RU2015114568A - Автоматизированное профилирование использования ресурса - Google Patents
Автоматизированное профилирование использования ресурса Download PDFInfo
- Publication number
- RU2015114568A RU2015114568A RU2015114568A RU2015114568A RU2015114568A RU 2015114568 A RU2015114568 A RU 2015114568A RU 2015114568 A RU2015114568 A RU 2015114568A RU 2015114568 A RU2015114568 A RU 2015114568A RU 2015114568 A RU2015114568 A RU 2015114568A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- operational
- computer
- virtual machine
- performance
- implemented method
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
- G06F9/5044—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering hardware capabilities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
- G06F9/505—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering the load
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
- G06F9/5055—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering software capabilities, i.e. software resources associated or available to the machine
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
Abstract
1. Система для профилирования использования вычислительных ресурсов, содержащая:один или большее количество процессоров;машиночитаемое запоминающее устройство, содержащее исполняемые инструкции, которые при их исполнении одним или большим количеством процессоров конфигурируют систему:определять рабочее ограничение для экземпляра виртуальной машины, по меньшей мере частично, на основе эксплуатационных показателей, определенных в результате работы, по меньшей мере, экземпляра подобной виртуальной машины;принимать запрос создания экземпляра виртуальной машины; ив ответ на данный запрос:идентифицировать хост-компьютер из множества хост-компьютеров, связанных с одной или большим количеством рабочих характеристик, относящихся к работе экземпляров виртуальной машины, частично на основе того, удовлетворяют ли эти одна или большее количество характеристик упомянутому рабочему ограничению; иобеспечивать, по меньшей мере частично, создание нового экземпляра виртуальной машины в данном хост-компьютере.2. Система по п. 1, в которой по меньшей мере один из упомянутых эксплуатационных показателей относится к использованию центрального процессора (CPU), использованию пространства памяти, использованию сети, использованию пространства жесткого диска или использованию электроэнергии.3. Система по п. 1, в которой по меньшей мере одна из упомянутых одной или большего количества характеристик включает в себя объем запоминающего устройства, производительность центрального процессора (CPU), пропускную способность сети, сетевую задержку, положение внутри топологии сети, набор команд или отклонение показателя рабочих
Claims (15)
1. Система для профилирования использования вычислительных ресурсов, содержащая:
один или большее количество процессоров;
машиночитаемое запоминающее устройство, содержащее исполняемые инструкции, которые при их исполнении одним или большим количеством процессоров конфигурируют систему:
определять рабочее ограничение для экземпляра виртуальной машины, по меньшей мере частично, на основе эксплуатационных показателей, определенных в результате работы, по меньшей мере, экземпляра подобной виртуальной машины;
принимать запрос создания экземпляра виртуальной машины; и
в ответ на данный запрос:
идентифицировать хост-компьютер из множества хост-компьютеров, связанных с одной или большим количеством рабочих характеристик, относящихся к работе экземпляров виртуальной машины, частично на основе того, удовлетворяют ли эти одна или большее количество характеристик упомянутому рабочему ограничению; и
обеспечивать, по меньшей мере частично, создание нового экземпляра виртуальной машины в данном хост-компьютере.
2. Система по п. 1, в которой по меньшей мере один из упомянутых эксплуатационных показателей относится к использованию центрального процессора (CPU), использованию пространства памяти, использованию сети, использованию пространства жесткого диска или использованию электроэнергии.
3. Система по п. 1, в которой по меньшей мере одна из упомянутых одной или большего количества характеристик включает в себя объем запоминающего устройства, производительность центрального процессора (CPU), пропускную способность сети, сетевую задержку, положение внутри топологии сети, набор команд или отклонение показателя рабочих характеристик.
4. Система по п. 1, в которой упомянутое рабочее ограничение относится к ожидаемому количеству использования вычислительного ресурса, предоставляемого хост-компьютером.
5. Система по п. 4, в которой упомянутое ожидаемое
количество использования дополнительно основано, по меньшей мере частично, на данных, принятых от клиента, связанного с виртуальной машиной.
