ClusterSlice: A Zero-touch Deployment Platform for the Edge Cloud Continuum
ClusterSlice是一个开源零接触部署平台，通过声明式切片定义和按需基础设施，支持多异构域上的可组合Kubernetes部署及实验自动化，简化边缘云连续体的部署流程。
2024-03-16 cs.DC cs.NI
Performance Evaluation of Automated Multi-Service Deployment in Edge-Cloud Environments with the CODECO Toolkit
Democritus University of Thrace（德谟克利特色雷斯大学）；Athena Research Center（雅典研究中心）；University of Piraeus Research Center（比雷埃夫斯研究中心）；fortiss GmbH（fortiss有限公司）
本文评估了CODECO工具包在边缘-云环境中的自动化多服务部署性能，证明其在减少人工干预和保持性能方面优于K8s。
2026-07-10 cs.DC
Fog Device-as-a-Service (FDaaS): A Framework for Service Deployment in Public Fog Environments
针对公共雾环境中设备异构、资源频繁变化及突发负载导致QoS难以保障的问题，提出FDaaS框架管理容器化服务部署，并通过真实场景验证其可将满足的服务请求平均提升至1.9倍。
2024-03-03 cs.DC
Workflow-as-a-Service Cloud Platform and Deployment of Bioinformatics Workflow Applications
工作流管理系统（WMS）支持在分布式计算环境中组合和部署面向工作流的应用程序。它们隐藏了管理大规模应用程序的复杂性，包括控制任务之间的数据流水线，确保应用程序的执行，以及编排分布式计算资源以获得合理的处理时间。随着科学工作流采用趋势的增加，使用第三方服务部署它们的需求开始增加。工作流即服务（WaaS）是一个术语，代表为需要在第三方云管理服务上部署工作流应用程序的用户提供服务的平台。这一概念推动现有的WMS技术向WaaS云平台发展。基于这一需求，我们扩展了CloudBus WMS功能，以处理多个工作流的工作负载，并开发了WaaS云平台原型。我们实现了弹性预算约束的多工作流资源配置和调度算法（EBPSM）算法，该算法能够调度多个工作流，并使用两个生物信息学工作流对平台进行了评估。我们的实验结果表明，该平台是能够有效地处理多个工作流的执行，并获得其目的，以最大限度地减少完工时间，同时满足预算。
2020-06-02 cs.DC
Distributed Service Orchestration in Edge-Cloud Continuum for Digital Healthcare
针对数字医疗中边云连续体的服务部署问题，提出三层注册表架构，利用本地和远程私有注册表提升部署可靠性与性能，实验证明其优于远程公共注册表。
2026-09-25 cs.DC cs.NI cs.PF
PCRAFT: Capacity Planning for Dependable Stateless Services
容错技术依靠复制来提高可用性，尽管代价是增加基础设施成本。这导致了一个基本的权衡：容错服务必须满足给定的可用性和性能约束，同时最大限度地减少复制资源的数量。这些限制对服务运营商提出了容量规划挑战，以最大限度地减少复制成本，同时不会对可用性产生负面影响。为此，我们提出PCRAFT，一个系统，使可靠的服务能力规划。PCRAFT的容量规划基于一种混合方法，该方法将经验性能测量与基于故障注入的可用性概率建模相结合。特别是，我们集成了传统的服务级可用性机制（主动路由和被动故障转移）和部署方案（云和本地），以量化满足给定可用性和性能约束所需的节点数量。我们基于实际应用的评估表明，云部署需要的节点比本地部署更少。此外，在考虑内部部署时，我们展示了被动故障转移如何比任何地方的主动路由需要更少的节点。此外，我们的评估量化了额外的完整性机制所带来的质量增强，以及这如何影响所需的节点数量。
2022-06-15 cs.DC
The first deployment of workload management services on the EU DataGrid Testbed: feedback on design and implementation
