A Price-Based Grid Resources Pricing Approach for NonStorable Real Assets
Notice bibliographique
Résumé
A grid-computing paradigm delivers the processing power of massively parallel computation to all subscribed users. Current trends, research, and developments in grid computing show that the available grid resources exist as non-storable compute commodities and are distributed geographically – the grid problem. To solve the grid problem, several initiatives have developed frameworks for grid economy and have proposed several algorithms towards an optimized resources scheduling in a grid environment. However, since the grid resources availability depends on the time of usage and are transient, such generic approaches lack the ability to capture the realistic valuation of the resources and fail to guarantee the certainty in their availability measured as Quality of Service (QoS). Uncertainties in grid resource availability do not guarantee a user expected QoS without over committing (e.g., storing the non-storable resources) resources to the users. To guarantee QoS (satisfy a users’ computing needs), we propose a price-based and quality-aware model that captures the realistic value of the grid compute commodities. We use the financial option theory from a real option perspective to value grid resources by treating them as real assets. We discuss a set of results on pricing grid compute cycles. Our results are based on the compute cycle usage obtained from the WestGrid node at the University of Manitoba. We extend and generalize our study to any grid in general but with specific reference to the WestGrid. Keywords: Financial Options, Price Stochasticity, Compute Cycles, Real Options, Quality of Service. Allenotor, D. & Oyemade, D. A. (2022): A Price-Based Grid Resources Pricing Approach for Non-Storable Real AssetsJournal of Advances in Mathematical & Computational Science. Vol. 10, No. 2. Pp 1-18 DOI: dx.doi.org/10.22624/AIMS/MATHS/V10N2P1. Available online at www.isteams.net/mathematics-computationaljournal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».