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Mardi 14 Janvier
Heure: |
12:00 - 13:30 |
Lieu: |
Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse |
Résumé: |
An Exact Placement Approach for Optimizing Cost and Recovery Time under Faulty Multi-Cloud Environments |
Description: |
Felipe Diaz Sanchez Currently, Cloud brokers bring interoperability and portability of applications across multiple Clouds. In the future, Cloud brokers will offer services based on their knowledge of Cloud providers infrastructure to automatically and cost-effectively overcome performance degradation. In this paper, we present a Mixed-Integer Linear Program (MILP) that provides a cost-effective placement across multiple Clouds. Our MILP formulation considers parameters of Cloud providers such as price, configuration of VMs, network latency, and provisioning time. We evaluate the cost-effectiveness of deploying a Cloud infrastructure into a single or across multiple Cloud providers by using real prices and VM configurations. The results show that in some cases may be cost-effective to distribute the infrastructure across multiple Cloud providers. We also propose three placement policies for faulty multi-Cloud scenarios. The best of these policies minimizes the cost of the Cloud infrastructure under fixed provisioning time values. |
Mardi 21 Janvier
Heure: |
12:00 - 13:30 |
Lieu: |
Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse |
Résumé: |
Programmation linéaire mixte robuste avec variables de recours continues |
Description: |
Pierre-Louis Poirion Nous nous intéresserons aux problèmes linéaires mixtes bi-niveaux, c'est à dire aux problèmes dans lesquels le processus de décision est divisé en deux parties : dans un premier temps, les valeurs optimales des variables dites "de décisions" seront calculées ; puis, une fois que l'incertitude sur les données est levée, nous calculerons les valeurs des variables dites "de recours". Nous commencerons par résoudre un problème linéaire simplifié dans lequel l'incertitude porte seulement sur le membre droit des contraintes, et est modélisée par un polytope bien particulier. Nous supposerons en outre que le problème vérifie une propriété dite "de recours complet". Nous verrons alors une méthode permettant, à partir d'un programme robuste quelconque, de se ramener à un programme robuste équivalent dont le problème déterministe associé vérifie la propriété de recours complet. Avant de traiter le cas général, nous nous limiterons d'abord au cas où les variables de décisions sont entières. Nous testerons alors notre approche sur un problème de production. Enfin, nous nous placerons dans un cadre probabiliste et chercherons à estimer la pertinence de l'ensemble d'incertitude choisi. |
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