クラウドコンピューティングに対する信頼性評価のためのネットワークトラフィック依存型ジャンプ拡散モデルに関する考察 (信頼性)  [in Japanese] Jump Diffusion Model Considering Network Traffic and Reliability for a Cloud Computing  [in Japanese]

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Abstract

近年,OpenStackやEucalyptusを利用したクラウド環境の構築に注目が集まっている.本論文では,こうしたクラウドコンピューティングの運用段階を対象とした信頼性評価のための確率微分方程式モデルを構築する.特に,クラウドの運用段階におけるフォールト発見事象が,ログインするユーザ数やサービスアプリケーション数の変化などに起因するプロビジョニングプロセスにより不規則に変動するものと仮定する.このとき,ジャンプ項を導入したジャンプ拡散モデルについて議論するとともに,ネットワーク環境に依存し易い傾向があるクラウドコンピューティングの特徴を考慮するために,ネットワークトラフィックの変化率に基づく信頼性評価法を提案する.また,信頼性評価尺度として,クラウドコンピューティングのネットワークトラフィックに関する環境要因を考慮した稼働率を導出する.さらに,実際のクラウドOSSのソフトウェアフォールト発見数データに対する数値例も示す.本提案モデルを利用することにより,クラウドコンピューティングの運用段階に対して,より現実的なディペンダビリティ評価法として利用できるものと考える.

We focus on a cloud computing environment operated by using open source softwares such as OpenStack and Eucalyptus because of the unification management of data and low cost. In this paper, we propose a new approach to software dependability assessment based on stochastic differential equation modeling in order to consider the interesting aspect of the numbers of components, cloud applications, and users. In particular, we discuss the jump diffusion model considering the provisioning process of cloud computing. Also, the jump diffusion model considering the network traffic density is proposed. Then, the network traffic density is estimated by using the neural network. Moreover, we analyze actual data to show numerical examples of software dependability assessment considering such characteristics of cloud computing. The proposed method may be useful as the method of network-oriented reliability assessment for the open source cloud computing.

Journal

  • IEICE technical report. Reliability

    IEICE technical report. Reliability 113(162), 7-12, 2013-07-26

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009773234
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013243
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL Article ID
    024743712
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    NDL  NII-ELS 
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