مهندسی سیستم و بهره‌وری

مهندسی سیستم و بهره‌وری

ترکیب مدل حراج دوسویه پیوسته و فاکتورهای مبتنی بر بازار برای تخصیص سرویس در رایانش ابری

نوع مقاله : پژوهشی

نویسنده
دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه کاشان، کاشان، ایران
چکیده
رایانش ابری یک رویکرد جدید برای ارائه منابع کامپیوتری است که به‌سرعت درحال‌توسعه بوده و توجه بسیاری از محققان و صاحبان صنایع را جلب کرده است. در رایانش ابری همه‌چیز به شکل سرویس ارائه می‌شود که این سرویس می‌تواند از زیرساخت‌های سخت‌افزاری تا برنامه‌های کاربردی مختلف باشد. هر کاربر (مصرف‌کننده) برای انجام عملیات موردنیاز خود به رایانش ابری مراجعه می‌کند و برای انجام این کار نیاز دارد تا چندین سرویس مختلف را به‌صورت هم‌زمان و یا به‌صورت یک روند کاری دریافت کند. روش‌های مبتنی بر حراج، توان بالایی برای مدیریت تخصیص سرویس در سیستم‌های توزیع‌شده از قبیل: رایانش ابری، گریدی و... دارند. در این تحقیق، یک روش حراج دو طرفه پیوسته برای تخصیص سرویس در رایانش ابری ارائه می‌شود که امکان تخصیص سرویس‌های مختلف به کاربران را فراهم می‌کند. در این روش، مصرف‌کنندگان و ارائه‌دهندگان با بررسی فاکتورهای مبتنی بر بازار مختلف، بازار را به‌طور کامل بررسی و قیمت خریدوفروش خود را به‌سرعت با قیمت موردقبول بازار همگرا می‌کنند. نتایج ارزیابی‌های نشان می‌دهد که در روش مذکور قیمت‌گذاری عادلانه و بر اساس عرضه و تقاضای بازار است و روش مذکور درزمینه نرخ تخصیص موفق، بهره‌وری سرویس‌ها و میانگین زمان تخصیص به‌طور کارا عمل می‌کند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Combining a Continuous Two-way Auction Model and Market-based Factors for Service Allocation in Cloud Computing

نویسنده English

Nima Farajian
Ph.D. Student, Faculty of Computer Engineering, University of Kashan, Kashan,, Iran
چکیده English

Cloud computing is a new approach to providing computing resources that is rapidly developing and has attracted the attention of many researchers and industry owners. In cloud computing, everything is provided in the form of a service, which can range from hardware infrastructure to various applications. Each user (consumer) refers to cloud computing to perform their required operations and to do this, they need to receive several different services simultaneously or as a workflow. Auction-based methods have high power for managing service allocation in distributed systems such as: cloud computing, grid computing, etc. In this research, a continuous two-way auction method for service allocation in cloud computing is presented, which allows the allocation of different services to users. In this method, consumers and providers thoroughly examine the market by examining various market-based factors and quickly converge their buying and selling prices to the market's acceptable price. The evaluation results show that in the aforementioned method, pricing is fair and based on market supply and demand, and the aforementioned method works efficiently in terms of successful allocation rate, service efficiency, and average allocation time.

کلیدواژه‌ها English

Cloud Computing
Multi-agent systems
Continuous two-way auction
Service Allocation

Copyright ©, Nima Farajian

 

License

This article is released under the Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license. Anyone is free to copy, share, translate, and adapt this article for any purpose, whether commercial or non-commercial, as long as proper citation is given to the authors and original publication.

Buyya, R., Abramson, D., Giddy, J., & Stockinger, H. (2002). Economic models for resource management and scheduling in grid computing. Concurrency and computation: practice and experience, 14, 1507-1542.
Fujiwara, I., Aida, K., & Ono, I. (2010). Applying double-sided combinational auctions to resource allocation in cloud computing. 2010 10th IEEE/IPSJ International Symposium on Applications and the Internet, (pp. 7-14).
Garg, S. K., Buyya, R., & Siegel, H. J. (2010). Time and cost trade-off management for scheduling parallel applications on utility grids. Future Generation Computer Systems, 26, 1344-1355.
Gutierrez-Garcia, J. O., & Sim, K. M. (2013). Agent-based cloud service composition. Applied intelligence, 38, 436-464. Izakian, H., Abraham, A., & Ladani, B. T. (2010). An auction method for resource allocation in computational grids. Future
Generation Computer Systems, 26, 228-235
Izakian, H., Ladani, B. T., Zamanifar, K., Abraham, A., & Snasel, V. (2009). A continuous double auction method for resource allocation in computational grids. 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Scheduling, (pp. 29-35).
Lin, W.-Y., Lin, G.-Y., & Wei, H.-Y. (2010). Dynamic auction mechanism for cloud resource allocation. Proceedings of the 2010 10th IEEE/ACM International Conference on Cluster, Cloud and Grid Computing, (pp. 591- 592).
Samimi, P., Teimouri, Y., & Mukhtar, M. (2016). A combinatorial double auction resource allocation model in cloud computing. Information Sciences, 357, 201-216.
Schnizler, B., Neumann, D., Veit, D., & Weinhardt, C. (2008). Trading grid services--a multi-attribute combinatorial approach. European Journal of Operational Research, 187, 943-961.
Sim, K. M. (2005). From market-driven e-negotiation to market-driven g-negotiation. 2005 IEEE International Conference on e-Technology, e-Commerce and e-Service, (pp. 408-413).
Sim, K. M. (2006). A survey of bargaining models for grid resource allocation. ACM SIGecom Exchanges, 5, 22-32.
Sim, K. M. (2009). Agent-based cloud commerce. 2009 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, (pp. 717-721).
Sim, K. M. (2011). Agent-based cloud computing. IEEE transactions on services computing, 5, 564-577.
Sim, K. M., & Shi, B. (2010). Concurrent Negotiation and Coordination for Controlling Grid Resource Co-Allocation. IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics, 753-766.
Stevens, T., De Leenheer, M., Develder, C., Dhoedt, B., Christodoulopoulos, K., Kokkinos, P., & Varvarigos, E. (2009). Multi-cost job routing and scheduling in Grid networks. Future Generation Computer Systems, 25, 912-925.
Tan, Z., & Gurd, J. R. (2007). Market-based grid resource allocation using a stable continuous double auction. 2007 8th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing, (pp. 283-290).
Wu, X., Gu, Y., & Tao, J. (2011). Cloud computing resource allocation mechanism research based on reverse auction. Energy Procedia, 736-741.
Xiao, L., Zhu, Y., Ni, L. M., & Xu, Z. (2008). Incentive-based scheduling for market-like computational grids. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 19, 903-913.