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Cost minimization for deadline-constrained bag-of-tasks applications in federated hybrid clouds

机译：联合混合云中受期限限制的任务包应用程序的成本最小化

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A mathematical programming model is proposed for a resource allocation problem in federated clouds, where bag-of-tasks (BoT) applications are assigned to instance types with different costs and performance levels. The proposed model is a binary linear programming problem containing deadline and resource constraints in the cloud federations and by the objective of minimizing the total cost of applications. These constraints and objective are explicitly expressed using mathematical functions, and the model is solved with the CPLEX solver. This paper also discusses a post-optimality analysis that deals with stability in assignment problems. Numerical results show that the optimal cost and optimal solutions in the cloud federations are lower and more stable, respectively, than those presented by single-provider clouds. In contrast to optimality in single-provider clouds, that in the cloud federations is less sensitive to input data.
机译：针对联邦云中的资源分配问题，提出了一种数学编程模型，其中任务包（BoT）应用程序分配给具有不同成本和性能级别的实例类型。提出的模型是一个二进制线性规划问题，其中包含云联合中的截止日期和资源限制，并且其目的是最大程度地减少应用程序的总成本。使用数学函数明确表达这些约束和目标，然后使用CPLEX求解器求解模型。本文还讨论了后优化分析，该分析处理分配问题中的稳定性。数值结果表明，与单提供商云相比，云联合中的最优成本和最优解分别更低和更稳定。与单提供商云中的最优性相反，在云联盟中，联邦对输入数据不那么敏感。

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