TY  - THES
AB  - Mit der weltweiten Verbreitung des Cloud Computing sind Cloud-Anbieter täglich mit Fragen konfrontiert wie z.B., wo die virtuellen Server eines Kunden platziert werden sollen und welche Dienste an einem bestimmten Standort angeboten werden sollen. Dienste sollten sich in der Nähe der Kundenanfragen befinden, damit die Netzbelastung gering ist und eine zufriedenstellende Benutzererfahrung geboten wird. Gleichzeitig ist die Änderung der Standorte von Diensten mit Kosten für die Migration/Einrichtung virtueller Maschinen verbunden. Darüber hinaus sind künftige Anfragen von Kunden in der Regel unbekannt, so dass Algorithmen zur kosteneffizienten und dynamischen Verwaltung von Diensten erforderlich sind. Das obige Szenario wurde in der theoretischen Informatik unter dem Begriff Ressourcenallokation ausgiebig erforscht. Die klassischen Modelle betrachten jedoch nur eine Art von Dienst, während die Realität heterogen ist, d.h. Cloud-Anbieter verwalten mehrere, unterschiedliche Dienste. Daher wird in der folgenden Arbeit der Einfluss heterogener Ressourcen auf die Leistung von Online-Algorithmen für Ressourcenallokationsprobleme untersucht, indem wir Güter zum Modellieren von Diensten einführen. Wir betrachten drei fundamentale klassische Modelle - das Page Migration Problem, das Facility Location Problem und das k-Server Problem. In jedem Modell erlauben wir den Ressourcen das Anbieten verschiedener Güter, präsentieren untere Schranken für die Kompetitivität und entwickeln und analysieren Algorithmen.
AU  - Knollmann, Till
CY  - Paderborn
DA  - 2023
DO  - 10.17619/UNIPB/1-1751
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 30.05.2023
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2023
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2023
SP  - 1 Online-Ressource (142 Seiten)
T2  - Heinz Nixdorf Institut (HNI)
TI  - Online algorithms for allocating heterogeneous resources
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-45131
Y2  - 2026-01-16T15:25:32
ER  -