6. Система по п. 1, в которой инструкции, при их исполнении, дополнительно конфигурируют систему:
принимать дополнительный эксплуатационный показатель, относящийся к работе упомянутого нового экзмепляра в хост-компьютере, причем этот дополнительный эксплуатационный показатель связан с упомянутыми одной или большим количеством рабочих характеристик; и
в ответ на определение на основе этого дополнительного эксплуатационного показателя того, что эти одна или большее количество рабочих характеристик больше не удовлетворяют упомянутому рабочему ограничению, переносить этот новый экземпляр на второй компьютер, связанный с одной или большим количеством дополнительных рабочих характеристик, которые удовлетворяют данному рабочему ограничению.
7. Компьютерно-реализуемый способ профилирования использования вычислительных ресурсов, содержащий этапы, на которых:
принимают, посредством компонента управления центра обработки данных, содержащего одно или большее количество вычислительных устройств, запрос на инициализацию программной рабочей нагрузки, связанной с эксплуатационным профилем, причем эксплуатационный профиль основан, по меньшей мере частично, на множестве накопленных эксплуатационных показателей, связанных с этой программной рабочей нагрузкой, и
в ответ на данный запрос:
идентифицируют вычислительное устройство из множества вычислительных устройств, по меньшей мере частично, на основе эксплуатационного профиля и одной или большего количества рабочих характеристик, связанных с этим вычислительным устройством, и
обеспечивают инициализацию упомянутой программной рабочей нагрузки в данном вычислительном устройстве.
8. Компьютерно-реализуемый способ по п. 7, в котором
эксплуатационный профиль содержит первое ожидаемое количество использования ресурса, связанное с первым вычислительным ресурсом, причем первое ожидаемое количество использования ресурса основано, по меньшей мере частично, на множестве накопленных эксплуатационных показателей, относящихся к использованию первого ресурса, при этом одна характеристика из упомянутых одной или большего количества характеристик включает в себя доступность первого вычислительного ресурса.
9. Компьютерно-реализуемый способ по п. 8, в котором каждый из упомянутого множества накопленных эксплуатационных показателей относящихся к использованию первого ресурса, связан с временем регистрации измерения использования, причем эксплуатационный профиль дополнительно основан, по меньшей мере частично, на времени регистрации каждого из этого множества накопленных эксплуатационных показателей.
10. Компьютерно-реализуемый способ по п. 7, дополнительно содержащий этап, на котором определяют эксплуатационный профиль, по меньшей мере частично, на основе упомянутого множества накопленных эксплуатационных показателей.
11. Компьютерно-реализуемый способ по п. 7, дополнительно содержащий этап, на котором определяют эксплуатационный профиль, по меньшей мере частично, на основе соглашения об уровне обслуживания с клиентом, связанным с упомянутой программной рабочей нагрузкой.
12. Компьютерно-реализуемый способ по п. 11, дополнительно содержащий этапы, на которых:
принимают, по существу, текущий эксплуатационный показатель, относящийся к работе упомянутой программной рабочей нагрузки в упомянутом вычислительном устройстве, причем этот, по существу, текущий эксплуатационный показатель связан с упомянутыми одной или большим количеством рабочих характеристик, и
в ответ на определение, на основе упомянутого, по существу, текущего эксплуатационного показателя, того факта, что ни одна из этих одной или большего количества рабочих характеристик, связанных с упомянутым вычислительным устройством, не
соответствует необходимой рабочей характеристике, переносят упомянутую программную рабочую нагрузку на второе вычислительное устройство, связанное с рабочей характеристикой, соответствующей необходимой рабочей характеристике.
13. Компьютерно-реализуемый способ по п. 7, в котором эксплуатационный профиль содержит первый заранее заданный эксплуатационный профиль из множества заранее заданных эксплуатационных профилей.
14. Компьютерно-реализуемый способ по п. 13, в котором заранее заданные эксплуатационные профили связаны с уровнями в рабочей иерархии, причем первый заранее заданный эксплуатационный профиль связан с более высоким уровнем в рабочей иерархии относительно упомянутой программной рабочей нагрузки.
15. Компьютерно-реализуемый способ по п. 7, в котором эксплуатационный профиль содержит настроенный под конкретного клиента эксплуатационный профиль, причем упомянутое множество накопленных эксплуатационных показателей связаны с инициализацией или использованием упомянутой программной рабочей нагрузки клиентом.
