A benchmarking framework for evaluating cloud services: A case study on azure app service vs DOCKER container
Bulut hizmetlerini değerlendirmek için standart bir çerçeve: Azure uygulama hizmeti ile DOCKER konteynerinin karşılaştırılmasına ilişkin
- Tez No: 968947
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN SOLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Gerçek zamanlı yazılım, Performans değerlendirme, World wide web, Ölçme-değerlendirme, Real time software, Performance evaluation, Measurement and evaluation
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Beykoz Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bulut bilişimde iki veya daha fazla hizmeti karşılaştırmak ve hangisinin“daha iyi”olduğuna karar vermek, birçok nedenden ötürü zorlu bir iştir. Mevcut kıyaslama çözümleri, bulutta test süreçlerini yürütme konusunda yeterli verimliliğe sahip değildir. Ayrıca, özel test durumları için yapılandırılmaları ve ortaya çıkan verilerin yapısının belirlenmesi zordur. Bulut ortamının dağıtılmış yapı, kaynak kapasitesindeki çeşitlilik, sanallaştırma, güvenlik ve maliyet gibi kendine özgü özellikleri, onu birçok yeni çalışma için ilgi çekici bir konu haline getirmiştir. Bu araştırma, bulut kıyaslama çerçevesinin karşılaştırılabilirlik, kapsam, yapılandırılabilirlik, esneklik ve kapsamlılık gibi özelliklere sahip olması gerektiğini öne sürmektedir. Bu özellikler, bulut ortamında en iyi çıktıları elde etmek amacıyla özelleştirilmiş bir kıyaslama çerçevesi önerilirken bu araştırmada dikkate alınmıştır. Önerilen çerçeve, yükü konu düğümünde çalıştıran bir hizmet olarak sunucuya ve testi kontrol etmekten ve çıktı verilerini oluşturmaktan sorumlu olan istemciye sahip istemci-sunucu modelinde tasarlanmıştır. Önerilen çerçevenin geçerliliğini test etmek için bir demo uygulaması geliştirilmiş ve Azure App Service'in performansını Azure Docker Container ile karşılaştırmak için kullanılmıştır. Test, konu düğümlerindeki (App Service ve Docker konteyneri) farklı kaynakları (CPU, Bellek, Dosya G/Ç ve ağ dahil) kıyaslamak üzere gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler, Docker Konteynerinin aynı bulut katmanı için Azure'da App Service'ten genel olarak daha iyi performansa sahip olduğunu ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
For many reasons, comparing two or more services on the cloud and deciding which“is better”is a challenging job. The current benchmarking solutions lack efficiency when it comes to running the test process on the cloud, and they are difficult to configure for tailored test cases and specifying the structure of the resulted data. The cloud environment's special characteristics (like distributed nature, variation in resources' capacity, virtualization, security, and cost) made it an interesting subject for many recent studies. This research suggests that the cloud benchmarking framework needs to have cloud-benchmarking-related features like comparability, coverage, configurability, plasticity, and comprehensiveness. These characteristics are considered in this research while proposing a benchmarking framework that is customized to have its best outputs in the cloud environment. It's designed in client-server model where the server is a service that runs the load on the subject node, and the client is responsible for controlling the test and generating the output data. A demo application is implemented to test the validity of the proposed framework, and it is used to compare the performance of Azure App Service with Azure Docker Container. The test is conducted to benchmark different resources -including CPU, Memory, File I/O, and network- on the subject nodes (App Service and Docker container), and the resulting data revealed that Docker Container has better performance -in general- than App Service on Azure for the same cloud tier.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme modellerinin transfer öğrenme ile farklı veri setleri üzerindeki performanslarının karşılaştırılması
Comparative performance analysis of deep learning models on different datasets using transfer learning
GÜLAHMET YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU ÇARKLI YAVUZ
- An improved multi-component metric for spatial pattern calibration of hydrologic models
Hidrolojik modellerin örüntüye dayalı kalibrasyonu için çok bileşenli metrik geliştirilmesi
EYMEN BERKAY YORULMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL
- An integrated credit scoring and crowdfunding framework for smes: Blockchain-based approach with hybridized machine learning and metaheuristics
KOBİler için entegre kredi puanlama ve kitle fonlaması çerçevesi: Blok zinciri temelli yaklaşım ile hibritleştirilmiş makine öğrenimi ve metasezgiseller
DORUK ŞEN
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM ÇAĞRI DÖNMEZ
- Akıllı sürdürülebilir şehir değerlendirmesine yönelik bir model önerisi
A model proposal for smart sustainable city assessment
FATMA SENA KARAL
Doktora
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBERK SOYER
- Benchmarking simultaneous authentication schemes
Eş zamanlı kimlik doğrulama şemalarının karşılaştırmalı analizi
MORTEZA AZMOUDEH AFSHAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR