于许多应用的流行计算基础设施。以前主要托管在私有集群和网格中的科学计算已经开始将开发和部署迁移到公共云环境。eScience即服务是科学计算的一个新兴和有前途的方向。我们回顾了最近在云中开发和部署科学计算应用程序的努力。特别是，我们介绍了一个专门为科学计算在云中设计的分类，并进一步审查了分类与四个主要类型的科学应用，包括生命科学，物理科学，社会和人文科学，气候和地球科学。我们的主要发现是，尽管现有的努力在发展基于云的eScience，eScience仍然有很长的路要走，以充分释放云计算范例的力量。因此，我们提出了基于云的eScience服务未来发展的挑战和机遇，并呼吁科学界和计算机系统界的合作和创新，以应对这些挑战。
2014-07-28 cs.DC
InterCloud: Utility-Oriented Federation of Cloud Computing Environments for Scaling of Application Services
云计算提供商已经在互联网上的不同地理位置设置了多个数据中心，以便最佳地满足其全球客户的需求。然而，现有系统不支持用于在不同的基于云的数据中心之间动态地协调负载分布以便确定用于托管应用服务的最佳位置以实现合理的QoS水平的机制和策略。此外，云计算提供商不能预测消费其服务的用户的地理分布，因此负载协调必须自动发生，并且服务的分布必须响应于负载的变化而变化。为了解决这个问题，我们提倡创建联邦云计算环境（InterCloud），以促进应用服务的及时、机会和可扩展的供应，在可变的工作负载、资源和网络条件下始终如一地实现QoS目标。总体目标是创建一个支持动态扩展或收缩功能（VM、服务、存储和数据库）的计算环境，以处理服务需求的突然变化。本文介绍了面向实用程序的云计算环境联邦的InterCloud的愿景、挑战和架构元素。建议的InterCloud环境支持跨多个供应商云的应用程序扩展。我们已经验证了我们的方法进行了一系列严格的性能评估研究，使用CloudSim工具包。结果表明，联邦云计算模型具有巨大的潜力，因为它提供了显着的性能增益方面的响应时间和成本节约动态工作负载的情况下。
2010-03-20 cs.DC
Market-Oriented Online Bi-Objective Service Scheduling for Pleasingly Parallel Jobs with Variable Resources in Cloud Environments
本文从提供作业执行服务的SaaS（Software-as-as-Service）供应商的角度，研究了云环境下具有可变资源的并行作业的面向市场的在线双目标服务调度问题.在云中调度SaaS服务的主要过程是：SaaS提供商从IaaS提供商购买云实例，以调度最终用户的作业并向用户收取相应的费用。这个问题有几个特殊的功能，如面向作业的最终用户，令人愉快的并行作业与软期限约束，在线设置，和可变数量的资源。为了最大限度地提高收入和用户满意度，我们设计了一个在线算法，SaaS提供商以最佳方式购买IaaS实例和调度令人愉快的并行作业。该算法可以在多项式运行时间内实现竞争目标。理论分析和基于真实世界的谷歌工作跟踪以及合成数据集的仿真验证了我们的算法的有效性和效率。
2021-02-17 cs.DC
A Multi-layer hierarchical inter-cloud connectivity model for sequential packet inspection of tenant sessions accessing BI as a service
商业智能（BI）通过云计算获得了新的生命，因为它对无限硬件和平台资源可扩展性的需求通过云弹性特性得到了满足。BI可以无缝地部署在云上，因为它的多层模型与云的多层模型一致。它被许多云服务提供商认为是公共云、外包私有云和外包社区云上的主要应用服务之一。然而，在云计算的共享域中，BI由于漏洞利用、窃听、分布式攻击、恶意软件攻击以及云计算上的此类其他已知挑战而暴露于安全和隐私威胁。鉴于商业智能和云计算的多层模型，需要通过多层控制来确保其对云计算的保护。本文提出了一种基于云计算的BI即服务的多层安全隐私模型，该模型通过一种算法确保多层次的会话检查，并在所有七层上确保最大的安全控制，防止攻击的发生。这不仅可以降低安全漏洞的风险，还可以让组织有时间检测和响应攻击。模拟呈现了攻击者冒充真正的云租户对BI系统进行分布式攻击的影响。结果反映了为保护BI服务器和数据库而部署的多层安全和隐私控制如何阻止攻击者
2020-02-10 cs.DC