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US13/623,847 | 2012-09-20 | ||
| US13/623,847 US9135048B2 (en) | 2012-09-20 | 2012-09-20 | Automated profiling of resource usage |
| US13/623,845 | 2012-09-20 | ||
| US13/623,845 US9323577B2 (en) | 2012-09-20 | 2012-09-20 | Automated profiling of resource usage |
| PCT/US2013/060200 WO2014047073A1 (en) | 2012-09-20 | 2013-09-17 | Automated profiling of resource usage |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015114568A true RU2015114568A (ru) | 2016-11-10 |
| RU2605473C2 RU2605473C2 (ru) | 2016-12-20 |
Family
ID=49261806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015114568/08A RU2605473C2 (ru) | 2012-09-20 | 2013-09-17 | Автоматизированное профилирование использования ресурса |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP2898410B1 (ru) |
| JP (1) | JP6049887B2 (ru) |
| CN (1) | CN104854563B (ru) |
| AU (1) | AU2013318249B2 (ru) |
| BR (1) | BR112015005588B1 (ru) |
| CA (1) | CA2884796C (ru) |
| IN (1) | IN2015DN02823A (ru) |
| RU (1) | RU2605473C2 (ru) |
| SG (2) | SG11201501987UA (ru) |
| WO (1) | WO2014047073A1 (ru) |
Families Citing this family (134)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8028090B2 (en) | 2008-11-17 | 2011-09-27 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing client location information |
| US7991910B2 (en) | 2008-11-17 | 2011-08-02 | Amazon Technologies, Inc. | Updating routing information based on client location |
| US8447831B1 (en) | 2008-03-31 | 2013-05-21 | Amazon Technologies, Inc. | Incentive driven content delivery |
| US8601090B1 (en) | 2008-03-31 | 2013-12-03 | Amazon Technologies, Inc. | Network resource identification |
| US7962597B2 (en) | 2008-03-31 | 2011-06-14 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
| US8321568B2 (en) | 2008-03-31 | 2012-11-27 | Amazon Technologies, Inc. | Content management |
| US8606996B2 (en) | 2008-03-31 | 2013-12-10 | Amazon Technologies, Inc. | Cache optimization |
| US7970820B1 (en) | 2008-03-31 | 2011-06-28 | Amazon Technologies, Inc. | Locality based content distribution |
| US9407681B1 (en) | 2010-09-28 | 2016-08-02 | Amazon Technologies, Inc. | Latency measurement in resource requests |
| US8073940B1 (en) | 2008-11-17 | 2011-12-06 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers |
| US8122098B1 (en) | 2008-11-17 | 2012-02-21 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers by a content broker |
| US8412823B1 (en) | 2009-03-27 | 2013-04-02 | Amazon Technologies, Inc. | Managing tracking information entries in resource cache components |
| US8756341B1 (en) | 2009-03-27 | 2014-06-17 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing popularity information |
| US8688837B1 (en) | 2009-03-27 | 2014-04-01 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamically translating resource identifiers for request routing using popularity information |
| US8782236B1 (en) | 2009-06-16 | 2014-07-15 | Amazon Technologies, Inc. | Managing resources using resource expiration data |
| US8397073B1 (en) | 2009-09-04 | 2013-03-12 | Amazon Technologies, Inc. | Managing secure content in a content delivery network |
| US8433771B1 (en) | 2009-10-02 | 2013-04-30 | Amazon Technologies, Inc. | Distribution network with forward resource propagation |
| US9495338B1 (en) | 2010-01-28 | 2016-11-15 | Amazon Technologies, Inc. | Content distribution network |
| US9003035B1 (en) | 2010-09-28 | 2015-04-07 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
| US10958501B1 (en) | 2010-09-28 | 2021-03-23 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing information based on client IP groupings |
| US8468247B1 (en) | 2010-09-28 | 2013-06-18 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
| US10097398B1 (en) | 2010-09-28 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
| US9712484B1 (en) | 2010-09-28 | 2017-07-18 | Amazon Technologies, Inc. | Managing request routing information utilizing client identifiers |
| US8452874B2 (en) | 2010-11-22 | 2013-05-28 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing processing |
