Cloud computing håller på att bli en viktig komponent i moderna dator- och kommunikationssystem. Tillgängliga resurser i molnet såsom datornoder, lagring, databaser, etc. paketeras ofta i form av virtuella maskiner som ska användas av fjärrbaserade klientapplikationer för beräkningsuppgifter. Molnet har dock ett begränsat antal virtuella maskiner tillgängliga, som måste användas effektivt för att generera högre produktivitet och därefter generera maximala intäkter. Kundapplikationer genererar förfrågningar med beräkningsuppgifter vid slumpmässiga tillfällen med slumpmässig komplexitet som ska behandlas av molnet. Leverantören av molntjänster (CSP) måste avgöra om en virtuell dator ska tilldelas en uppgift eller vänta på en mer komplex uppgift i framtiden. Vi föreslår en tröskelbaserad mekanism för att optimalt bestämma fördelningen och prissättningen av virtuella maskiner för att successivt anlända förfrågningar för att maximera intäkterna från CSP över en ändlig tidshorisont. Dessutom utvecklar vi en anpassningsbar och motståndskraftig ram baserad på vilken kan motverka effekten av realtidsförändringar i antalet tillgängliga virtuella maskiner på molnservern, frekvensen och arten av anländande uppgifter på intäkterna från CSP.
Dynamisk tilldelning av resurser till stokastiska och anländande förfrågningar har studerats i cloud computing sammanhang i REF.
Adaptive and Resilient Revenue Maximizing Dynamic Resource Allocation and Pricing for Cloud-Enabled IoT Systems
{'venue': 'Annual American Control Conference (ACC 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}