应用程序用户现在已经体验了大约一年的标准化资源代理服务，该服务由欧盟数据网格项目（WP 1）的“工作负载管理”包提供。了解、塑造和推动该系统的极限，为其设计和实施提供了宝贵的反馈。摘要的经验教训，和“更好的做法”，吸取了教训，并适用于第二次主要版本的软件，给出。
2003-05-31 cs.DC
Evaluation and Ranking of Replica Deployments in Geographic State Machine Replication
地理状态机复制（SMR）是一种复制方法，其中服务的副本位于多个大陆上，以提高一般服务的容错能力。如今，使用公共云服务可以轻松实现地理SMR; SMR提供了应对灾难性灾难的非凡弹性。以前的研究表明，副本的地理分布对地理SMR的性能有显着的影响，但是，系统集成商部署副本的最佳方式仍然未知。在本文中，我们提出了一种方法来评估和排名副本部署，以协助系统集成商在决定最终的副本部署。在该方法中，我们还提出了一种新的评价函数，估计的往返时间（RTT）的SMR协议的延迟。为了证明所提出的方法的有效性，我们建立了数以千计的亚马逊网络服务的地理SMR和实验结果。结果表明，所提出的方法，估计基于RTT的延迟可以产生一致的排名与合理的计算时间。
2021-10-09 cs.DC
Response-Time-Optimised Service Deployment: MILP Formulations of Piece-wise Linear Functions Approximating Non-linear Bivariate Mixed-integer Functions
网络和云计算的当前趋势是在广泛分散的地方提供计算资源;这通过诸如网络功能虚拟化的发展来例证。这为广域服务部署铺平了道路，提高了服务质量：例如，附近的服务器可以减少用户感知的响应时间。但是，如果服务器已经被高度利用，那么总是使用最近的服务器可能是一个错误的决定。本文形式化了两个相关的问题，在不同的位置分配资源和分配用户，他们的目标是最小化响应时间为一个给定数量的资源使用-一个非线性容量限制的设施选址问题与综合排队系统。为了有效地处理非线性，我们引入了五个线性问题近似，并将目前最好的启发式算法用于我们的场景。所有六种方法进行了比较，在实验中的解决方案的质量和解决时间。令人惊讶的是，我们最好的优化公式在时间和质量上都优于启发式。此外，我们评估了网络中的资源分布对响应时间的影响：对于某些配置，缩短了一半。所提出的配方适用于更广泛的优化域。
2016-08-30 cs.DC cs.NI
Cloud Computing -- Everything As A Service
由云提供商托管的计算基础设施允许应用程序无限制地扩展。应用程序开发人员不再需要担心为最坏情况负载场景配置的服务器场的前期投资。但是，管理云部署需要一个复杂的框架，可以自动扩展基础设施并保证运行容器映像的正常运行时间。本文调查了解决云部署的管理和编排以及建模框架的现有研究，以抽象出主机基础设施的低级别细节。我们调查了区块链分布式账本、量子计算和物联网应用堆栈，以展示它们如何利用云部署。
2022-05-25 cs.DC cs.SE
Optimization and Evaluation of a Multimedia Streaming Service on Hybrid Telco cloud
随着云计算的最新发展，从相当静态的资源部署到更动态的按需实践的范式转变意味着更大的灵活性和更好的资源利用率。这需要新的方法来有效地配置网络。在本文中，我们将描述一类有竞争力的云服务，电信运营商可以提供基于电信基础设施的特点，通过一个适用的流服务架构。然后，我们将这种架构建模为基于成本的数学模型。该模型提供了一个工具，以评估和比较不同的电信网络拓扑结构和部署策略的软件服务的成本。此外，对于每个拓扑，它都可以作为一种手段来表征在整个网络上产生最低资源使用的部署解决方案。通过数值分析说明了这些应用。最后，部署了一个概念验证原型，展示了上述体系结构和模型中服务的动态特性。
2011-09-07 cs.DC cs.MM
A Novel Micro-service Based Platform for Composition, Deployment and Execution of BDA Applications
Engineering Ingegneria Informatica SpA（工程信息工程股份公司）