| US10467042B1 (en) | 2011-04-27 | 2019-11-05 | Amazon Technologies, Inc. | Optimized deployment based upon customer locality |
| US10623408B1 (en) | 2012-04-02 | 2020-04-14 | Amazon Technologies, Inc. | Context sensitive object management |
| US9154551B1 (en) | 2012-06-11 | 2015-10-06 | Amazon Technologies, Inc. | Processing DNS queries to identify pre-processing information |
| US9323577B2 (en) | 2012-09-20 | 2016-04-26 | Amazon Technologies, Inc. | Automated profiling of resource usage |
| US10205698B1 (en) | 2012-12-19 | 2019-02-12 | Amazon Technologies, Inc. | Source-dependent address resolution |
| US9294391B1 (en) | 2013-06-04 | 2016-03-22 | Amazon Technologies, Inc. | Managing network computing components utilizing request routing |
| US9722945B2 (en) | 2014-03-31 | 2017-08-01 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Dynamically identifying target capacity when scaling cloud resources |
| US9842039B2 (en) * | 2014-03-31 | 2017-12-12 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Predictive load scaling for services |
| GB201409056D0 (en) * | 2014-05-21 | 2014-07-02 | Univ Leeds | Datacentre |
| US10445134B2 (en) * | 2014-06-03 | 2019-10-15 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying candidate workloads for migration |
| WO2016040699A1 (en) * | 2014-09-10 | 2016-03-17 | Amazon Technologies, Inc. | Computing instance launch time |
| US10402746B2 (en) | 2014-09-10 | 2019-09-03 | Amazon Technologies, Inc. | Computing instance launch time |
| US10693946B2 (en) | 2014-09-16 | 2020-06-23 | Amazon Technologies, Inc. | Instance backed mobile devices |
| US9256467B1 (en) | 2014-11-11 | 2016-02-09 | Amazon Technologies, Inc. | System for managing and scheduling containers |
| US10033627B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-07-24 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
| US10091096B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-10-02 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
| US10097448B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
| US9971621B1 (en) * | 2015-02-02 | 2018-05-15 | Amazon Technologies, Inc. | Hotpooling virtual machines |
| US10225326B1 (en) | 2015-03-23 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence based data uploading |
| US9916233B1 (en) | 2015-03-27 | 2018-03-13 | Amazon Technologies, Inc. | Using containers for update deployment |
| US9819567B1 (en) | 2015-03-30 | 2017-11-14 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
| US9832141B1 (en) | 2015-05-13 | 2017-11-28 | Amazon Technologies, Inc. | Routing based request correlation |
| US9998150B1 (en) | 2015-06-16 | 2018-06-12 | Amazon Technologies, Inc. | Layered data redundancy coding techniques for layer-local data recovery |
| US10270476B1 (en) | 2015-06-16 | 2019-04-23 | Amazon Technologies, Inc. | Failure mode-sensitive layered redundancy coding techniques |
| US10270475B1 (en) | 2015-06-16 | 2019-04-23 | Amazon Technologies, Inc. | Layered redundancy coding for encoded parity data |
| US10298259B1 (en) | 2015-06-16 | 2019-05-21 | Amazon Technologies, Inc. | Multi-layered data redundancy coding techniques |
| US10977128B1 (en) | 2015-06-16 | 2021-04-13 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive data loss mitigation for redundancy coding systems |
| US11061969B1 (en) | 2015-06-29 | 2021-07-13 | Amazon Technologies, Inc. | Instance backed mobile devices with multiple instances |
| US10609122B1 (en) | 2015-06-29 | 2020-03-31 | Amazon Technologies, Inc. | Instance backed building or place |
| US10089176B1 (en) | 2015-07-01 | 2018-10-02 | Amazon Technologies, Inc. | Incremental updates of grid encoded data storage systems |
| US10108819B1 (en) | 2015-07-01 | 2018-10-23 | Amazon Technologies, Inc. | Cross-datacenter extension of grid encoded data storage systems |
| US9959167B1 (en) | 2015-07-01 | 2018-05-01 | Amazon Technologies, Inc. | Rebundling grid encoded data storage systems |
