El principal obstáculo en la adopción masiva de la computación en nube para las operaciones de bases de datos es el problema de la seguridad de los datos. En este artículo se demuestra que los servicios informáticos, en particular la evaluación del rendimiento del hardware en máquinas virtuales, pueden llevarse a cabo de forma eficaz sin que el personal informático tenga acceso a los datos reales con fines de diagnóstico y corrección. Los mecanismos propuestos utilizan la referencia TPC-H para alcanzar dos objetivos. En primer lugar, el rendimiento y la coherencia del hardware subyacente se supervisan mediante un sistema de control, que se construye utilizando una combinación de consultas TPC-H, regresión lineal y técnicas de aprendizaje automático. En segundo lugar, se emplean técnicas de programación lineal para proporcionar datos de entrada a los algoritmos que construyen escenarios de pruebas de estrés en la máquina virtual, utilizando la combinación de consultas TPC-H. Estos escenarios de pruebas de estrés tienen dos propósitos. Proporcionan la verificación del umbral de recursos límite al primer sistema de control, de modo que el entrenamiento periódico de los conjuntos de datos sintéticos para la evaluación del rendimiento no se vea limitado por la inadecuación del hardware, especialmente cuando los recursos de la máquina virtual se amplían o reducen, lo que provoca el cambio del umbral de utilización. En segundo lugar, proporcionan una plataforma para la verificación del tiempo de respuesta en transacciones críticas, de modo que se garantice la calidad de servicio (QoS) esperada de estas transacciones.
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