Optimal Online Multi-Instance Acquisition in IaaS Clouds
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructure-as-a-service (IaaS) clouds offer diverse instance purchasing options. A user can either run instances on demand and pay only for what it uses, or it can prepay to reserve instances for a long period, during which a usage discount is entitled. An important problem facing a user is how these two instance options can be dynamically combined to serve time-varying demands at minimum cost. Existing strategies in the literature, however, require either exact knowledge or the distribution of demands in the long-term future, which significantly limits their use in practice. Unlike existing works, we propose two practical online algorithms, one deterministic and another randomized, that dynamically combine the two instance options online without any knowledge of the future. We show that the proposed deterministic (resp., randomized) algorithm incurs no more than 2 - α (resp., e/(e-1 + α)) times the minimum cost obtained by an optimal offline algorithm that knows the exact future a priori, where a is the entitled discount after reservation. Our online algorithms achieve the best possible competitive ratios in both the deterministic and randomized cases, and can be easily extended to cases when short-term predictions are reliable. Simulations driven by a large volume of real-world traces show that significant cost savings can be achieved with prevalent IaaS prices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».