OneDataShare: A Vision for Cloud-hosted Data Transfer Scheduling and Optimization as a Service
跨广域网的快速、可靠和高效的数据传输是数据密集型云应用的主要瓶颈。本文介绍了OneDataShare，它旨在消除不同文件大小和跨不兼容传输端点的有效云数据传输所面临的问题。OneDataShare的愿景是实现高速数据通信、多种传输协议之间的互操作性以及提前计划的交付时间的准确估计，从而通过改进和更快的商业智能数据分析来最大化用户利润。本文详细阐述了OneDataShare作为云托管数据传输调度和优化服务的理想功能，以及它如何与利用云和分布式计算的力量的愿景保持一致。实验评估和现有的现实生活中的文件传输服务的比较表明，通过OneDataShare实现的传输吞吐量是6.5倍。
2017-12-08 cs.DC
XaaS: Acceleration as a Service to Enable Productive High-Performance Cloud Computing
XaaS通过共享执行平台和性能可移植容器统一架构，结合HPC与云计算优势，支持资源密集型工作负载并解除FaaS分配限制，实现高效灵活的资源利用。
2024-01-09 cs.DC
Edge-Cloud Continuum Orchestration of Critical Services: A Smart-City Approach
针对智慧城市MEC环境中现有云原生编排工具隔离、实时性和边缘适配不足的问题，本文扩展Kubernetes，提出位置资源定义、自定义调度、持续监控与负载均衡机制，实现关键与非关键云边服务的无缝编排。
2024-07-24 cs.DC
A Study on Optimized Resource Provisioning in Federated Cloud
云计算通过公共网络提供公用服务，改变了计算方式。为各种计算需求选择多个提供商可以提高性能，并比选择单个云提供商最大限度地降低云服务的成本。联合云提高了可扩展性、成本最小化、性能最大化、与其他提供商的协作、用于容错和恢复的多站点部署、可靠性和更低的能耗。提供商和消费者都可以从联合云中受益，其中提供商通过满足服务级别协议为消费者提供服务，最大限度地降低整体管理和基础设施成本;消费者以更低的部署成本和高可用性获得最佳服务。在联合云中向消费者高效地提供资源是一项具有挑战性的任务。本文讨论了利用联合云服务的好处、不同耦合级别的架构、不同的优化资源配置方法以及与之相关的挑战，并对这些方面进行了比较研究。
2015-03-12 cs.DC
Artifact for A Non-Intrusive Framework for Deferred Integration of Cloud Patterns in Energy-Efficient Data-Sharing Pipelines
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
针对数据共享管道中应用传统云设计模式会降低转换服务可复用性的问题，提出基于Kubernetes的非侵入式工具，实现云模式延迟集成，兼顾服务可复用性与能源感知决策支持。
2025-11-16 cs.DC
EES-CND: Collaborative Neural Decision-Making for Drift-Aware Fault-Tolerant Edge-Cloud Service Placement
Karlstad University（卡尔斯特德大学）；Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）；Ericsson AB（爱立信）
提出一种基于增强进化策略的协同神经决策方法（EES-CND），通过多个轻量级神经网络联合推断故障时的重部署策略，并在线更新模型以应对性能漂移，显著降低容错成本并提升服务恢复时间、响应时间和可靠性。
2026-06-01 cs.DC
Decentralized Edge-to-Cloud Load-balancing: Service Placement for the Internet of Things
