异性相吸：面向收益的虚拟集群嵌入
网络与互联网体系结构
2015-11-10 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
众所周知，云应用性能关键依赖于网络。因此，人们提出了新的云应用抽象，将性能隔离保证扩展至网络。最常见的抽象是虚拟集群 ：客户的 台虚拟机以带宽 连接到一台虚拟交换机。然而，目前关于如何高效地嵌入和定价虚拟集群知之甚少。本文做出两项贡献。(1) 我们提出了一种名为 Tetris 的算法，通过联合优化节点和链路资源，高效地嵌入以在线方式到达的虚拟集群。我们表明，与现有算法相比，该算法允许在同一物理基础设施上复用更多虚拟集群，从而提高提供商收益。(2) 我们提出了首个面向虚拟集群的特定需求定价模型，称为 DSP。我们的定价模型是公平的，即客户只需为其所请求的内容付费。此外，它还具有其他理想特性，例如价格与映射位置无关。
引用
@article{arxiv.1511.02354,
title = {Opposites Attract: Virtual Cluster Embedding for Profit},
author = {Arne Ludwig and Carlo Fuerst and Alexander Henze and Stefan Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.02354},
year = {2015}
}