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• 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|Modelling Stochastic VM Release Time

Workload finishing time or lifetime of a VM is referred to as VMRT. Prior receiving any service, negotiation of service related conditions including service expiry date followed by an acceptance of the contract takes place between Cloud Service Providers (CSPs) and CSUs, interpreted as Service Level Agreement (SLA). For many VMs, VMRT is equal to the contract of service period between the respective CSU (i.e., VM owner) and the CSP as agreed during SLA. Before the contract is expired, both CSUs and CSPs might agree/disagree to renew, extend or early termination of the contract and respective VMRT would be updated accordingly. Some web applications hosted in CDC remains unremoved for a very long period. Estimated VMRT of such VMs would be large values referring to the time when the respective contract of service between CSU and CSP would expire as agreed prior the service during SLA. If renewal or early termination of contract of service takes place, VMRT would be readjusted accordingly.

For some applications, VMRT corresponds to QoS and potential resource demand. Resource demand may change with the variation in number of users, causing creation of additional VMs and later deletion of such VMs. At the time of SLA, a SAAS provider/PAAS user must consider the potential number of application users and mention it to PAAS provider so that by taking the potential number of end users and corresponding resource demand into account a certain standard of QoS can be uphold. Pattern of changing resource demand over time derived from past data can also be utilized to recognize the change of resource demand in future [46]. Considering the change in resource demand over time and demanded QoS, PAAS provider/IAAS user can estimate resource/VM release time, which would be proffered to IAAS provider.

In many cases, the prior estimated VMRT might not turn out as strictly accurate in future. Hence, to reflect the reality further closely, we propose to embody a stochastic version of VMRT, referred to as Stochastic VM Release Time (SVMRT) in SRTDVMC. SVMRT can be calculated from (3.1). In Table 3.1, we have articulated the meaning of the notations used in this paper.
$$
S_{V_j}=(1+\alpha \cdot Y) \cdot T_{V_j}
$$
A part from VMRT, two more crucial terms noteworthy explaining is $P M$ Release Time $(P M R T)$ and Stochastic PMRT (SPMRT). PMRT refers to the time when a PM can be either shut down or put into a sleep state that would consume no energy, or lower amount of energy compared to its active state. A PM can be shut down or put into sleep state, if it has either no VM hosted on it, or none of its hosted VMs is in the active state. Since $S V M R T$ refers to the maximum time until which the VM would be in the active state, hence $S P M R T$ of a PM $P_i$ denoted by $S_{P_i}$ refers to the maximum $S V M R T$ value among all the VMRT values of VMs that are hosted in that PM, as articulated in (3.2).

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Modelling Energy Consumption

Most of the existing VM consolidation algorithms have mentioned that energy consumption of a PM is primarily dominated by its CPU utilization $[8,47]$. Hence, our energy consumption model is a function of CPU utilization (3.8), where, $E_i$ denotes the energy consumption by $\mathrm{PM}, P_i$.
$$
E_i=f\left(U_i^{\mathrm{CPU}}\right)
$$
Based on (3.8), we can determine the total energy consumption of the CDC through (3.9), where $E_{\mathrm{CDC}}$ denotes the total energy consumption of the CDC.
$$
E_{\mathrm{CDC}}=\sum_{i=1}^{|P|} E_i
$$
In order to relate closely to the real energy consumption by PMs, we have opted to draw energy consumption benchmark results of three different types of PMs presented in Table 3.2.

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|建模随机虚拟机发布时间

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虚拟机的工作负载完成时间或生命周期称为VMRT。在接受任何服务之前，云服务提供商(csp)和csu之间必须就服务相关条件进行谈判，包括服务到期日期以及接受合同，这被解释为服务水平协议(SLA)。对于许多VM, VMRT等于在SLA期间约定的各自CSU(即VM所有者)和CSP之间的服务期合同。在合约到期前，csu和csp双方可能会同意/不同意续签、延长或提前终止合约，而相应的VMRT会相应更新。一些托管在CDC的web应用程序在很长一段时间内都没有被删除。这些vm的估计VMRT将是一个很大的值，参考CSU和CSP之间各自的服务合同将在SLA期间的服务之前到期的时间。如果续签或提前终止服务合同，VMRT将进行相应的调整

对于某些应用，VMRT对应QoS和潜在的资源需求。资源需求可能会随着用户数量的变化而变化，导致创建更多的虚拟机，然后删除这些虚拟机。在SLA时，SAAS提供商/PAAS用户必须考虑潜在的应用用户数量，并向PAAS提供商提及，这样才能兼顾潜在的最终用户数量和相应的资源需求，从而维护一定的QoS标准。从过去数据得到的资源需求随时间变化的模式也可以用来识别未来[46]的资源需求变化。考虑到资源需求随时间的变化和对QoS的要求，PAAS提供商/IAAS用户可以估算资源/虚拟机的释放时间，并将其提供给IAAS提供商

在许多情况下，先前估计的VMRT在未来可能不是严格准确的。因此，为了进一步反映现实，我们建议在SRTDVMC中包含一个随机版本的VMRT，称为随机虚拟机释放时间(SVMRT)。SVMRT可由(3.1)计算。在表3.1中，我们阐明了本文中使用的符号的含义$$
S_{V_j}=(1+\alpha \cdot Y) \cdot T_{V_j}
$$
VMRT的一部分，两个更重要的术语值得注意的解释是 $P M$ 发布时间 $(P M R T)$ 随机PMRT (SPMRT)。PMRT指的是PM可以关闭或进入不消耗能量的睡眠状态的时间，或者是与活动状态相比能量更少的时间。如果一个PM上没有托管虚拟机，或者托管的虚拟机都没有处于活动状态，那么它可以被关闭或进入睡眠状态。自从 $S V M R T$ 为虚拟机处于活动状态的最长时间，因此 $S P M R T$ 一个项目经理 $P_i$ 表示为 $S_{P_i}$ 为最大值 $S V M R T$ 在该PM中托管的vm的所有VMRT值中的值，如(3.2)所述

计算机代写|云计算代写cloud computing代考| modeling Energy Consumption

大多数现有的VM整合算法都提到PM的能量消耗主要由其CPU利用率决定$[8,47]$。因此，我们的能耗模型是CPU利用率(3.8)的函数，其中$E_i$表示$\mathrm{PM}, P_i$的能耗。
$$
E_i=f\left(U_i^{\mathrm{CPU}}\right)
$$
根据(3.8)，我们可以确定CDC到(3.9)的总能耗，其中$E_{\mathrm{CDC}}$表示CDC的总能耗。
$$
E_{\mathrm{CDC}}=\sum_{i=1}^{|P|} E_i
$$
为了与pm的实际能耗密切相关，我们选择绘制表3.2中所示的三种不同类型pm的能耗基准结果

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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。

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