物联网（IoT）需要一种新的处理范式，该范式继承了云的可扩展性，同时使用更接近网络边缘的资源来最大限度地减少网络延迟。在由异构计算资源的分布式网络生态系统组成的边缘到云连续体中建立这种灵活性是具有挑战性的。此外，物联网流量动态和对低延迟服务不断增长的需求促进了对最小化响应时间和平衡服务放置的需求。雾计算的负载均衡成为经济高效的系统管理和运营的基石。本文研究了两个优化目标，并制定了一个分散的负载均衡问题的物联网服务放置：（全球）物联网工作负载平衡和（本地）服务质量（QoS），在最大限度地减少最后期限违规，服务部署和非托管服务的成本。所提出的解决方案EPOS Fog引入了一个用于集体学习的分散式多代理系统，该系统利用边缘到云节点来联合平衡整个网络的输入工作负载，并最大限度地降低服务执行所涉及的成本。代理在本地生成可能的资源请求分配，然后合作选择分配，使得它们的组合最大化边缘利用率，同时最小化服务执行成本。在各种网络上对真实的Google集群工作负载进行了广泛的实验评估，结果表明，与First Fit和完全基于云的方法相比，EPOS Fog在工作负载平衡和QoS方面具有卓越的性能。实验结果表明，EPOS Fog将服务执行延迟降低了25%，网络节点的负载均衡率高达90%。研究结果还展示了如何通过收集集体智慧来更经济有效地利用边缘上的分布式计算资源。
2021-04-23 cs.DC
Cross-Layer Multi-Cloud Real-Time Application QoS Monitoring and Benchmarking As-a-Service Framework
云计算提供了对经济实惠的硬件（多核CPU、GPU、磁盘和网络设备）和软件（数据库、应用服务器和数据处理框架）平台的按需访问，具有弹性、按使用付费、前期投资低和上市时间短等特点。这导致了利用各种云平台的业务关键型应用程序的激增。托管在单个或多个云提供商平台上的这种应用具有需要广泛的监视和基准测试机制以确保运行时服务质量（QoS）（例如，延迟和吞吐量）。本文提出，开发和验证CLAMBS：跨层多云应用程序监控和基准测试即服务，用于对多云环境中托管的云应用程序进行高效的QoS监控和基准测试。CLAMBS的主要亮点是其监控和基准测试单个应用程序组件的能力，例如数据库和Web服务器，分布在云层中，分布在多个云提供商之间。我们使用原型实现和广泛的实验来验证CLAMBS，并表明CLAMBS可以有效地监控和基准测试包括Amazon EC2和Microsoft Azure在内的多云平台上的应用程序组件。
2015-04-29 cs.DC
RescureService: A Benchmark Microservice System for the Research of Mobile Edge and Cloud Computing
云和边缘计算的巨大发展通过在云和边缘服务器上部署服务，在许多场景中实现了更好的服务质量（QoS）。在这些场景中还采用了微服务技术，将复杂的业务逻辑分解为许多小的独立服务。同时，随着微服务系统的不断发展，在这些系统中提供稳定的QoS成为一个挑战，已经提出了许多不同的方法来实现稳定的QoS。然而，这些工作的实验中使用的微服务系统存在服务数量少和服务类型单一等问题。因此，我们开发了开源基准微服务系统RescureService，包含20+服务，包括数据库、前端、业务逻辑、数据处理，以及救灾场景下的人工智能服务。提供了测量工具来测量服务属性，以帮助研究人员准备实验数据，并提供了预先测量的服务属性。同时，详细介绍了基准测试需求的实现，结果表明RescureService满足研究中基准测试系统的需求。最后，以服务计算为例说明了系统的应用.
2022-10-28 cs.DC
Kirin: Cloud-native WebAssembly Service Orchestration
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
本文提出Kirin，一个云原生WebAssembly服务编排器，支持资源调度、生命周期管理等核心功能，评估显示其在服务工作负载上性能与容器相当，是容器的可行替代方案。
2026-10-01 cs.DC
Achieve Better Ranking Accuracy Using CloudRank Framework for Cloud Services
构建高质量的云应用成为一个迫切需要研究的问题。云服务的非功能性性能通常由服务质量（QoS）来描述。在云应用中，云服务通过互联网连接远程调用。用户的云服务的QoS排名不能直接传递给另一个用户，因为云应用的位置非常不同。在用户侧需要对所有候选服务进行个性化的QoS排序，但这在现实中是不切实际的。为了获得QoS值，通常需要服务候选，并且它是非常昂贵的。为了避免耗时和昂贵的现实世界的服务调用，本文提出了一个CloudRank框架，预测的QoS排名直接不预测相应的QoS值。该框架提供了一个准确的排名，但在两种算法的QoS值是相同的，所以，一个最佳的VM分配策略，以提高云服务的QoS性能，它也提供了更好的排名精度比CloudRank2算法。
2014-02-11 cs.DC cs.IR
