## Memo ## Abstract 物理レベルのプロバイダーと仮想レベルの顧客からなるクラウドデータセンターは、負荷パターンを理解し、不具合やボトルネックを検出するために、ハードとソフトの両方のインフラを監視している。仮想レベルと物理レベルの両方でクラウド監視を行う動機は、アラート、リソース割り当て、可視化の3つに要約できる。典型的なクラウド監視ソリューションは、監視対象の全システムのすべてのメトリクスを[[Time Series DataBase|時系列データベース]]のような中央ストアに転送して保存します。そして、アプリケーションはこれらの監視データからクエリー、集計、計算を行います。大規模なデータセンターでは、データ量が増大し、相応のオーバーヘッドが発生します。さらに、仮想レベルや物理レベルでの監視はオーバーヘッドを重複させます。我々は、生の時系列データを保存する代わりに、物理レベルでのリソース統計のみを監視し、リソース利用プロファイルをクラウドミドルウェアと顧客に提供するアプローチを提案する。このアプローチでは、まずハードウェアに依存しないリソースプロファイルに必要なメトリクスを再検討し、オーバーブッキングした物理サーバーも考慮する。プロファイルは静的な部分（CPUコアなど）と動的な部分（利用率の変化など）で構成され、ヒストグラムやマルコフ連鎖のような統計的な計算に基づいている。