大数据正在以指数级速度增长，因此有必要使用工具和技术来管理，处理和可视化它们，以提取价值。本文提出了一个基于微服务的平台，用于在多个领域和场景中组合、部署和执行大数据分析（BDA）应用程序工作流。ALIDA是工程部以前研究活动的结果。它旨在实现一个统一的平台，允许BDA应用程序开发人员和数据分析师与之交互。开发人员将能够通过公开的API和/或通过Web用户界面注册新的BDA应用程序。数据分析师将能够使用提供的BDA应用程序，通过仪表板用户界面创建批处理/流工作流，以操纵并随后可视化来自一个或多个源的结果。该平台还支持大数据框架部署属性的自动调整，以改善分析应用程序的指标。ALIDA已被适当扩展并集成到一个软件解决方案中，用于分析航空电子工业的大量数据。然后给出了此上下文中的一个用例。
2022-02-06 cs.DC cs.LG
Active Architecture for Pervasive Contextual Services
普适服务可以被定义为“任何客户端（随时随地）"可用的服务。在这里，我们专注于软件和网络基础设施所需的支持普遍的上下文服务在广泛的区域。关键要求之一是匹配服务，能够从各种来源中吸收和过滤信息，并确定与这些服务相关的匹配。我们认为，在工程的全球分布式匹配服务，是可扩展的，可管理的，并能够逐步发展的使用模式，数据格式，服务，网络拓扑结构和部署技术的变化的挑战。我们概述了一种基于使用对等体系结构来分发用户事件和数据，并支持基础设施本身的部署和发展的方法。
2010-06-24 cs.DC
Prediction-Robust Service Deployment with Capacity-Aware Edge Admission
School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院）；Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学计算学部）；College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院）
该研究针对边缘平台服务部署的预测敏感与容量耦合问题，提出CAPSUM及弹性版本CAPSUM-E，通过理论分析与实验验证，证明其在降低部署归一化成本上的显著效果。
2026-09-02 cs.DC
Securing LLM-as-a-Service for Small Businesses: An Industry Case Study of a Distributed Chatbot Deployment Platform
RMIT University（皇家墨尔本理工大学）
本文提出一个开源多租户平台，帮助中小企业低成本安全部署定制LLM聊天机器人，通过分布式集群和加密网络实现资源池化与隔离，同时集成防提示注入攻击机制。
2026-01-21 cs.CR cs.DC
SAGE -- A Tool for Optimal Deployments in Kubernetes Clusters
本文提出 SAGE 工具，依据应用约束与云资源计算 Kubernetes 最优部署计划，可辅助默认及自定义调度器，并在多类测试场景中持续取得优于其他调度器的方案。
2023-07-12 cs.DC
The Scalable Systems Laboratory: a Platform for Software Innovation for HEP
可扩展系统实验室（SSL）是IRIS-HEP软件研究所的一部分，为研究所参与者和HEP软件开发人员提供了一种将他们的研发从概念玩具过渡到测试平台再到生产规模原型的方法。SSL使工具，基础设施和服务支持创新的分析和数据架构，软件元素和工具链的开发，服务组件的可复制功能和可扩展性测试，以及研究所开发的加速服务的基础系统研发。SSL由一个核心团队组成，该团队拥有在广泛的网络基础设施中进行规模测试和部署服务的专业知识。核心团队嵌入并与研究所的其他领域合作，并与LHC和其他HEP开发和运营团队合作，以定义调查和所需的服务部署模式。我们描述了早期应用程序部署的方法和经验，包括分析平台和智能数据交付系统。
2020-05-13 cs.DC
Workflow Partitioning and Deployment on the Cloud using Orchestra
构建面向服务的工作流通常基于一种设计模型，该模型通过单一点（集中式工作流引擎）路由数据和控制。这会导致可伸缩性问题，包括不必要的网络带宽消耗，服务之间传输数据的高延迟和性能瓶颈。当编排由分散在遥远地理位置的服务组成的工作流时，这些问题非常突出。本文提出了一种新的工作流划分方法，试图提高编排大规模工作流的可扩展性。它允许工作流计算向提供数据的服务移动，以获得最佳性能结果。这是通过将工作流分解为用于并行执行的较小子工作流，并确定这些子工作流被传输并随后执行的最合适的网络位置来实现的。本文使用一组在Amazon EC2和多个地理网络区域上编排的实验性工作流来演示我们方法的效率。