| US10394762B1 (en) | 2015-07-01 | 2019-08-27 | Amazon Technologies, Inc. | Determining data redundancy in grid encoded data storage systems |
| US9998539B1 (en) | 2015-07-01 | 2018-06-12 | Amazon Technologies, Inc. | Non-parity in grid encoded data storage systems |
| US10198311B1 (en) | 2015-07-01 | 2019-02-05 | Amazon Technologies, Inc. | Cross-datacenter validation of grid encoded data storage systems |
| US10162704B1 (en) | 2015-07-01 | 2018-12-25 | Amazon Technologies, Inc. | Grid encoded data storage systems for efficient data repair |
| US10097566B1 (en) | 2015-07-31 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying targets of network attacks |
| US10911404B1 (en) | 2015-08-24 | 2021-02-02 | Amazon Technologies, Inc. | Attribute based authorization |
| US9690622B1 (en) | 2015-08-24 | 2017-06-27 | Amazon Technologies, Inc. | Stateless instance backed mobile devices |
| US9928141B1 (en) | 2015-09-21 | 2018-03-27 | Amazon Technologies, Inc. | Exploiting variable media size in grid encoded data storage systems |
| US11386060B1 (en) | 2015-09-23 | 2022-07-12 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques for verifiably processing data in distributed computing systems |
| US9774619B1 (en) | 2015-09-24 | 2017-09-26 | Amazon Technologies, Inc. | Mitigating network attacks |
| US9940474B1 (en) | 2015-09-29 | 2018-04-10 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques and systems for data segregation in data storage systems |
| US10270878B1 (en) | 2015-11-10 | 2019-04-23 | Amazon Technologies, Inc. | Routing for origin-facing points of presence |
| US10782990B1 (en) | 2015-11-24 | 2020-09-22 | Amazon Technologies, Inc. | Container telemetry |
| US10394789B1 (en) | 2015-12-07 | 2019-08-27 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques and systems for scalable request handling in data processing systems |
| US10257307B1 (en) | 2015-12-11 | 2019-04-09 | Amazon Technologies, Inc. | Reserved cache space in content delivery networks |
| US10049051B1 (en) | 2015-12-11 | 2018-08-14 | Amazon Technologies, Inc. | Reserved cache space in content delivery networks |
| US10642813B1 (en) | 2015-12-14 | 2020-05-05 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques and systems for storage and processing of operational data |
| US10248793B1 (en) | 2015-12-16 | 2019-04-02 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques and systems for durable encryption and deletion in data storage systems |
| US10324790B1 (en) | 2015-12-17 | 2019-06-18 | Amazon Technologies, Inc. | Flexible data storage device mapping for data storage systems |
| US10180912B1 (en) | 2015-12-17 | 2019-01-15 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques and systems for data segregation in redundancy coded data storage systems |
| US10127105B1 (en) | 2015-12-17 | 2018-11-13 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques for extending grids in data storage systems |
| US10235402B1 (en) | 2015-12-17 | 2019-03-19 | Amazon Technologies, Inc. | Techniques for combining grid-encoded data storage systems |
| US10102065B1 (en) | 2015-12-17 | 2018-10-16 | Amazon Technologies, Inc. | Localized failure mode decorrelation in redundancy encoded data storage systems |
| US10032032B2 (en) | 2015-12-18 | 2018-07-24 | Amazon Technologies, Inc. | Software container registry inspection |
| US10261782B2 (en) | 2015-12-18 | 2019-04-16 | Amazon Technologies, Inc. | Software container registry service |
| US10348639B2 (en) | 2015-12-18 | 2019-07-09 | Amazon Technologies, Inc. | Use of virtual endpoints to improve data transmission rates |
| US10002247B2 (en) | 2015-12-18 | 2018-06-19 | Amazon Technologies, Inc. | Software container registry container image deployment |
| US10007586B2 (en) * | 2016-01-08 | 2018-06-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Deferred server recovery in computing systems |
| US10592336B1 (en) | 2016-03-24 | 2020-03-17 | Amazon Technologies, Inc. | Layered indexing for asynchronous retrieval of redundancy coded data |
