Resumen

La computación en nube es un nuevo paradigma informático para ofrecer recursos informáticos como servicios a través de Internet. En este paradigma, los usuarios de la nube pueden alquilar recursos informáticos a los proveedores de la nube para prestar sus servicios. El objetivo de los usuarios de la nube es minimizar el coste de alquiler de los recursos al tiempo que se satisfacen los requisitos del servicio. En realidad, los proveedores de nubes suelen ofrecer múltiples modelos de precios para las instancias de máquinas virtuales (VM), incluidos los modelos de precios bajo demanda y reservados. Además, la carga de trabajo de los usuarios de la nube varía con el tiempo y no se conoce a priori. Por lo tanto, para los usuarios de la nube es un reto determinar el aprovisionamiento óptimo de recursos en la nube. En este artículo, proponemos un algoritmo de aprovisionamiento de recursos en la nube en dos fases. En la primera fase, formulamos el problema de reserva de recursos como un problema de programación estocástica en dos etapas, y lo resolvemos mediante el método de aproximación de la media muestral y el método de descomposición dual. En la segunda fase, proponemos un modelo híbrido ARIMA-Kalman para predecir la carga de trabajo, y determinamos el número de instancias bajo demanda basándonos en la carga de trabajo predicha. La eficacia del algoritmo de dos fases propuesto se evalúa utilizando una traza de carga de trabajo del mundo real y los modelos de precios de Amazon EC2. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto puede reducir significativamente el coste operativo al tiempo que garantiza el acuerdo de nivel de servicio (SLA).

• Materias:Matemáticas
• Subjects:mathematics
• Palabras claves:usuarios de la nube, carga de trabajo, proveedores de la nube, aprovisionamiento óptimo de recursos en la nube, método de aproximación media, método de descomposición dual, modelos de precios múltiples, nuevo paradigma informático, fase de recursos en la nube, modelos de precios reservados
• Keywords:cloud users, workload, cloud providers, optimal cloud resource provisioning, average approximation method, dual decomposition method, multiple pricing models, new computing paradigm, phase cloud resource, reserved pricing models