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User Demand Prediction-based Resource Management Model in Grid Computing Environment

机译：网格计算环境中基于用户需求预测的资源管理模型

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As demand and supply of Grid resources in Grid computing environments increases rapidly, many Grid researchers have taken particular interest in efficient management of Grid resources. In this paper, a user demand prediction-based resource management model (UDPRMM), which uses the user demand trend of Grid resources as a critical management factor, is proposed. This paper introduces a user demand prediction approach with historical user demands and aims for effective Grid resource management through transaction management between resource users and resource suppliers. For performance evaluation with accuracy and reliability, the UDPRMM is compared with the user demand fixed-based resources management model (UDFRMM) and the user demand random-based resources management model (UDRRMM). The UDPRMM demonstrates improvement greater than 70% with regard Grid resource transactions and greater than 16% with regard to Grid resource transaction quantities in comparison with the UDFRMM and the UDRRMM. In evaluation, the UDPRMM reduces delay time by 21%, over that of the UDFRMM, and 19% over that of the UDRRMM. The empirical results demonstrate the usefulness of the UDPRMM with effective economics-based resource management.
机译：随着电网计算环境中的需求和电网资源供应迅速增加，许多电网研究人员对网格资源的有效管理进行了特别兴趣。本文提出了一种基于用户需求预测的资源管理模型（UDPRMM），其使用网格资源的用户需求趋势作为关键管理因子。本文介绍了一种用户需求预测方法，历史用户需求，并通过资源用户和资源供应商之间的交易管理来实现有效的网格资源管理。对于精度和可靠性的性能评估，将UDPRMM与用户需求的基于固定的资源管理模型（UDFRMM）进行比较，并且用户需要基于随机的资源管理模型（UDRRMM）。 UDPRMM与udfrmm和udrrmm相比，网格资源交易的提高大于70％，在网格资源交易中，关于网格资源交易量大于16％。在评估中，UDPRMM在UDFRMM的延迟时间将延迟时间减少21％，而UDFRMM的延迟时间为19％。经验结果展示了UDPRMM具有有效经济的资源管理的有用性。

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