Cloud computing erbjuder många möjligheter för potentiella användare; det finns dock många olika lagrings- och beräkningstjänster att välja mellan mellan alla molnleverantörer och deras flera datacenter. I detta dokument fokuserar vi på problemet med att välja de bästa lagringstjänster enligt applikationens krav och användarens prioriteringar. I tidigare arbete beskrev vi en kapacitetsbaserad matchningsprocess som filtrerar bort alla tjänster som inte uppfyller de krav som anges av användaren. I detta dokument introducerar vi en matematisk modell som tar denna output lista över kompatibla lagringstjänster och konstruerar ett heltal linjär programmering problem. Detta ILP-problem tar hänsyn till lagring och beräkning av kostnader samt prestandaegenskaper som latency, bandbredd och jobbsvängtid; en lösning på problemet ger en optimal tilldelning av dataset till lagringstjänster och program körs för att beräkna tjänster. Vi visar att med moderna ILP-lösare kan ett rimligt stort problem lösas på en sekund; även med en storleksordning ökning av molnleverantörer, antal datacenter, eller lagringstjänster problemet fall kan lösas under en minut. Vi avslutar vår uppsats med två användningsfall, BLAST och MODIS. För MODIS vår rekommenderade dataallokering utnyttjar både moln och lokala resurser; det ådrar sig hälften av kostnaden för en ren molnlösning och jobb vända tiden är 52% snabbare jämfört med en ren lokal lösning.
Ruiz-Alvarez och Humphrey REF använder en sådan metod för att välja den bästa molnlagringsteknik med hjälp av ett heltal linjär programmering lösare.
A Model and Decision Procedure for Data Storage in Cloud Computing
{'venue': '2012 12th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (ccgrid 2012)', 'journal': '2012 12th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (ccgrid 2012)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}