Abstract-On-demand resursförsörjning i cloud computing tillhandahåller skräddarsydda resurspaket (vanligtvis i form av virtuella datorer) för att möta användarnas krav. Offentliga moln ger idag fler och mer utvecklade typer av virtuella maskiner, men har ännu inte erbjudit den mest flexibla dynamiska VM-monteringen, vilket delvis beror på bristen på en mogen mekanism för prissättning av skräddarsydda virtuella maskiner på plats. Detta arbete föreslår en effektiv randomiserad auktionsmekanism baserad på en ny tillämpning av utjämnad analys och randomiserad minskning, för dynamisk VM-försörjning och prissättning i geo-distribuerade molndatacenter. Denna auktion, så vitt vi vet, är den första i litteraturen som uppnår (i) sannfärdighet i förväntan, (ii) polynomisk löptid i förväntan, och (iii) (1 − )-optimal social välfärd i förväntan på resursallokering, där kan vara godtyckligt nära 0. Vår mekanism består av tre moduler: (1) en exakt algoritm för att lösa NP-hårda sociala välfärdsmaximering problem, som körs i polynom tid i förväntan, (2) en perturbation-baserade randomiserade resurs tilldelningssystem som producerar en VM provisioning lösning som är (1 − )-optimal och (3) en auktionsmekanism som tillämpar den perturbation-baserade systemet för dynamisk VM provision och priser anpassade virtuella maskiner med hjälp av en randomiserad VCG betalning, med en garanti i sannfärdighet i förväntan. Vi validerar mekanismens effektivitet genom noggrann teoretisk analys och spårdrivna simuleringar.
Zhang m.fl. REF använder smidig analys och randomiserade reduktionstekniker för att utforma en randomiserad molnresursauktion.
A truthful (1-ε)-optimal mechanism for on-demand cloud resource provisioning
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}