文献

J-GLOBAL ID：201702281386797397   整理番号：17A1651569

クラウドスケジューラにおける需要不確実性を用いたロバストなマルチリソース割当【Powered by NICT】

Robust Multi-Resource Allocation with Demand Uncertainties in Cloud Scheduler

著者 (4件)： Yao Jianguo ,  Lu Qiumin ,  Jacobsen Hans-Arno ,  Guan Haibing
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SRDS  ページ： 34-43  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 雲スケジューラは,クラウドプラットホームにおける多資源(例えば,CPU,GPU,記憶貯蔵など)を管理する資源利用率を改善し,クラウドプロバイダのためのコスト効率を達成した。多資源の最適配分は,クラウドコンピューティングにおける重要な技術となっており,ますます注目を集めている。既存複数資源割当法が仕事を多資源のための一定需要を持つという条件に基づいて開発した。しかし,これらの方法はジョブ実行における動的資源要求による実クラウドスケジューラに適用できない可能性がある。本論文では,可変資源要求によりもたらされる不確実性を持つロバストな複数資源配分問題を研究した。この目的のために,コスト関数をジョブに優性共有と一般化公平性に対する公平性と呼ばれる二複数資源効率公平性指標のいずれかとして選択し,三つの典型的なモデルによる資源需要不確実性,すなわち,シナリオ需要の不確実性,箱需要不確実性と楕円体需要の不確実性をモデル化した。最適化問題を解くことにより,雲スケジューラの不確実性を持つロバストな複数資源配分のための解を得る。広範なシミュレーションにより,提案したアプローチは,資源需要の不確実性を扱うことができ,雲スケジューラは,最適化されたロバストな方法で実行されることが示される。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： 公平性 ,  費用関数 ,  最適化 ,  *ロバスト性 ,  最適化問題 ,  *資源割付 ,  モデリング ,  記銘 ,  *不確実性
準シソーラス用語： 資源効率 ,  クラウドコンピューティング ,  最適配置 ,  資源利用 ,  *スケジューラ ,  *需要不確実性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 需要不確実性 ,  ロバスト ,  マルチ ,  リソース割当