QueTy:云服务协同框架,优化时间边际效益
127 浏览量
更新于2024-08-27
收藏 1.55MB PDF 举报
"QueTy是一个支持时间边际效益的云服务协同框架,旨在解决云环境中服务的动态规划和管理问题。该框架结合了多Agent系统(MAS)的概念,以提高云服务协同的效率和灵活性。"
正文:
云计算作为一种强大的计算模型,近年来得到了广泛应用,这导致了云服务之间的协同问题变得越来越重要。在大数据时代,处理大规模服务请求的需求加剧了云环境的复杂性。云环境包含了多种类型的服务,如私有云和公有云,这些异构且分散的资源需要一个高效的方法来动态分配和管理。
多Agent系统(MAS)是解决这一问题的一种潜在解决方案。MAS允许每个行为实体,即agent,根据自身的状态和环境变化独立决策,并与其他agent协作以实现整体最优。这种系统能够处理云环境中的动态性和自主性,使得资源管理更加灵活。
Buyya等人提出的面向市场的云架构为云服务协同提供了一个基础框架,其中定义了customer、broker和supplier的角色,并通过服务级别协议(Service Level Agreement, SLA)确保各方的利益。SLA在服务提供和消费之间建立了明确的合同,确保服务质量的承诺。
Joshi等人则提出了一种涵盖云服务生命周期全过程的方法论,包括服务发现、服务协商、服务组成和服务消费四个阶段。Sim进一步将MAS的理念融入这些阶段,从市场导向的角度优化了服务协同。
基于上述理论,QueTy框架引入了时间边际效益的概念。时间边际效益是指随着时间的推移,服务的额外价值或成本的变化。在云服务协同中,这意味着考虑服务响应时间对整体效益的影响,以实现更高效的资源调度。QueTy框架通过智能地分析和预测服务的时间价值,为云环境中的动态规划提供了更精细的策略。
QueTy是一个创新的云服务协同框架,它融合了多Agent系统的优势,同时考虑了时间因素对服务效益的影响。这个框架对于提高云环境中的资源利用率,降低服务延迟,以及提升用户体验具有重要的实践意义。通过这样的协同机制,云服务提供商能够更好地满足客户需求,同时优化自身的运营效率。
2021-07-24 上传
2021-02-24 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2023-11-02 上传
2024-10-24 上传
weixin_38502639
- 粉丝: 6
- 资源: 913
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手