检索结果-南通市图书馆

计算机学报 2022年第5期45卷 1068-1086页

作者：牛超越陈培煜张嘉懿吴帆陈贵海上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

随着云服务的快速发展,数据中心间的网络带宽已经成为了宝贵的资源.目前,带宽以固定价格出售,并由流量工程进行容量分配.这种方式无法提供传输时间的保证.然而,大多数传输任务都有严格的截止时间限制,未及时完成传输会给用户造成较大的... 详细信息

随着云服务的快速发展,数据中心间的网络带宽已经成为了宝贵的资源.目前,带宽以固定价格出售,并由流量工程进行容量分配.这种方式无法提供传输时间的保证.然而,大多数传输任务都有严格的截止时间限制,未及时完成传输会给用户造成较大的收益损失.此外,对于服务提供商来说,固定价格定价机制将导致网络利用率低下,不利于最大化其长期累积收益.因此,本文希望设计在线定价机制,最大化服务提供商的收益,同时保证用户传输请求的真实性.本文首先提出基于价格表的在线定价机制PLPM:服务提供商向用户实时地展示价格表,由用户选择特定的传输时间和传输量以满足其传输要求.PLPM利用强化学习的方法更新价格表,实现对不同时间、不同容量状态的带宽进行定价.进一步地,本文提出了基于请求的在线定价机制RPM:用户可以自定义其传输类型、传输量和截止时长.RPM在线地学习用户的估价以实现收益最大化和真实性,并匹配了基于优先级的带宽分配策略以提升网络带宽利用率.最后,通过实验证明了所提出的定价机制相比于固定定价机制,可以大幅提高累积收益和网络带宽的利用率.

关键词：在线定价数据中心间网络带宽强化学习收益最大化真实性

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