Resumen

Las tareas de aplicación que requieren recursos heterogéneos aumentan el costo energético y los ingresos del proveedor de servicios en la nube (CSP) al proporcionar recursos según la demanda. Mejorar el beneficio del CSP y preservar el costo energético es una tarea desafiante. La mayoría de los enfoques existentes consideran la tasa de violación de plazos de las tareas en lugar del costo de rendimiento y la proporción de tamaño del servidor durante la estimación de beneficios, lo que afecta los ingresos del CSP y provoca altos costos de servicio. Para abordar este problema, desarrollamos dos algoritmos para maximizar el beneficio y garantizar la fiabilidad del servicio. En primer lugar, se deriva un enfoque de programación de activos consciente del costo influenciado por la propagación de creencias basado en el modelo de medición de peso analítico de datos (DAWM) para una optimización efectiva del rendimiento y del tamaño del servidor. En segundo lugar, se formula el enfoque heurístico multiobjetivo de demanda de servicio de usuario (MH

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Recursos necesarios; Proveedor de servicios en nube; Maximización del beneficio; Fiabilidad del servicio; Programación de activos en función de los costes; Demanda de servicios por parte del usuario.
• Keywords:Resource-required; Cloud service provider; Profit maximization; Service reliability; Cost-aware asset scheduling; User service demand