| US10678664B1 (en) | 2016-03-28 | 2020-06-09 | Amazon Technologies, Inc. | Hybridized storage operation for redundancy coded data storage systems |
| US10366062B1 (en) | 2016-03-28 | 2019-07-30 | Amazon Technologies, Inc. | Cycled clustering for redundancy coded data storage systems |
| US10061668B1 (en) | 2016-03-28 | 2018-08-28 | Amazon Technologies, Inc. | Local storage clustering for redundancy coded data storage system |
| US9990235B2 (en) * | 2016-04-15 | 2018-06-05 | Google Llc | Determining tasks to be performed by a modular entity |
| US9977697B2 (en) * | 2016-04-15 | 2018-05-22 | Google Llc | Task management system for a modular electronic device |
| US10069869B2 (en) | 2016-05-17 | 2018-09-04 | Amazon Technologies, Inc. | Versatile autoscaling |
| US10075551B1 (en) | 2016-06-06 | 2018-09-11 | Amazon Technologies, Inc. | Request management for hierarchical cache |
| US10110694B1 (en) | 2016-06-29 | 2018-10-23 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive transfer rate for retrieving content from a server |
| US9992086B1 (en) | 2016-08-23 | 2018-06-05 | Amazon Technologies, Inc. | External health checking of virtual private cloud network environments |
| US10033691B1 (en) | 2016-08-24 | 2018-07-24 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive resolution of domain name requests in virtual private cloud network environments |
| US11137980B1 (en) | 2016-09-27 | 2021-10-05 | Amazon Technologies, Inc. | Monotonic time-based data storage |
| US10657097B1 (en) | 2016-09-28 | 2020-05-19 | Amazon Technologies, Inc. | Data payload aggregation for data storage systems |
| US10810157B1 (en) | 2016-09-28 | 2020-10-20 | Amazon Technologies, Inc. | Command aggregation for data storage operations |
| US10496327B1 (en) | 2016-09-28 | 2019-12-03 | Amazon Technologies, Inc. | Command parallelization for data storage systems |
| US11281624B1 (en) | 2016-09-28 | 2022-03-22 | Amazon Technologies, Inc. | Client-based batching of data payload |
| US10437790B1 (en) | 2016-09-28 | 2019-10-08 | Amazon Technologies, Inc. | Contextual optimization for data storage systems |
| US11204895B1 (en) | 2016-09-28 | 2021-12-21 | Amazon Technologies, Inc. | Data payload clustering for data storage systems |
| US10614239B2 (en) | 2016-09-30 | 2020-04-07 | Amazon Technologies, Inc. | Immutable cryptographically secured ledger-backed databases |
| US10469513B2 (en) | 2016-10-05 | 2019-11-05 | Amazon Technologies, Inc. | Encrypted network addresses |
| US10412022B1 (en) | 2016-10-19 | 2019-09-10 | Amazon Technologies, Inc. | On-premises scaling using a versatile scaling service and an application programming interface management service |
| US10296764B1 (en) | 2016-11-18 | 2019-05-21 | Amazon Technologies, Inc. | Verifiable cryptographically secured ledgers for human resource systems |
| US10409642B1 (en) | 2016-11-22 | 2019-09-10 | Amazon Technologies, Inc. | Customer resource monitoring for versatile scaling service scaling policy recommendations |
| US11269888B1 (en) | 2016-11-28 | 2022-03-08 | Amazon Technologies, Inc. | Archival data storage for structured data |
| US10372499B1 (en) | 2016-12-27 | 2019-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Efficient region selection system for executing request-driven code |
| US10831549B1 (en) | 2016-12-27 | 2020-11-10 | Amazon Technologies, Inc. | Multi-region request-driven code execution system |
| US10938884B1 (en) | 2017-01-30 | 2021-03-02 | Amazon Technologies, Inc. | Origin server cloaking using virtual private cloud network environments |
| US10296367B2 (en) | 2017-02-03 | 2019-05-21 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Resource management for virtual machines in cloud computing systems |
| US10942760B2 (en) | 2017-02-03 | 2021-03-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Predictive rightsizing for virtual machines in cloud computing systems |
| US10423455B2 (en) * | 2017-02-03 | 2019-09-24 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Method for deploying virtual machines in cloud computing systems based on predicted lifetime |
