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我校教师在云资源效率优化方面取得新进展(图)

来源:信息工程学院 发布日期:2022-05-17

  近期,我校信息工程学院吴小红老师(第一作者)与上海交通大学李国强等合作,在国际著名期刊《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》第51卷第8期上,发表题为“An Effective Data-Driven Cloud Resource Procurement Scheme With Personalized Reserve Prices”的最新研究成果。该期刊由美国电气与电子工程师学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE)主办,系国际计算机控制论、自动化与控制系统领域中科院SCI一区TOP期刊,影响因子13.451。

  云资源的选择对用户来说非常重要,它直接影响用户的效用。为提高用户所购买资源的效率,该研究根据历史竞价信息,提出了数据驱动的云资源采购(CRP)拍卖,可以帮助资源购买者对云资源进行优化选择。该项研究设计了两类具有个性化保留价格的拍卖机:Lazy-CRP和Eager-CRP,其中的保留价由代理根据云提供商成本的信息在拍卖前设定。假设每个云提供商都是短视的,该研究为Lazy-CRP提出了个性化保留价格的最优学习算法,为Eager-CRP方法提出了2-近似学习算法。即使云提供商的成本分布函数不相同,这两种算法也可有效执行。在仿真中,通过与传统VCG-CRP比较,结果显示提出的机制非常适合于提供者数量非常少的情况。根据仿真结果,当云供应商的数量少于四家时,数据驱动的采购方案获得的总效用显著高于VCG-CRP。当只有两个提供者时,新机制增加的总效用可高达VCG-CRP获得的效用的80%。

     


  吴小红长期从事算法博弈论及其应用的研究工作,在云计算资源优化管理领域取得较好进展,研究成果发表于国内外顶级期刊。本次研究成果将对进一步推动云计算资源的优化管理。

通讯员:赵康