支持消费转移的云资源分配与定价机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872313
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In view of the phenomenon on serious unbalance of cloud resources consumption, the main goal of this project is to design a mechanism with consumption shifting ability to allocate and price cloud resources efficiently. By considering consumers’ alignment and the real situation of consumption shifting in the cloud market, as well as the cost for unit computing and the different payment of peak and valley time period, this funding focuses on researching the key issues about mechanism design for cloud resource allocation, shifting quantitative calculation and cloud resource pricing with the properties of individual rationality, budget balance and incentive compatibility. By studying the above contents, it will not only form a methodology for the effective use of cloud services, but also provide a theoretical guidance for other allocation and scheduling problem with the property of resource competition. This project is committed to achieving four specific purposes: 1) Modeling the dynamic environment cloud market, and designing an agent-based cloud resources consumption shifting architecture, sequentially achieving the goal of allocating and adjusting the consumption of cloud resource according to needs; 2) Designing a set of bidding language with the abilities to report users' preference, and effectively express the consumers' alignment willingness and personalized requirements; 3) Designing the cloud resource allocation and pricing algorithm for computing task, and designing the shifting mechanism which satisfies with the properties about both optimal revenue and competitive equilibrium; 4) Based on the case study and simulation experiment, testing and applying the cloud resources shifting mechanism on the real platform of ‘Alibaba Cloud’.
针对云资源消费的严重不均现象,本项目拟设计并实现支持消费转移的云资源分配与定价机制,以有效均衡平台负载提高资源利用效率。项目从云市场架构、用户结盟和竞价语言入手,综合考虑峰谷时段的单位计算开支及消费转移成本,重点研究兼顾个体理性、预算平衡和激励兼容等属性的云资源分配、转移定量与资源定价等问题。通过本项目研究,不仅为云服务的均衡利用提供方法论,而且对其它具有竞争属性的资源分配、调度问题提供理论指导。该项目致力于实现下述四个具体目标:1)对云市场动态环境建模,设计一种分层的云资源消费转移架构,实现云资源消费量动态按需分配和调整;2)定义一种具有偏好表示能力的用户竞价语言,有效表达云消费者的结盟意愿及个性需求;3)设计面向计算任务的云资源分配与定价算法,实现满足整体收益最优及竞争均衡的转移机制;4)在案例分析及模拟实验的基础上,实现云资源消费转移机制在真实的“阿里云”平台上的测试应用。

结项摘要

为了能够有效地均衡平台负载提高资源利用效率,本项目重点研究了兼顾个体理性、预算平衡和激励兼容等属性的云资源分配、转移定量与资源定价等问题。本项目取得了以下四个成果:1)对云市场动态环境建模,设计了一种分层的云资源消费转移架构,实现了云资源消费量动态按需分配和调整;2)定义了一种具有偏好表示能力的用户竞价语言,有效表达了云消费者的结盟意愿及个性需求;3)设计了面向计算任务的云资源分配与定价算法,实现了满足整体收益最优及竞争均衡的转移机制;4)在案例分析及模拟实验的基础上,实现了云资源消费转移机制在真实的测试应用。本项目研究不仅为云服务的均衡利用提供方法论,而且对其它具有竞争属性的资源分配、调度问题提供理论指导。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(2)
Extend auction description language to represent and reason knowledge in auctions
扩展拍卖描述语言以表示和推理拍卖中的知识
  • DOI:
    10.1016/j.compeleceng.2021.107595
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
    Computers & Electrical Engineering
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    ZhenleiXu;Junwu Zhu
  • 通讯作者:
    Junwu Zhu
A real-time decentralized algorithm for task scheduling in multi-agent system with continuous damage
连续损伤多智能体系统任务调度的实时分散算法
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2019.105628
  • 发表时间:
    2019-10
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Zhu Junwu;Shi Jieke;Yang Zhou;Li Bin
  • 通讯作者:
    Li Bin
An auction-based rescue task allocation approach for heterogeneous multi-robot system
基于拍卖的异构多机器人系统救援任务分配方法
  • DOI:
    10.1007/s11042-018-7080-4
  • 发表时间:
    2018-12
  • 期刊:
    Multimedia Tools and Applications
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Shi Jieke;Yang Zhou;Zhu Junwu
  • 通讯作者:
    Zhu Junwu
SVMs Multi-class Loss Feedback Based Discriminative Dictionary Learning for Image Classification
基于 SVM 多类损失反馈的图像分类判别字典学习
  • DOI:
    10.1016/j.patcog.2020.107690
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Pattern Recognition
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Bao-Qing Yanga;Xin-Ping Guan;Jun-Wu Zhu;Chao-Chen Gu;Kai-Jie Wu;Jia-Jie Xu
  • 通讯作者:
    Jia-Jie Xu
Network-aware Virtual Machine Migration Based on Gene Aggregation Genetic Algorithm
基于基因聚合遗传算法的网络感知虚拟机迁移
  • DOI:
    10.1007/s11036-019-01376-7
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    Mobile Networks and Applications
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Yi Jiang;Jinjin Wang;Jieke Shi;Junwu Zhu;Ling Teng
  • 通讯作者:
    Ling Teng

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其他文献

Sensing Signal Analysis and Imaging Processing With High Frequency Ultrasonic Testing for Fe-Based Amorphous Coatings
铁基非晶涂层高频超声检测传感信号分析和成像处理
  • DOI:
    10.1109/jsen.2021.3065107
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    李秋锋;张鑫鹏;朱俊武;黄丽霞;卢超;陈尧
  • 通讯作者:
    陈尧
一种基于连续价格函数的电力消费转移方案
  • DOI:
    10.14177/j.cnki.32-1397n.2015.39.04.006
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    南京理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋衡;朱俊武;姜艺;李斌
  • 通讯作者:
    李斌
Highly dispersed CuO nanoparti
高分散纳米CuO
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱俊武;汪信
  • 通讯作者:
    汪信
基于Pareto最优的多目标集成协作计划与调度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁泉勋;朱俊武;汪成;王芳芳
  • 通讯作者:
    王芳芳
泵站优化运行决策模型选择技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    扬州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李开荣;陈桂香;朱俊武;龚懿
  • 通讯作者:
    龚懿

其他文献

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朱俊武的其他基金

面向本体映射的在线语义连接子研究
  • 批准号:
    61170201
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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