| US10503613B1 (en) | 2017-04-21 | 2019-12-10 | Amazon Technologies, Inc. | Efficient serving of resources during server unavailability |
| US11140455B1 (en) | 2017-06-09 | 2021-10-05 | Amazon Technologies, Inc. | Video encoder network sandboxing |
| US11075987B1 (en) | 2017-06-12 | 2021-07-27 | Amazon Technologies, Inc. | Load estimating content delivery network |
| US10447648B2 (en) | 2017-06-19 | 2019-10-15 | Amazon Technologies, Inc. | Assignment of a POP to a DNS resolver based on volume of communications over a link between client devices and the POP |
| WO2019030889A1 (ja) * | 2017-08-10 | 2019-02-14 | 株式会社日立製作所 | 計算機運用管理システムおよび方法 |
| US10742593B1 (en) | 2017-09-25 | 2020-08-11 | Amazon Technologies, Inc. | Hybrid content request routing system |
| JP6681377B2 (ja) | 2017-10-30 | 2020-04-15 | 株式会社日立製作所 | リソースの割り当てを最適化するシステム及び方法 |
| US10592578B1 (en) | 2018-03-07 | 2020-03-17 | Amazon Technologies, Inc. | Predictive content push-enabled content delivery network |
| US11405281B2 (en) | 2018-03-25 | 2022-08-02 | British Telecommunications Public Limited Company | Dynamic network adaptation |
| EP3609131A1 (en) * | 2018-08-07 | 2020-02-12 | Siemens Aktiengesellschaft | Operational constraints for operational functions of field devices |
| US10862852B1 (en) | 2018-11-16 | 2020-12-08 | Amazon Technologies, Inc. | Resolution of domain name requests in heterogeneous network environments |
| US11025747B1 (en) | 2018-12-12 | 2021-06-01 | Amazon Technologies, Inc. | Content request pattern-based routing system |
| US11669365B1 (en) | 2019-08-26 | 2023-06-06 | Amazon Technologies, Inc. | Task pool for managed compute instances |
| US11422842B2 (en) * | 2019-10-14 | 2022-08-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Virtual machine operation management in computing devices |
| RU2752241C2 (ru) * | 2019-12-25 | 2021-07-23 | Общество С Ограниченной Ответственностью «Яндекс» | Способ и система для выявления вредоносной активности предопределенного типа в локальной сети |
| US11256493B1 (en) | 2020-11-03 | 2022-02-22 | Bank Of America Corporation | Container image optimizer |
| EP4231148A4 (en) | 2020-11-12 | 2024-04-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | METHOD AND APPARATUS FOR ALLOCATING GPU TO SOFTWARE |
| KR20220064806A (ko) * | 2020-11-12 | 2022-05-19 | 삼성전자주식회사 | 소프트웨어 패키지에 gpu를 할당하는 방법 및 장치 |
| US20220414577A1 (en) * | 2021-06-28 | 2022-12-29 | Dell Products L.P. | System and method for performance-centric workload placement in a hybrid cloud environment |
| US11736348B2 (en) | 2021-06-28 | 2023-08-22 | Dell Products L.P. | System and method for network services based functionality provisioning in a VDI environment |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070271560A1 (en) * | 2006-05-18 | 2007-11-22 | Microsoft Corporation | Deploying virtual machine to host based on workload characterizations |
| US8112527B2 (en) * | 2006-05-24 | 2012-02-07 | Nec Corporation | Virtual machine management apparatus, and virtual machine management method and program |
| US8099487B1 (en) * | 2006-07-06 | 2012-01-17 | Netapp, Inc. | Systems and methods for determining placement of virtual machines |
| US20090265707A1 (en) * | 2008-04-21 | 2009-10-22 | Microsoft Corporation | Optimizing application performance on virtual machines automatically with end-user preferences |
| US8365183B2 (en) * | 2008-09-02 | 2013-01-29 | Ca, Inc. | System and method for dynamic resource provisioning for job placement |
| US8131519B2 (en) * | 2008-09-30 | 2012-03-06 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Accuracy in a prediction of resource usage of an application in a virtual environment |
| JP2010224756A (ja) * | 2009-03-23 | 2010-10-07 | Nec Corp | 仮想マシン再配置システム、方法、プログラム、及び仮想マシン管理装置 |
| US8464267B2 (en) * | 2009-04-10 | 2013-06-11 | Microsoft Corporation | Virtual machine packing method using scarcity |
| US8261266B2 (en) * | 2009-04-30 | 2012-09-04 | Microsoft Corporation | Deploying a virtual machine having a virtual hardware configuration matching an improved hardware profile with respect to execution of an application |
