声誉、定价与科学网格中的信任导向社区结构
声誉与定价在网格计算中的应用
声誉定价与固定定价的差异
在网格计算中,声誉定价和固定定价存在明显差异。通过对不同定价方案的研究发现,用户在自己机器上运行的作业成本在四种方案下总是低于外来作业。作业取消会影响排队作业,包括用户自己的作业,并且会考虑因未按时完成作业而造成的损失。因此,当取消作业会对队列中过多自身作业产生影响时,用户会避免取消作业。
| 定价方案 | 外来作业成功率 |
|---|---|
| 声誉定价 | 98.1% |
| 固定定价 | 高于 93% |
从数据可以看出,声誉定价方案下外来作业的成功率更高,整体效用比固定价格方案高出 3%。若能为代理配备更智能的策略,根据作业价值、声誉、截止日期和支付等因素更细致地选择站点,权衡这四个参数,有望为所有代理带来更好的结果。
基于声誉的定价机制应用
基于声誉的定价机制目前应用于名为“Billing the Grid (BtG)”的计费基础设施中。该基础设施旨在为粒子物理科学家提供声誉和计费机制,激励科学网格中资源的有效利用。
- 对消费者的激励 :消费者需为每个作业付费,这促使他们避免提交冗余作业。
- 对站点管理员的
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