Tarification dynamique et maximisation des profits pour le cloud avec des centres de données géo-distribués

Les fournisseurs de cloud choisissent souvent d'exploiter des centres de données sur une vaste étendue géographique, afin que les utilisateurs puissent être servis par des ressources à proximité. En raison des diversités temporelles et spatiales des prix de l'utilité et des coûts opérationnels, les différents centres de données ont généralement des tarifs disparates pour les mêmes services. Les utilisateurs du cloud sont libres de choisir les centres de données pour exécuter leurs tâches, en se basant sur une considération conjointe des frais monétaires et de la qualité du service. Un problème fondamental avec des implications économiques significatives est de savoir comment le cloud devrait tarifer ses ressources de centre de données à différents emplacements, de manière à ce que son bénéfice global soit maximisé. Le défi s'intensifie lorsque la tarification dynamique des ressources est autorisée et que la maximisation des profits à long terme est poursuivie. Nous concevons un algorithme en ligne efficace pour la tarification dynamique des ressources VM à travers les centres de données dans un cloud géo-distribué, ainsi que la planification des tâches et l'approvisionnement en serveurs dans chaque centre de données, pour maximiser le profit du fournisseur de cloud sur le long terme. L'analyse théorique montre que notre algorithme peut planifier des tâches dans leurs délais respectifs, tout en atteignant un profit global moyen dans le temps approchant étroitement le maximum hors ligne, calculé en supposant que des informations parfaites sur les arrivées futures de tâches sont disponibles gratuitement. Des études empiriques vérifient en outre l'efficacité de notre algorithme maximisant le profit en ligne.