2014-09-29 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
A Flexible and Secure Deployment Framework for Distributed Applications
本文描述了一个实现的系统，该系统旨在支持部署提供分布式服务的应用程序，包括一些分布式组件。这是通过创建高级布局和拓扑描述来实现的，这些描述驱动部署由在多个主机上运行的组件组成的应用程序的工具。该系统通过提供对主机特定属性的抽象来解决异构性问题，从而产生可以部署组件的同构运行时环境。运行时环境提供安全绑定机制，允许部署的组件绑定到它们运行所在的主机上存储的数据和服务。
2010-06-23 cs.DC
Declarative Modeling for Building a Cloud Federation and Cloud Applications
该文件说明了我们如何建立一个联邦云计算平台，致力于意大利研究界。构建云平台是一项艰巨的任务，需要协调许多服务的部署，这些服务相互关联且相互依赖。平台的配置、服务和维护必须自动化。对于我们的部署，我们选择了一个声明式建模工具，它允许描述组成系统的部分及其特定接口的供应商/消费者关系。该工具通过转换系统的状态，直到达到满足所有约束的配置，来安排使部署收敛的步骤。我们选择了一种声明式服务建模方法来协调管理员对平台的部署和用户对应用程序的部署。云平台的设计使其可以通过这种自动化进行管理，从而促进任何希望加入并向联邦贡献资源的人部署联邦区域。联合资源集成到单个云平台中，可供联合的任何用户使用。联合还可以无缝地包括公共云。我们描述了架构选择，我们如何调整OpenStack的基本设施，以满足多个独立组织的联合会的需求，我们如何根据承诺的计划控制资源分配，以及相应地我们如何处理资源使用的会计和计费。除了提供传统的IaaS服务外，云还支持云应用的自助部署。因此，云解决了科学的长尾问题，允许任何学科的研究人员，在没有系统或云管理专业知识的情况下，部署随时可用的应用程序供他们阅读。
2017-06-16 cs.DC
Toward Governance of Cross-Cloud Application Deployment
在本文中，作者介绍了跨云应用程序部署治理的主要思想及其相关概念。有人认为，由于云市场的复杂性和性质不断增加，专门代理将同一应用程序的不同组件部署到不同云产品上的中介既可以促进所述部署，又可以在某些情况下提高其在成本，安全性和可靠性以及QoS方面的质量。为了实现这些目标，作者提出了一个高层次的体系结构，依赖于他们以前的工作的政策和规则驱动的分布式系统的治理。该架构旨在提供五个主要功能：1）将服务水平协议（SLA）和定价转换为公共共享DSL，2）分析数据（例如监控，计量）的相关性，3）云产品的组合，4）来自第三方的有关服务质量（QoS）不同方面的信息，以及5）跨云应用程序部署规范和治理。
2012-03-02 cs.DC
AI-Driven Multi-Region Provisioning for Cloud Services Using Spot Fleets
Universitat Rovira i Virgili（加泰罗尼亚罗维拉-依维尔吉里大学）
本文提出一种基于AI的多区域Spot Fleets配置服务，通过结合配置计划监控与预测模型，在部署前估计舰队配置和价格，实现跨区域的成本感知部署决策，同时保持EC2 Spot服务的操作行为。
2026-05-21 cs.DC
Load-balanced Service Function Chaining in Edge Computing over FiWi Access Networks for Internet of Things
服务功能链（SFC）有望为物联网（IoT）实现灵活且可扩展的虚拟网络基础设施。边缘计算被认为是处理大量物联网应用数据的有效解决方案。为了在分布式边缘计算节点（ECN）之间统一为物联网应用提供服务，提出了一种基于SDN和NFV协调的统一SFC编排框架，该框架通过利用FiWi接入网络的连接性提供协同边缘云平台。此外，我们研究的VNF部署问题在我们的协同框架下，我们制定了一个混合整数非线性规划（MINLP）问题，共同考虑负载均衡的网络和计算链VNF。我们还提出了两个近似的最优部署算法贪婪二分多路径（GBMP）和KSP多路径（KSMP）利用部署在ECN的多实例虚拟网络功能（VNF）和FiWi接入网络的多路径能力。在两种类型的物联网应用场景中进行了广泛的仿真，在EC over FiWi接入网络。数值结果表明，在两种典型场景下，我们提出的算法在负载均衡、业务接受率和网络利用率方面均优于单路径和基于ECMP的部署算法.
