Infrastructure-as-a-service (IaaS) moln erbjuder olika instans inköpsalternativ. En användare kan antingen köra instanser på begäran och betala endast för vad den använder, eller så kan den prepay att reservera instanser under en lång period, under vilken en användningsrabatt är berättigad. Ett viktigt problem som en användare ställs inför är hur dessa två instansalternativ kan kombineras dynamiskt för att tillgodose tidsförändrande krav till lägsta kostnad. Befintliga strategier i litteraturen kräver dock antingen exakt kunskap eller fördelning av krav på lång sikt, vilket avsevärt begränsar deras användning i praktiken. Till skillnad från befintliga verk föreslår vi två praktiska onlinealgoritmer, en deterministisk och en annan randomiserad, som dynamiskt kombinerar de två instansalternativen online utan någon kunskap om framtiden. Vi visar att den föreslagna deterministiska (resp., randomiserade) algoritmen inte ådrar sig mer än 2 À a (resp., e=ðe À 1  och) gånger den minsta kostnad som erhålls av en optimal offline algoritm som känner till den exakta framtiden a priori, där a är den berättigade rabatten efter bokning. Våra onlinealgoritmer uppnår bästa möjliga konkurrensförhållanden i både deterministiska och randomiserade fall, och kan enkelt utvidgas till fall där kortsiktiga prognoser är tillförlitliga. Simuleringar som drivs av en stor volym av verkliga spår visar att betydande kostnadsbesparingar kan uppnås med rådande IaaS-priser.
I REF föreslår författarna onlinestrategier för att reservera instanser utan att på förhand känna till framtida krav.
Optimal Online Multi-Instance Acquisition in IaaS Clouds
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}