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• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Characteristics of Proposed Algorithm

SRTDVMC attempts to fit the largest VM in terms of VMRT from the smallest PM in terms of SPMRT into the next smallest possible PM. Such consolidation approach shortens the SPMRT of source PM without raising the SPMRT of destination $\mathrm{PM}$, resulting into decreased energy consumption. Additionally, selecting the next smallest possible PM as destination PM ensures that the PM is accomplishing largest possible jobs before moving into sleep state or turned off state. Consequently, remaining workload for the existing active PMs becomes lower, which aids in energy consumption minimization. Furthermore, lesser remaining workload for existing active PMs increases the likelihood that upcoming workload can be served by these active PMs without turning on PMs, which are in lower energy consumption state, for instance, sleep or turned off state. Hence, energy consumption minimization is complemented.

One critical aspect of SRTDVMC is that both rise of energy in potential destination PM (i.e., cost) and drop of energy in potential source PM (i.e., benefit) is checked prior any potential VM migration. VMs from $U$-UPMs are migrated only if the net energy gain (i.e., energy drop – energy rise) is positive, which limits the number of VM migrations and improves QoS without compromising energy efficiency. Hence, SRTDVMC can concurrently satisfy both objective functions (3.10) and (3.11). Furthermore, SRTDVMC smartly selects destination PMs ensuring that the increased energy consumption of potential destination $U-U P M$ does not outweigh the reduced energy consumption of potential source $U-U P M$. It aids to uphold the energy efficiency of the solution regardless of the drastic rise of state-of-the-art PMs’ energy consumption causing declined energy efficiency at utilization level beyond $70 \%$. Thus, SRTDVMC encounters the lack of energyefficiency issue in the presence of state-of-the-art PMs as experienced with existing DVMC algorithms. As a result, SRTDVMC is robust against underlying PMs’ change of energy-efficient characteristics with varying load.

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Experimental Setup

Performance of RTDVMC [26] has been evaluated through CloudSim [24]. Since, performance of $S R T D V M C$ has been compared with $R T D V M C$, therefore, we have modelled and simulated a cloud environment in CloudSim [24], which we have used to simulate SRTDVMC algorithm under different workload scenarios. For fair comparison, both algorithms have been simulated using same environment with respect to the characteristics of CDC, VM, PM and energy module. The simulated CDC consists of 800 heterogeneous PMs. Three different modern generation of PMs, such as Dell PowerEdgeR940 (Intel Xeon Platinum 8180, 112 cores $\rightarrow$ । $25,000 \mathrm{MHz}, 384 \mathrm{~GB}$ ) [30], HP ProLiant DL560 Gen10 (Intel Xeon Platinum 8180, 112 cores $\rightarrow$ 125,000 MHz, $384 \mathrm{~GB}$ ) [31], and HP ProLiant ML350 Gen10 (Intel Xeon Platinum 8180,28 cores $\rightarrow$ । $25,000 \mathrm{MHz}, 192 \mathrm{~GB}$ ) [32] have been used. Each server is provided with $1 \mathrm{~GB} / \mathrm{s}$ network bandwidth. The energy consumption characteristics of these servers with varying workload is articulated in Table 3.2.
The characteristics of different VM types match with the VMs used by $R T D V M C$ and correspond to Amazon EC2 instance types [48]. However, the difference between the simulated VMs and Amazon EC2 instance types is that the simulated VMs are single-core, which is explained by the fact that the workload data used for the simulations come from single-core VMs. Since, the single-core is used, the amount of RAM is divided by the number of cores for each VM type: HighCPU Medium Instance (2500 MIPS, $0.85$ GB); Extra Large Instance (2000 MIPS, $3.75 \mathrm{~GB}$ ): Small Instance (1000 MIPS, $1.7 \mathrm{~GB}$ ): and Micro Instance (500 MIPS. $613 \mathrm{MB})$

Lifetime of a VM $V_j$, aka VMRT of a VM $V_j$, denoted by $T_{V_j}$ can be different from one VM to another (i.e., heterogeneous). For further accurate estimation of the performance of both $S R T D V M C$ and $R T D V M C$ algorithms under real Cloud scenario, $T_{V_j}$ values are drawn from VMRT traces of a real Cloud, namely, Nectar Cloud. Nectar Cloud consists of over thousands of VMs across multiple data centers located in eight different cities of Australia [7]. For SRTDVMC algorithm, $T_{V_j}$ is converted into $S V M R T, S_{V_j}$ as per (3.1), using $0.05$ as the value of $\alpha$ and a uniformly distributed random variable ranging $[-1,+1]$ as $X$. For further clarity, maximum deviation of $T_{V_j}$ from $S_{V_j}$ is $\pm 5 \%$. At the outset, VMs are provided with the resources defined by the VM types. However, during the lifetime, VMs utilize less resources according to the workload data, widening opportunities for dynamic consolidation. The workload data also reflects traces of real Cloud workload traffic, originated as part of the CoMon project, a monitoring infrastructure for PlanetLab [49]. For both RTDVMC and SRTDVMC, upper utilization threshold, $\theta_{\max }$ is considered as $80 \%$. With every workload scenario, a DVMC algorithm has been run twice to generate mean CDC energy consumption and mean total number of VM migration by that DVMC algorithm under such workload scenario. Each time, the simulation has been run until $24 \mathrm{~h}$ CloudSim simulation clock time.

