Hardware assessment and bottleneck analysis for database-as-a-service prototype

The goal of this paper was to produce and verify a strong mathematical model that would be able to predict the performance of servers under a specific workload. The results of the model presented in this paper allow the developers to wisely adapt the hardware to the self- imposed quality of service and evolving customer traffic. This model is applied in this case to a cloud service but could however be valid for other type of services of any other kind where queuing theory could be applied (for instance CPU,GPU and memory in a computer). Indeed, this mathematical model is based on queuing theory and bounding analysis. However, to be able to predict anything from the underlying hardware, it is naturally necessary to perform a small test bench in view of extracting key variables (i.e. busy time, number of jobs completed etc...) out of the tested system for the purpose of obtaining accurate predictions.

L'obiettivo di questo documento era produrre e verificare un solido modello matematico in grado di prevedere le prestazioni dei server con un carico di lavoro specifico. I risultati del modello presentato in questo documento consentono agli sviluppatori di adattare saggiamente l'hardware alla qualità del servizio autoimposta e all'evoluzione del traffico dei clienti. Questo modello è applicato in questo caso ad un servizio cloud ma potrebbe comunque essere valido per altri tipi di servizi di qualsiasi altro tipo in cui potrebbe essere applicata la teoria delle code (ad esempio CPU, GPU e memoria in un computer). In effetti, questo modello matematico si basa sulla teoria delle code e sull'analisi dei limiti. Tuttavia, per poter prevedere qualsiasi cosa dall'hardware sottostante, è naturalmente necessario eseguire un piccolo banco di prova in vista dell'estrazione di variabili chiave (es. tempo di lavoro, numero di lavori completati ecc...) dal sistema testato per il scopo di ottenere previsioni accurate.