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崑山科技大學 數位生活科技研究所 蔡德明所指導 謝侑諱的 以資源再分配處理雲虛擬系統的災難排除研究 （2016），提出google vm費用關鍵因素是什麼，來自於雲虛擬系統、崩潰、效能互相爭奪、CPU自動範圍輪序方式、快速回應。
而第二篇論文中原大學 資訊管理研究所 林志浩所指導 郭文洲的 雲端運算環境之彈性系統架構效能分析 （2016），提出因為有 雲端計算、系統架構、效能分析、Hadoop的重點而找出了 google vm費用的解答。
以資源再分配處理雲虛擬系統的災難排除研究
為了解決google vm費用 的問題，作者謝侑諱 這樣論述：
在考量機房與設備的建置及維護費用下，當企業主有處理大量運算與資料儲存的任務時，目前均傾向於向雲服務提供商租買雲端伺服器，以達到減少硬體維護的成本與空間，故雲虛擬伺服器的需求越來越高。但是在供應商為了要將自家硬體設備完全的發揮最大資源營運而達到最高收益，往往會忽略實體機器系統也需要運算資源，導致使用者在使用雲虛擬伺服器會產生延遲問題，甚至發生實體機器崩潰情形。因此本研究以多部伺服器搭配KVM虛擬化軟體建置雲虛擬化叢集系統，透過VM執行super pi 模擬CPU高運算狀態與VM內讀取一個10MB文字檔案，再搭配client端java程式不斷擷取畫面與顯示時間，測試實體機器在不同負載與vcpu不
同對應所產生畫面回應的時間之效能測試。本研究主要是提供雲虛擬化叢集系統一個機制，此機制可以預防實體機器因資源分配不均而產生崩潰、及虛擬機快速回應時間。透過測試數據分析，發現使用者虛擬機畫面回應速度效能最大影響在於實體機器上的CPU全部處於忙碌狀態。至於disk I/O與虛擬機網路不會因一台虛擬機就造成使用者有效能問題。但虛擬機數量變多可能就會造成效能互相爭奪情形。因此本研究透過計算將一段時間高負載disk I/O與網路虛擬機資源加以限制。本研究針對CPU在虛擬機器與實體機器的運作方式所得到的數據來作分析。其中， CPU的運作方式，是以忙碌模擬的負載程度和使用過度之情況。最後，虛擬機CPU對應實
體機器達到畫面更新速度，將推導出最佳的CPU自動範圍輪序對應方式；接下來，再以自動範圍輪序公式，來判斷該KVM server虛擬機是否超過最高負載值。此自動範圍輪序公式為「(實體機器全部執行緒-2)/全部執行緒/該KVM Server內的虛擬機數量」。本研究使用的範圍輪循方式，與系統運用全部執行緒自動輪循比較，測試結果證實，範圍輪循方式在回應使用者畫面刷新時間較為短，讓使用者在操作VM時能有比較快的回應，且在高負載運用的負載限制演算法限制VM的資源，可以有效讓新加入VM或是突然需要高效率VM，依然能夠爭取到資源供使用者運用。
雲端運算環境之彈性系統架構效能分析
為了解決google vm費用 的問題，作者郭文洲 這樣論述：
近年來，大數據分析需求的成長與大受歡迎的雲端計算，加上許多網路應用程式被運用於商業用途，如社交網路、 影音串流媒體服務和企業資料中心，資料中心網路的優勢是巨大的存儲空間，低計算延遲、低佈署成本和高可用性，但是對於大量的使用者及數據傳輸，也提高延遲網路擁塞和網路瓶頸，是雲計算中的一些問題，從集中式架構到分散式架構，邊緣計算可以將負載轉移到邊緣主機，可以減少應用程式反應時間並提高了整體使用率，而且建置所需費用可能會使得企業面臨抉擇，是要選擇有著不中斷服務提供的雲端資源，或是選擇自行架設效能相稍低於大型主機，較為低階版本的伺服器主機，或是採用最基本的Laptop來架設系統環境，但隨著資料成長快速，
資料中心已處在過載環境下，持續的擴展資料中心處理規模，也消耗了大量的資源，為此在本文中，我們分別測試雲端計算、霧計算與露計算，針對Hadoop執行wordcount所需時間，來決定建議客戶採用哪種建置方式，以符合客戶需求並減少建置成本的規劃，對於現在普遍處於資訊過載的數據中心是相當重要的議題。