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|提出的算法特征

SRTDVMC尝试将VMRT方面的最大VM从SPMRT方面的最小PM拟合到下一个最小PM。这种整合方法缩短了源PM的SPMRT，而不提高目的地$\mathrm{PM}$的SPMRT，从而降低了能源消耗。此外，选择下一个最小的PM作为目标PM可以确保PM在进入睡眠状态或关闭状态之前完成最大的工作。因此，现有活动pm的剩余工作负载变得更低，这有助于将能源消耗最小化。此外，现有活动pm剩余工作负载的减少增加了这些活动pm在不打开pm的情况下处理即将到来的工作负载的可能性，这些pm处于较低的能耗状态，例如睡眠或关闭状态。因此，能源消耗最小化得到了补充 SRTDVMC的一个关键方面是，在任何潜在VM迁移之前，都要检查潜在目的地PM的能量上升(即成本)和潜在源PM的能量下降(即收益)。仅当净能量增益(即能量下降-能量上升)为正时，才迁移$U$ – upm中的VM，这限制了VM迁移的数量，并在不影响能源效率的情况下提高了QoS。因此，SRTDVMC可以同时满足(3.10)和(3.11)两个目标函数。此外，SRTDVMC巧妙地选择目的地pm，确保潜在目的地$U-U P M$增加的能源消耗不会超过潜在源$U-U P M$减少的能源消耗。它有助于保持解决方案的能源效率，而不考虑最先进的pm的能源消耗的急剧上升，导致在利用率水平上的能源效率下降，超过$70 \%$。因此，SRTDVMC在现有DVMC算法所经历的最先进的pm存在时，会遇到缺乏能源效率的问题。结果表明，SRTDVMC对底层pm的节能特性随负载变化具有较强的鲁棒性

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Experimental Setup

. RTDVMC[26]的性能已经通过CloudSim[24]进行了评估。由于$S R T D V M C$的性能已经与$R T D V M C$进行了比较，因此，我们在CloudSim[24]中建模并模拟了一个云环境，我们使用CloudSim[24]模拟了不同工作负载场景下的SRTDVMC算法。为了便于比较，本文针对CDC、VM、PM和能源模块的特性，在相同的环境下对两种算法进行了仿真。模拟的CDC由800个异质pm组成。三种不同的现代一代pm，如戴尔PowerEdgeR940(英特尔至强白金8180,112核$\rightarrow$ ।$25,000 \mathrm{MHz}, 384 \mathrm{~GB}$) [30]， HP ProLiant DL560 Gen10 (Intel Xeon铂金8180,112核$\rightarrow$ 125000 MHz, $384 \mathrm{~GB}$)[31]，和HP ProLiant ML350 Gen10 (Intel Xeon铂金8180,28核$\rightarrow$ ।$25,000 \mathrm{MHz}, 192 \mathrm{~GB}$)[32]已被使用。每个服务器提供$1 \mathrm{~GB} / \mathrm{s}$网络带宽。表3.2列出了不同工作负载下这些服务器的能量消耗特征。
不同虚拟机类型的特征与$R T D V M C$使用的虚拟机相匹配，对应Amazon EC2实例类型[48]。但是，模拟的vm和Amazon EC2实例类型之间的区别在于模拟的vm是单核的，这是由用于模拟的工作负载数据来自单核vm这一事实所解释的。由于使用的是单核，所以内存的数量除以每种虚拟机类型的内核数:HighCPU Medium Instance (2500 MIPS, $0.85$ GB);超大实例(2000 MIPS, $3.75 \mathrm{~GB}$):小实例(1000 MIPS, $1.7 \mathrm{~GB}$):和微型实例(500 MIPS。$613 \mathrm{MB})$

虚拟机的生命周期$V_j$，即虚拟机的VMRT $V_j$，用$T_{V_j}$表示，不同的虚拟机可以不同(即异构)。为了进一步准确评估$S R T D V M C$和$R T D V M C$算法在真实Cloud场景下的性能，$T_{V_j}$的值来自真实Cloud(即Nectar Cloud)的VMRT轨迹。花蜜云由位于澳大利亚八个不同城市的多个数据中心的数千个vm组成[7]。对于SRTDVMC算法，按照(3.1)将$T_{V_j}$转换为$S V M R T, S_{V_j}$，使用$0.05$作为$\alpha$的值，使用范围为$[-1,+1]$的均匀分布随机变量作为$X$。为了更清楚，$T_{V_j}$与$S_{V_j}$的最大偏差是$\pm 5 \%$。首先，为虚拟机提供由虚拟机类型定义的资源。但是，在生命周期内，根据工作负载数据，vm使用的资源更少，从而扩大了动态整合的机会。工作负载数据还反映了真正的云工作负载流量的痕迹，这些数据起源于CoMon项目(PlanetLab[49]的监视基础设施)。对于RTDVMC和SRTDVMC，上利用率阈值$\theta_{\max }$被认为是$80 \%$。对于每个工作负载场景，都要运行两次DVMC算法，以生成该DVMC算法在该工作负载场景下的平均CDC能耗和VM迁移的平均总数。每次模拟都运行到$24 \mathrm{~h}$ CloudSim模拟时钟时间。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。