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J-GLOBAL ID：201702238145803177   整理番号：17A1029551

クラウドコンピューティングにおけるリソース・プロビジョニングの同時最適化【Powered by NICT】

Joint Optimization of Resource Provisioning in Cloud Computing

著者 (2件)： Chase Jonathan (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Niyato Dusit (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Services Computing  (IEEE Transactions on Services Computing)
巻： 10  号： 3  ページ： 396-409  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2437A  ISSN： 1939-1374  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングは供給資源への仮想化を利用した。ますます,仮想マシン(VM)は,高帯域幅要求を持っている;が,以前の研究は両VMと帯域幅提供の課題に取り組む完全にしなかった。資源を効率的にするために,VMと帯域幅割当を組み合わせた関節アプローチが必要である。さらに,実際には,需要は不明である。サービス提供者は資源の予約を可能にした。しかし,およびプロビジョニングの危険性に起因して,筆者らはこのリスクを説明するために確率的計画法を採用した。確率的最適化の効率を改善するために,シナリオツリー低減アルゴリズム,実行可能性を有意に増加させると問題空間を減少させるが,良好な発見的方法を維持した。さらに,パラメータ変化に対する著者らの解の耐性を見出すことを感度解析を行った。歴史的需要データに基づいて,筆者らは筆者らの解は最適化されており,パラメータ値の変化にうまく応答することを見つけるために決定論的等価式を用いた。も価格の感度解析は,コスト効率を最大化の両方の利用者と提供者に有用であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 発見的方法 ,  確率的計画法 ,  感度解析 ,  仮想機械システム ,  *最適化 ,  帯域幅 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： コスト効率 ,  決定論 ,  確率的最適化 ,  帯域割当 ,  仮想化 ,  *同時最適化 ,  *プロビジョニング ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： クラウドコンピューティング ,  同時最適化