ARAAC: A Rational Allocation Approach in Cloud Data Center Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The expansion of telecommunication technologies touches almost all aspects life that we are living nowadays. Indeed, such technologies have emerged as a fourth essential utility alongside the traditional utilities of electricity, water, and gas. In this context, Cloud Data Center Networks (cloud-DCNs) have been proposed as a promising way to cope with such a high-tech era and with any expected trends in future computing networks. Resources of cloud-DCNs are leased to the interested users in the form of services, such services come in different models that vary between software, platform, and infrastructure. The leasing process of any service model starts with the users (i.e., service tenants). A tenant asks for the service resources, and the cloud-provider allocates the resources with a charge that follows a predefined cost policy. Cloud resources are limited, and those cloud providers have profit objectives to be satisfied. Thus, to comply with the aforementioned promise, the limited resources need to be carefully allocated. Existing allocation proposals in the literature dealt with this problem in varying ways. However, none proposes a win-win allocation model that satisfies both the providers and tenants. This work proposes A Rational Allocation Approach in Cloud Data Center Networks (ARAAC) that efficiently allocates the available cloud resources, in a way that allows for a win-win environment to satisfy both parties: the providers and tenants. To do so, ARAAC deploys the Second Best-Price (SBP) mechanism along with a behavioral-based reputation model. The reputation is built according to the tenants’ utilization history throughout their previous service allocations. The reputation records along with the adoption of the SBP mechanism allows for a locally free-equilibrium approach that allocates the available cloud-DCN resources in an efficient and fair manner. In ARAAC, through an auction scenario, tenants with positive reputation records are awarded by having the required resources allocated at prices that are lower than what they have offered. Compared to other benchmark models, simulation results show that ARAAC can efficiently adapt the behavior of those rational service-tenants to provide for better use of the cloud resources, with an increase in the providers’ profits.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle