# pj

- 有多個狀態 但效能下降可能是中間的狀態出問題

- SLO的制定要從application為目標 不是商業

- SLO 的標準應該要不斷突破
example: 99.9% 的 response time 在 300ms 內
-> 200ms -> 100ms -> 1ms

P90和P50的比值 在被視為violation的定義不夠嚴謹

投入 x 倍資源 可以應對 y 倍的 req
1. 找出有使用和沒使用的差異
2. 找出不同application的差異

hint(optional)：通訊系統裡面有 filter的演算法 可以找出雜訊

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# k7

- 公平性
- 需考慮主導資源
- 計算
計算時考慮的「數值」為何?
- 變異數
- 平均值
- jain's fairness
- 得出與效率(資源使用率)的公式
- 如簡單的
$\max\ {E} \times {F}$
- 若以變異數及使用率
- 變異數
- 越小越好
- 使用率
- 越大越好
- 整體資源
- CPU Memory
- 歐幾里得
- ($x_i, y_i$) 到 (滿, 滿)

- solution 格式
- (使用者)
- 優
- 計算時間短
- 缺
- 需考慮分配方式
- 保證 pareto 基於分配方式?
- 可考慮 (使用者 $\times$ 資源) 的格式
- 優
- 可不考慮分配方式
- 缺
- 計算時間久
- 不保證 pareto ?
- 需再轉為分配數量
- (使用者 $\times$ 機器) 的格式
- 優
- 可不考慮分配方式
- 不須轉為分配數量
- 缺
- 計算時間久
- 不保證 pareto

- 演算法
- 考慮混合演算法，是否有其他更好的方法來做混合或更好的架構?
- 考慮整體，同時考慮公平性及使用率，這兩個必須有一個式子來判定
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# UK

1. 通過的話自己吃自己，記得參考原先題目

2. 整合專題題目，阿我們不同組耶

yaa yaa 來講 你提出的問題定義沒問題(過了我在說哪裡有問題)

所以我說那個**多租戶**呢?
多租戶的關係
- 獨立
- 競爭
- 搶奪 yo 負載平衡( fairness )

公平是在講多租戶(工作與工作之間使用的資源要相同) 負載平衡是指系統(機器與機器之間)

- 自己**定義主導負載**??
- 賣聽把郎喔北共，自己想
- CPU faster $\Rightarrow$ CPU faster

- jain's fairness index 這篇
- 重新設計
- 如何判定平衡?
- 跟我的一樣?
- 需要公式
- 建議
- 已有主導資源 for 異質性 的話，參考他的就行
- 反正要有自己的想法

- 想法一
- 公式有問題
- 1/3 1/3 1/3 (可調整?)
- alpha beta (1- alpha) ...
- 自己想法
- 不要 ACO(蟻群)
- 已有式子
- 跟 DRF 一樣，線性方程直接解、別搞模擬、別亂猜(k7: 阿都參考 DRF ，有異質性的話咧?)

- 拆開 or 合?
- 分久必「合」
- 分開做，一起考慮
-
考慮**剩下的**
資源使用公平(不是主導 but 工作使用的資源(wa do u mean)(主導資源不一樣的情況下 如何判定公平?))
系統負載平衡

- 異質性要加
- 不然主導變垃圾

後禮拜
不要先寫演算法
主導負載先設計出來
公平性公式

## 想法
- 學長演算法
- 在多租戶同時有應用需求時，先找目前被分配資源最少的租戶提出的應用請求
- 計算在該應用部署到各節點後的資源使用率差距、標準差、平均數，並使用TOPSIS求出能使上述數值達到最小的節點。
- 將該應用分配到節點上

- 公平性
- 原本 : 依據租戶分配好的資源數量來計算，取分配到最少資源租戶的應用，並依照該租戶所請求應用時間最早的作為優先考量
- 修改 : 依據租戶分配好的Dominanent Source(主導資源)和進入請求等待的應用來的主導資源稱為 Demand Dominanent Source(請求主導資源)，來進行綜合考量，分配好的主導資源越低優先權越高，請求主導資源越高則優先權越高，接著使用TOPSIS進行綜合考量。
- 差異 : 除了考量已分配好的主導資源來決定，也考量了需求主導資源，讓每個租戶的平均等待時間更為均勻，也能避免 Starvation。

- 負載平衡
- 原本 : 考量節點不同資源使用率差、同種資源使用率的標準差、節點的不同資源使用率的平均數
- 修改 : 節點的主導負載(使用率最高的資源)的標準差、主導負載的平均數

# ：P
這禮拜幹嘛
感冒

no 普拉布倫阿

有使用範例
阿不行就去找學長
- 柏謙
- 那個
- 又瑄
- 冠號

# PD
練習 k8s API
用火狐不能分享畫面QQ