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J-GLOBAL ID：201702290230881945   整理番号：17A0165147

クラウド:自発的雲と予約インスタンス市場の混合【Powered by NICT】

Combined Cloud: A Mixture of Voluntary Cloud and Reserved Instance Marketplace

著者 (5件)： Shen Wei (Nanjing University) ,  Dou Wanchun (Nanjing University) ,  Wu Fan (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University) ,  Tang Shaojie (Department of Information Systems, University of Texas at Dallas) ,  Ni Qiang (School of Computing and Communications, Lancaster University)
資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 31  号： 6  ページ： 1110-1123  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自発的雲は,クラウドコンピューティングの新しいパラダイムである。いくつかの十分なプロビジョンの雲と共に代替選択を提供する。しかしながら,参加者は,自発的な雲の中へ彼らの計算資源を共有する不確実な時間スパンのための,いくつかの挑戦的な問題,すなわち,変動,過少 容量と低い利点である。本論文では,まずBittorrentプロトコルに基づいて提案したアーキテクチャ。このアーキテクチャでは,資源予約インスタンス市場からの予約または要求され,短い円内に低価格でアクセスすることができた。実際に,これらの資源は,不適切な資源プールを補充および自発的雲の変動及び過少 容量問題を軽減することができた。,各ノードの故障率はその共有時間の不確実性を評価した。線形予測モデルを活用することにより,システムの計算能力を評価するために使用されている分布関数により可能となった。さらに,コスト最適化問題を検討し,計算法は,自発的な雲における低利益問題を解決するために提示した。最後に,システム性能は二組のシミュレーションにより検証した。また実験結果は,資源予約最適化のための著者らの計算方法の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スパン ,  プロトコル ,  故障率 ,  計算機アーキテクチャ ,  線形予測 ,  *不確実性 ,  最適化 ,  分布関数
準シソーラス用語： システム性能 ,  コスト最適化 ,  低価格 ,  資源予約 ,  計算資源 ,  クラウドコンピューティング ,  *予約 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自発的雲 ,  システムアーキテクチャ ,  資源予約

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  雲 ,  予約 ,  インスタンス ,  市場