Decentraliserad resursallokering är en nyckelfaktor för storskaliga autonoma (eller självstyrande) datorsystem. Motiverade av ett datacenterscenario, utforskar vi effektiva tekniker för att lösa resurskonflikter via samverkande förhandlingar. I stället för att i förväg beräkna det funktionella beroendet av varje elements nytta på den mängd resurser som det tar emot, vilket skulle kunna vara oöverkomligt dyrt, framkallas varje elements nytta stegvis. En sådan incremen tal nyttoutvecklingsstrategier kräver en utvärdering av endast en liten uppsättning provade driftspunkter, men ändå finner de nästan optimala tilldelningar med avseende på ett minimax beklagakskriterium. Vi beskriver preliminära beräkningsexperiment som illustrerar nyttan med vårt tillvägagångssätt. Det långsiktiga målet med autonom databehandling är att utveckla system som kan hantera sig själva med liten eller ingen mänsklig inblandning [7]. Sådana system måste ha förmågan att konfigurera sig själva, övervaka prestanda och anpassa sig till förändrade omständigheter, självoptimera och diagnostisera och reparera problem. I stora, distribuerade datorsystem kommer sådan autonomi i allmänhet att kräva kontinuerlig tilldelning och omfördelning av resurser (t.ex. beräkningscykler eller lagring) till olika dataelement. Som vi beskriver nedan är det nödvändigt att fördela det resonemang som krävs för att stödja optimal resursfördelning, vilket kräver någon form av samarbetsförhandling bland de dataelement som har motstridiga behov av kritiska resurser. För att motivera vårt tillvägagångssätt, överväger vi uppgiften att en au tomated resurse manager, eller förmedlare, allokera re källor till olika arbetsbörda chefer (WMs). Varje WM, med tanke på en särskild fördelning av resurser, måste bestämma hur dessa resurser på bästa sätt skall användas för att betjäna olika kundavtal. Som ett resultat av detta beror nyttan av en särskild tilldelningsnivå till en WM ofta på lösningen av ett komplext optimiseringsproblem. Tjänsteleverantörens uppgift är att fördela resurser till WMs på ett sätt som totalt (organisatoriskt) verktyg maximeras. Eftersom de enskilda WM-funktionerna är komplexa och inte har någon sluten form i allmänhet, är även beräkningen av en enda nyttopunkt i WM-funktionen komplex och mycket dyr-det är möjligt att kommunicera hela nyttofunktioner direkt till tillhandahållaren. Vi utvecklar en modell för distribuerade, kooperativa förhandlingar där tillhandahållaren interagerar med WMs genom en form av inkrementell nyttoframkallande. I vår modell ber arrangören WMs om prover på deras funktion vid vissa kritiska fördelningsnivåer. Vi beskriver tekniker genom vilka tillhandahållaren kan fördela resurser baserat på denna partiella nyttoinformation. Eftersom distribution i formationen över allmännyttiga funktioner är svår att få, använder vi en distributionsfri modell, maximal ånger, för att mäta kvaliteten på en sådan tilldelning. Vi beskriver beräkningsmetoder för beräkning av maximal ånger, samt metoder för beräkning (och approximering) tilldelningar med minimal max (minimax) ånger. Vi beskriver också flera framkallningsmetoder som i värsta fall kan erbjuda en förbättring av beslutskvaliteten, och som i praktiken mycket snabbt förbättrar beslutskvaliteten i värsta fall. Resten av tidningen är organiserad enligt följande. I Avsnitt 2 beskriver vi resurstilldelningsproblemet för ett datacenter med flera WMs, med hjälp av detta för att motivera den mer allmänna modellen som följer. Vi hävdar att detta problem bör ses som en form av samarbetsförhandling, och lösas med hjälp av inkrementell nyttoutveckling, i avsnitt 3. I Avsnitt 4, vi formalisera vår modell, och presentera exakta och ungefärliga algoritmer för att beräkna allo katjoner med minimax ångra med tanke på en uppsättning delvis kända WM verktygsfunktioner. I avsnitt 5 beskriver vi incremen tal framkallningsstrategier som är utformade för att minska minimax ånger, och presentera resultat som visar effektiviteten av dessa strategier i avsnitt 6 med hjälp av data center modellen. Vi avslutar i Avsnitt 7 med en diskussion om framtida forskningsinriktningar.
I stället är motivet bakom REF att hitta nästan optimala tilldelningar av resurser till olika dataelement i stora, distribuerade datorsystem.
Cooperative Negotiation in Autonomic Systems using Incremental Utility Elicitation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}