| US9424094B2 (en) * | 2009-06-01 | 2016-08-23 | International Business Machines Corporation | Server consolidation using virtual machine resource tradeoffs |
| US8694638B2 (en) * | 2009-06-29 | 2014-04-08 | Red Hat Israel | Selecting a host from a host cluster to run a virtual machine |
| JP5490580B2 (ja) * | 2010-03-16 | 2014-05-14 | 株式会社日立ソリューションズ | 仮想マシン制御システム |
| WO2011110026A1 (zh) * | 2010-10-29 | 2011-09-15 | 华为技术有限公司 | 一种实现数据中心资源负载均衡的方法及装置 |
-
2013
- 2013-09-17 BR BR112015005588-5A patent/BR112015005588B1/pt active IP Right Grant
- 2013-09-17 EP EP13770602.4A patent/EP2898410B1/en active Active
- 2013-09-17 RU RU2015114568/08A patent/RU2605473C2/ru active
- 2013-09-17 SG SG11201501987UA patent/SG11201501987UA/en unknown
- 2013-09-17 CA CA2884796A patent/CA2884796C/en active Active
- 2013-09-17 AU AU2013318249A patent/AU2013318249B2/en active Active
- 2013-09-17 IN IN2823DEN2015 patent/IN2015DN02823A/en unknown
- 2013-09-17 JP JP2015533132A patent/JP6049887B2/ja active Active
- 2013-09-17 SG SG10201705920SA patent/SG10201705920SA/en unknown
- 2013-09-17 CN CN201380049263.5A patent/CN104854563B/zh active Active
- 2013-09-17 WO PCT/US2013/060200 patent/WO2014047073A1/en active Application Filing
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104854563B (zh) | 2018-09-18 |
| JP6049887B2 (ja) | 2016-12-21 |
| BR112015005588B1 (pt) | 2022-01-18 |
| SG11201501987UA (en) | 2015-04-29 |
| RU2605473C2 (ru) | 2016-12-20 |
| AU2013318249B2 (en) | 2016-04-21 |
| SG10201705920SA (en) | 2017-08-30 |
| BR112015005588A2 (pt) | 2017-10-10 |
| EP2898410B1 (en) | 2022-04-27 |
| EP2898410A1 (en) | 2015-07-29 |
| CA2884796C (en) | 2018-12-11 |
| CA2884796A1 (en) | 2014-03-27 |
| WO2014047073A1 (en) | 2014-03-27 |
| JP2015532992A (ja) | 2015-11-16 |
| CN104854563A (zh) | 2015-08-19 |
| AU2013318249A1 (en) | 2015-04-02 |
| IN2015DN02823A (ru) | 2015-09-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2015114568A (ru) | Автоматизированное профилирование использования ресурса | |
| US10942760B2 (en) | Predictive rightsizing for virtual machines in cloud computing systems | |
| US9940162B2 (en) | Realtime optimization of compute infrastructure in a virtualized environment | |
| JP6005795B2 (ja) | 仮想マシンの信頼性のある決定論的ライブ移行 | |
| US9935865B2 (en) | System and method for detecting and preventing service level agreement violation in a virtualized environment | |
| US9229778B2 (en) | Method and system for dynamic scaling in a cloud environment | |
| US20150134831A1 (en) | Management method and apparatus | |
| JP2016103113A5 (ru) | ||
| WO2016134542A1 (zh) | 虚拟机的迁移方法、装置及设备 | |
| US9954757B2 (en) | Shared resource contention | |
| US20140282540A1 (en) | Performant host selection for virtualization centers | |
| US20180006903A1 (en) | Performance assurance using workload phase detection | |
| US9471383B2 (en) | Task allocation in a computing environment | |
| US10999403B2 (en) | Composable infrastructure provisioning and balancing | |
| Hasan et al. | Heuristic based energy-aware resource allocation by dynamic consolidation of virtual machines in cloud data center | |
| CN113168344A (zh) | 通过提高集群多样性实现的分布式资源管理 | |
| US9910709B2 (en) | Allocation control method and apparatus | |
| US9009498B1 (en) | Estimating power consumption for a target host | |
| TW201317775A (zh) | 客戶作業系統預測遷移系統及方法 | |
| Jiang et al. | Resource allocation in contending virtualized environments through VM performance modeling and feedback | |
| CN106155782B (zh) | 虚拟机迁移方法及装置 | |
| US9541979B2 (en) | Method for determining an optimal frequency for execution of a software application | |
| Barve et al. | Fecbench: An extensible framework for pinpointing sources of performance interference in the cloud-edge resource spectrum | |
| US20120198063A1 (en) | Virtual server system, autonomous control server thereof, and data processing method and computer program thereof | |
| JPWO2013129061A1 (ja) | 同時接続数制御システム、同時接続数制御サーバ、同時接続数制御方法および同時接続数制御プログラム |