2020-06-15 cs.DC cs.NI
Modular Foundation Model Inference at the Edge: Network-Aware Microservice Optimization
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出了一种基于微服务的边缘侧基础模型推理框架，通过网络感知的双层部署策略，利用核心服务与轻量服务的功能不对称性，实现稳健的服务质量保障与高效的任务完成。
2026-01-27 cs.DC
SLO-ML: A Language for Service Level Objective Modelling in Multi-cloud Applications
云建模语言（CML）旨在帮助客户应对云市场中的服务多样性。虽然许多CML已经在文献中提出，他们缺乏实际的支持，自动选择服务的基础上，客户的应用程序的特定服务水平的目标。我们提出了SLO-ML，一种新的和生成的CML捕获服务水平的要求，随后，选择服务，以满足客户的要求，并生成部署代码适合这些服务。我们提出了SLO-ML的架构设计和实现部署操作的相关代理。我们使用混合方法严格评估SLO-ML。首先，我们利用一组研究人员和开发人员使用现实世界的云应用程序的实验案例研究。我们还通过一套详尽的经验可扩展性测试来评估开销。通过表达获得的生产力和经验丰富的可用性水平，我们强调了SLO-ML在实现以用户为中心的云代理方面的巨大潜力。我们还讨论了随着应用程序需求的增长而出现的限制。
2020-01-29 cs.DC cs.SE
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
Managing Service Dependency for Cloud Reliability: The Industrial Practice
云服务之间的交互导致服务依赖性。评估和管理由服务依赖性引起的级联影响对云系统的可靠性至关重要。本文总结了云系统中的依赖类型，并展示了依赖管理系统（DMS）的设计，一个平台，用于管理生产云系统中的服务依赖。DMS具有对服务可靠性的全生命周期支持（即，初始服务部署、服务升级、主动体系结构优化和被动故障缓解），以及对依赖性强度的精确描述。
2022-08-28 cs.DC
Topology-aware Microservice Architecture in Edge Networks: Deployment Optimization and Implementation
针对边缘网络微服务部署中的拓扑复杂与通信延迟问题，提出三层流量模型及TAIA-MD遗传算法方案，仿真降低延迟约30%至60%，实物平台验证其抗故障与波动鲁棒性。
2025-01-09 cs.DC cs.NI
Microservice Deployment in Space Computing Power Networks via Robust Reinforcement Learning
School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院）；EPFL（洛桑联邦理工学院）；Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心）
针对低轨卫星星座实时遥感推理的低延迟需求，本文提出基于微服务架构的部署框架，结合鲁棒优化与强化学习处理资源异构与数据不确定性，在可控成本下实现精度损失最小化的优化部署。
2025-01-08 cs.AI cs.DC cs.LG
ENOVA: Autoscaling towards Cost-effective and Stable Serverless LLM Serving
EmergingAI（新兴人工智能公司）；Exascale Labs（亿级规模实验室）
针对多GPU集群上无服务器LLM服务因应用混部导致的服务质量与GPU利用率低的问题，提出ENOVA服务，通过解构执行流程设计配置推荐、性能检测模块及部署执行引擎，实现更优的自动扩缩容效果，适用于大型在线系统。
2024-05-17 cs.AI cs.DC
Dynamic Resource Manager for Automating Deployments in the Computing Continuum
针对计算连续体中异构资源带来的软件部署挑战，提出无缝资源管理器框架，利用跨边缘-云资源自动化部署并监控SLOs，实验证明其能有效自动化部署且以低开销检测SLO违规。
2024-11-10 cs.DC
FlexServe: Deployment of PyTorch Models as Flexible REST Endpoints
Air Force Research Laboratory（美国空军研究实验室）；Clarkson University（克拉克森大学）
