Two Efficient QoS-Based Approaches for a Resource Splitting Strategy across Multiple Cloud Providers
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the problem of com-putational and networking virtual resources embedding across multiple Infrastructure-as-a-Service (IaaS) providers. This issue, usually referred to as the Virtual Network Embedding (VNE) problem, requires two phases of operation in such a context: the multicloud virtual network requests (VNRs) splitting, followed by the intracloud VNR segments mapping. This paper focuses on the splitting phase problem, by proposing a splitting strategy based on two optimization approaches, with the objective of improving the performance and the quality of service (QoS) of resulting mapped VNR segments. An Integer Linear Program (ILP) is used to formalize our splitting strategy as a mathematical minimization problem with constraints. The ILP model is first solved with the exact approach. Subsequently, a metaheuristic approach based on the Tabu Search (TS) is proposed in order to find optimal or near-optimal solutions in polynomial solving time. The simulation results obtained show the efficiency of the proposed VNRs splitting approaches according to several performance criteria. Solution costs of the heuristic are on average close to the exact solution, with an average cost gap ranging from 0% to a maximum of 2.05%, performed in a highly reduced computing time. In comparison with other baseline approaches, the acceptance rate and the delay are improved by approximately 15%, while preventing QoS violations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».