Sammanfattning av denna webbsida: Virtualiseringstekniker gör det möjligt för molnleverantörer att konsolidera flera IaaS-bestämmelser till en enda server i form av virtuella maskiner. Dessutom, för att uppfylla de olika servicekraven från flera användare, måste en molnleverantör erbjuda flera typer av VM instanser, som är förknippade med olika konfigurationer och prestanda, samt olika priser. I en sådan heterogen virtuell maskin placeringsprocess, ett betydande problem som en molnleverantör står inför är hur man optimalt accepterar och placera flera VM-tjänstförfrågningar i sina molndatacenter för att uppnå intäktsmaximering. För att ta itu med denna fråga, i detta dokument, vi först formulera en sådan intäktsmaximering problem under VM antagningskontroll som en flerdimensionell knapsack problem, som är känd för att vara NP-hård att lösa. Sedan föreslår vi att använda en kors-entropy-baserad optimeringsmetod för att ta itu med detta intäktsmaximeringsproblem, genom att få en nästan optimal godtagbar uppsättning för leverantören att acceptera in i sina datacenter, från väntande VM-tjänst begäran i systemet. Slutligen, genom omfattande experiment och mätningar i en simulerad miljö med inställningarna för VM-exemplar klasser som härrör från verkliga molnsystem, visar vi att vår föreslagna kors-entropi-baserade antagningsoptimering algoritm är effektiv och effektiv för att maximera molnleverantörernas intäkter i en offentlig molndatamiljö.
- Pan et al. - Vad är det? REF försöker ta itu med heterogena problem med optimering av virtuella datorers placering genom att föreslå en strategi för korsentropibaserad tillträdeskontroll.
A Cross-Entropy-Based Admission Control Optimization Approach for Heterogeneous Virtual Machine Placement in Public Clouds
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}