An autonomous decentralized control for indirectly controlling system performance variable in large-scale and wide-area network

机译：自治分散控制，用于间接控制大规模和广域网中的系统性能变量

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In this paper, we propose a novel autonomous decentralized control (ADC) for indirectly controlling a system performance variable, while not measuring the variable. In a large-scale and wide-area network, each node cannot gather information from the whole network, and has to control all over the network by collaborating with other nodes according to information in its local area. Some important problems (e.g., resource allocation) in a network are often formulated by a system performance variable as a function of system information including all node states. To tackle such a problem by an ADC, we design a node action to indirectly control the probability distribution of a system performance variable by only using local information on the basis of Markov Chain Monte Carlo. We then investigate the effectiveness of the node action through the analysis based on statistical mechanics. Moreover, we apply our ADC to design a traffic-aware virtual machine placement control with load balancing in a data center network. Simulations confirm that our control yields the performance desired.

机译：在本文中，我们提出了一种新颖的自主分散控制（ADC），用于间接控制系统性能变量，而不测量变量。在大规模和广域网中，每个节点不能从整个网络收集信息，而必须根据其本地信息通过与其他节点协作来控制整个网络。网络中的一些重要问题（例如，资源分配）通常由系统性能变量根据包括所有节点状态的系统信息来确定。为了通过ADC解决此问题，我们设计了一个节点动作，以仅基于Markov Chain Monte Carlo的局部信息来间接控制系统性能变量的概率分布。然后，我们通过基于统计力学的分析来研究节点动作的有效性。此外，我们将ADC应用于在数据中心网络中设计具有负载平衡的流量感知型虚拟机放置控件。仿真证实我们的控件能够产生所需的性能。

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来源
《International Telecommunications Network Strategy and Planning Symposium》|2014年|1-7|共7页
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作者
Sakumoto Y.; Aida M.; Shimonishi H.;
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关键词
Markov processes; Monte Carlo methods; control system synthesis; decentralised control; large-scale systems; resource allocation; statistical distributions; telecommunication control; telecommunication traffic; virtual machines; wide area networks; ADC; Markov Chain Monte Carlo; autonomous decentralized control; data center network; large-scale network; load balancing; node action design; node states; probability distribution; statistical mechanics; system information; system performance variable; traffic-aware virtual machine placement control; wide-area network; Approximation methods; Control systems; Load management; Network topology; Probability distribution; System performance; Topology; Autonomous-Decentralized Mechanism; Data Center Network; Large-Scale and Wide-Area Network; Virtual Machine Placement Problem;

机译：马尔可夫过程;蒙特卡罗方法;控制系统综合;分散控制;大型系统;资源分配;统计分布;电信控制;电信流量;虚拟机;广域网; ADC;马尔可夫链蒙特卡洛;自治分散控制;数据中心网络;大型网络;负载均衡;节点动作设计;节点状态;概率分布;统计力学;系统信息;系统性能变量;可感知流量的虚拟机放置控制;广域网;逼近方法;控制系统;负载管理;网络拓扑;概率分布;系统性能;拓扑;自治分散机制;数据中心网络;大规模和广域网;虚拟机放置问题;

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