Abstract-I detta dokument anser vi att en applikationsleverantör som samtidigt utför periodiska långa jobb och behöver säkerställa ett minimum av genomströmning för att garantera QoS till sina användare; applikationsleverantören använder virtuella maskiner (VM) resurser som erbjuds av en IaaS leverantör. Syftet med de periodiska arbetstillfällena är att beräkna åtgärder för de uppgifter som samlas in under en viss tidsperiod. Vi antar att IaaS leverantören erbjuder en lön för endast vad du använder system som liknar Amazon EC2 tjänsten, inklusive på begäran och spot VM instanser. De förstnämnda säljs till ett fast pris, medan de senare tilldelas på grundval av en auktion. Vi fokuserar på anbudsförfarandet av applikationsleverantören och modellerar budgivningsproblemet som ett Q-Learning-problem, med hänsyn till arbetsbelastningen, de maximala genomförandetiderna sedan jobben började, den sista kontrollpunkten och de tidigare spotpriserna som observerats. I Q-Learning, en form av modellfri förstärkning Learning, står spelaren gång på gång inför ett val bland N olika åtgärder, som kommer att avgöra omedelbara belöningar eller kostnader och kommer att påverka framtida utvecklingar. Genom numeriska experiment analyserar vi den resulterande budstrategin under olika scenarier. Våra resultat visar applikationsleverantören förmåga att förfina sitt beteende och att bestämma den bästa åtgärden för att minimera den genomsnittliga kostnaden per jobb, även med hänsyn till kontrollpointing frågor och QoS begränsningar.
När det gäller QoS studerar pappersreferensdokumentet det anbudsförfarande som en applikationsleverantör skulle utföra för att säkerställa ett minimum av genomströmning för att garantera QoS, genom att modellera problemet som ett Q-Learning-problem som begränsas av flera indataparametrar.
QoS-aware bidding strategies for VM spot instances: A reinforcement learning approach applied to periodic long running jobs
{'venue': '2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM)', 'journal': '2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}