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• 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|Destination PM Selection for Migrating VMs from O-UPMs

SRTDVMC algorithm develops a set, denoted as vmsToMigrate, comprised of all migrating VMs from $O-U P M s$ (Line 6-9 of Algorithm 3.1), as these VMs of vmsToMigrate are sorted in decreasing order of VMRT (Line 10 of Algorithm 3.1). The migrating VMs are attempted to host in PMs, which are neither $O-U P M s$, nor in sleep state or turned off state. Such set of PMs, which are not $O-U P M s$ and not in either turned off or sleep state is referred to as $N O P$ (Line 11 of Algorithm 3.1). SRTDVMC algorithm then keeps invoking DPSVO algorithm, presented as Algorithm $3.3$ to determine the destination PM for each of the migrating VMs of vmsToMigrate starting from the largest VM to the smallest VM in terms of VMRT (Line 12-23 of Algorithm 3.1).

In order to determine a PM from $N O P$ as destination host for a migrating $\mathrm{VM}$ of vmsToMigrate, the DPSVO algorithm first sorts the PMs of $N O P$ in increasing order of SPMRT (Line 1 of Algorithm 3.3). The smallest PM in terms of SPMRT from the sorted $N O P$ is first checked whether it is suitable to accommodate the migrating VM or not (Line 2 of Algorithm 3.3). The PST algorithm presented in Algorithm $3.4$ is invoked to check the suitability of a PM as a potential destination PM (Line 3 of Algorithm 3.3). A PM is considered suitable, if RC (3.5) and MUTC (3.7) constraints are not violated (Line 1-4 of Algorithm 3.4). If that PM is found as suitable as per PST algorithm, then it is selected as the new destination PM for the migrating VM and the destination PM selection process ends (Line 4-6 of Algorithm 3.3). In case the PM is found as unsuitable, suitability of the second smallest PM in terms of $S P M R T$ from the sorted $N O P$ is checked and then the third smallest PM and so forth until a suitable PM is found (Line 2-7 of Algorithm 3.3). If no PM from $N O P$ can accommodate that particular migrating $\mathrm{VM}$, then the most energy-efficient and suitable PM from the set of PMs, which are in either sleep or turned-off state, referred to as $S P$ is awoke and selected as destination PM (Line 8 of Algorithm 3.3). If the destination PM is selected from $S P$, then that PM is removed from the set $S P$, since it is no more in sleep or turned-off state and its utilization and capacity values across all resource types are adjusted (Line 15-20 of Algorithm 3.1). Furthermore, the PM is added in the set $N O P$, so that it can be considered as a potential destination PM for following migrating VMs of vmsToMigrate (Line 21-22 of Algorithm 3.1).

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Migrating VM and Destination PM Selection

SRTDVMC algorithm invokes the DPSVU algorithm (Algorithm 3.5) to select migrating VMs from $U$-UPMs and corresponding new destination PMs. Once a $U-U P M$ from sorted candidateSources is selected as source $U$-UPM, the hosted VMs in that source $U-U P M$ is sorted in decreasing order of VMRT (Line 1 of Algorithm 3.5). The VMs starting from the largest to the smallest in terms of VMRT are attempted to migrate out (Line 2 of Algorithm 3.5). The reason of selecting VMs in descending order of VMRT is that migrating out the largest VM can reduce the $S P M R T$ of the source PM leading towards energy consumption minimization. If for any VM, a suitable new destination $U-U P M$ cannot be found, the migrating VM(s) selection from a source $U-U P M$ terminates (Line 18-20 inside of Line 2-21 from Algorithm 3.5). In the following, we have discussed the process of determining the new destination PM for such migrating VM.

In order to select the destination PM for a migrating VM of $U-U P M, S R T-$ $D V M C$ algorithm first creates a set of potential destination PMs, referred to as candidateDestinations. The PMs of $S P, O P$ and the source $U-U P M s$ hosting the migrating VMs are excluded from candidateDestinations, since a source PM cannot be the new destination PM of its own VMs and to avoid increasing the likelihood of turning the PMs from $O P$ into $O-U P M s$ again (Line 25, 27 and 28 of Algorithm 3.1). The DPSVU algorithm (Algorithm 3.5) is then invoked to select the destination PM from candidateDestinations (Line 29 of Algorithm 3.1). The PMs of candidateDestinations are first sorted in increasing order of $S P M R T$ (Line 4 of Algorithm 3.5) and then the suitability of these PMs from sorted candidateDestinations are sequentially checked starting from the smallest to the largest PM in terms of SPMRT (Line 5-6 of Algorithm 3.5). If a PM is found as suitable satisfying both RC (3.5) and MUTC (3.7) constraints as per PST Algorithm (Algorithm 3.4), then net energy gain for the potential VM migration is estimated from the difference between reduced energy consumption of source $U-U P M$ and increased energy consumption of new destination $U$ – $U P M$. If net energy gain is found as positive, then that PM is selected as the new destination PM (Line 7-17 of Algorithm 3.5). In the following section, we have discussed the characteristics of SRTDVMC algorithm.

