Abstract-Inriktningen i detta dokument är på energi-medveten resurshantering i ett moln datorsystem. En stor del av det befintliga arbetet förutsätter att resursbehoven för olika tillämpningar är kända och givna som skalärvärden. Det är dock mycket svårt att känna till de exakta resursbehoven, och därför är det lämpligare att behandla resursbehov för tillämpningar som slumpmässiga variabler med kända egenskaper. För en önskad servicekvalitet kan det totala resursbeloppet sedan beräknas som en funktion av medlen och standardavvikelserna för dessa slumpmässiga variabler. Inspirerad av den moderna portföljteorin presenterar denna uppsats algoritmer som minimerar den totala mängden beräknad resurs i systemet. En källa till svårigheter är att några av de tidigare nämnda slumpvariablerna kan korreleras med varandra. De föreslagna algoritmerna hanterar effektivt korrelerade tillämpningar. Experimentella resultat visar att den föreslagna lösningen trots sin enkelhet och skalbarhet överträffar de välkända heuristikerna, dvs. den första passformen minskar (FFD) och den bästa passformen minskar (BFD) med i genomsnitt 10 % samtidigt som verkställighetstiden är låg.
I studien av Hwang et al. Det anses att de exakta resurskraven för en ansökan inte kunde hittas lätt Ref.
Portfolio Theory-Based Resource Assignment in a Cloud Computing System
{'venue': '2012 IEEE Fifth International Conference on Cloud Computing', 'journal': '2012 IEEE Fifth International Conference on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}