通过使用基于云的机器学习服务和代表性状态转移架构设计，将人工智能功能集成到现代软件系统中的过程越来越简单。然而，有关基础模型起源的信息不足和缺乏对模型演化的控制，阻碍了在许多具有严格安全要求的操作环境中更广泛地采用这些服务。此外，TensorFlow Serving等工具允许将模型部署为RESTful端点，但需要对PyTorch模型进行易于出错的转换，因为这些动态计算图。这与TensorFlow的静态计算图形成对比。为了实现PyTorch模型的快速部署而无需中间转换，我们开发了FlexServe，这是一个简单的库，可以通过灵活的配置部署多模型集成。
2020-02-29 cs.DC cs.LG stat.ML
Failure-Resilient and Carbon-Efficient Deployment of Microservices over the Cloud-Edge Continuum
University of Pisa（比萨大学）；University of Bologna（博洛尼亚大学）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）
FREEDA工具链通过自动化部署优化，在云边连续体上实现微服务的故障容忍和碳效率平衡。
2026-01-07 cs.DC
Performance Modeling of Metric-Based Serverless Computing Platforms
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；York University（约克大学）
分析性能模型在确保服务部署的服务质量和成本在不同的条件和工作负载下保持理想方面是非常有效的。虽然已经为云计算中的先前范例提出了各种分析性能模型，但是无服务器计算缺乏可以为开发人员提供性能保证的这样的模型。此外，大多数无服务器计算平台仍然需要开发人员的输入来指定其部署的配置，这可能会影响其部署的性能和成本，而不会向他们提供任何直接和即时的反馈。在以前的研究中，我们建立了这样的性能模型，用于按请求缩放的无服务器计算平台的稳态和瞬态分析（例如，AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions），可以为开发人员提供有关服务质量和部署成本的即时反馈。在这项工作中，我们的目标是为无服务器计算平台的最新趋势开发分析性能模型，这些平台使用并发值和每秒请求的速率进行自动缩放决策。这种无服务器计算平台的示例是Knative和Google Cloud Run（由Google管理的Knative服务）。提出的性能模型可以帮助开发人员和提供商预测不同配置的部署的性能和成本，这可以帮助他们调整配置以获得最佳结果。我们通过在Knative上进行的大量真实实验验证了所提出的性能模型的适用性和准确性，并表明我们的性能模型能够以最少的数据汇集量准确地预测给定工作负载的稳态特性。
2022-02-23 cs.DC cs.LG cs.NI
From Overloaded to Guaranteed: High-Throughput Multi-SLO Enforcement for LoRA-Assisted On-Premise LLM Deployment
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Ant Group（蚂蚁集团）
HALO通过空间复用和SLO感知调度，解决LoRA辅助本地LLM部署中的多SLO保证问题，提高吞吐并减少违规。
2026-10-06 cs.CL cs.DC
MIT SuperCloud Portal Workspace: Enabling HPC Web Application Deployment
MIT SuperCloud Portal Workspace支持在高性能计算（HPC）系统上运行的Web服务的安全公开。该门户允许用户将任何Web应用程序作为HPC作业运行，并从其工作站访问它，同时在系统级别提供身份验证、加密和访问控制，以防止意外访问。此功能允许用户无缝地利用现有的和新兴的工具，这些工具将他们的用户界面呈现为HPC系统上的网站，从而创建门户工作区。性能测量表明，与直接连接相同的服务相比，MIT SuperCloud Portal Workspace的开销很小。
2017-07-19 cs.DC cs.HC cs.SE
ABACUS: A FinOps Service for Cloud Cost Optimization
SentinelOne Inc.（森蒂内尔一号公司）
本文提出ABACUS，一种通过预算设定、强制阻止超预算部署及超支告警来优化云成本的FinOps服务，并利用基础设施即代码预判部署成本，同时展望了未来研究方向。
2024-12-22 cs.AI cs.DC cs.NI