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|从O-UPMs迁移虚拟机的目标PM选择

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SRTDVMC算法开发了一个集合，称为vmsToMigrate，由所有从$O-U P M s$迁移的虚拟机(算法3.1的第6-9行)组成，因为这些vmsToMigrate的虚拟机按照VMRT的递减顺序排序(算法3.1的第10行)。迁移的虚拟机试图在pm(既不是$O-U P M s$)中托管，也不是处于休眠状态或关闭状态。这样一组pm，既不是$O-U P M s$，也不是处于关闭或休眠状态，被称为$N O P$(算法3.1的第11行)。SRTDVMC算法继续调用DPSVO算法，表示为算法$3.3$，以确定vmsToMigrate的每个迁移虚拟机的目标PM，根据VMRT从最大的虚拟机开始到最小的虚拟机(算法3.1的第12-23行)

为了确定来自$N O P$的PM作为vmsToMigrate的迁移$\mathrm{VM}$的目标主机，DPSVO算法首先对$N O P$的PM按SPMRT的递增顺序排序(算法3.3的第1行)。首先检查来自已排序的$N O P$的SPMRT的最小PM是否适合容纳迁移的VM(算法3.3的第2行)。调用算法$3.4$中给出的PST算法来检查PM作为潜在目标PM的适用性(算法3.3的第3行)。如果不违反RC(3.5)和MUTC(3.7)约束(算法3.4的第1-4行)，则PM被认为是合适的。如果根据PST算法发现该PM是合适的，那么它将被选为迁移VM的新目标PM，目标PM选择过程将结束(算法3.3的第4-6行)。如果发现PM不合适，则从已排序的$N O P$中检查第2个最小PM ($S P M R T$)的适用性，然后检查第三个最小PM，以此类推，直到找到合适的PM(算法3.3的第2-7行)。如果来自$N O P$的PM不能适应特定的迁移$\mathrm{VM}$，则唤醒处于休眠或关闭状态(称为$S P$)的一组PM中最节能、最合适的PM，并选择它作为目标PM(算法3.3的第8行)。如果从$S P$中选择目标PM，那么将从$S P$集中删除该PM，因为它不再处于休眠或关闭状态，并且调整了所有资源类型的利用率和容量值(算法3.1的第15-20行)。此外，PM被添加到集合$N O P$中，因此它可以被视为以下vmsToMigrate迁移虚拟机的潜在目的地PM(算法3.1的第21-22行)

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|迁移虚拟机和目标PM的选择

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SRTDVMC算法调用DPSVU算法(算法3.5)从$U$ – upm和相应的新目标pm中选择迁移的虚拟机。一旦从已排序的candidateSources中选择$U-U P M$作为源$U$ -UPM，源$U-U P M$中的托管虚拟机将按VMRT的递减顺序排序(算法3.5的第1行)。尝试将VMRT从大到小的虚拟机迁移出去(算法3.5的第2行)。按照VMRT降序选择VM的原因是，迁移出最大的VM可以减少源PM的$S P M R T$，从而实现能耗最小化。如果对于任何虚拟机，无法找到合适的新目的地$U-U P M$，则从源$U-U P M$选择迁移的虚拟机将终止(算法3.5中第2-21行中的第18-20行)。在接下来的文章中，我们讨论了为这种迁移的VM确定新的目标PM的过程

为了为$U-U P M, S R T-$$D V M C$的迁移VM选择目标PM，算法首先创建一组潜在的目标PM，称为candidateDestinations。托管迁移虚拟机的$S P, O P$的PM和源$U-U P M s$的PM被排除在candidateDestinations之外，因为源PM不能是它自己vm的新目标PM，并且为了避免增加将PM从$O P$再次变为$O-U P M s$的可能性(算法3.1的第25、27和28行)。然后调用DPSVU算法(算法3.5)从candidateDestinations选择目标PM(算法3.1的第29行)。首先对candidateDestinations的PM按$S P M R T$的递增顺序排序(算法3.5的第4行)，然后根据SPMRT从最小到最大的PM依次检查来自已排序的candidateDestinations的这些PM的适用性(算法3.5的第5-6行)。如果根据PST算法(算法3.4)发现一个PM同时满足RC(3.5)和MUTC(3.7)约束，那么潜在VM迁移的净能量增益由源$U-U P M$减少的能量消耗和新目的地$U$ – $U P M$增加的能量消耗之间的差来估计。如果发现净能量增益为正，则选择该PM作为新的目标PM(算法3.5的第7-17行)。在下一节中，我们讨论了SRTDVMC算法的特点

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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。

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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。