48、时间感知云资源分配的形式验证

时间感知云资源分配的形式验证

1. 动机示例

为了说明相关方法的目标,我们来看一个来自法国/Orange实验室的用例。该示例是一个用于处理客户投诉信号的监督流程。当因质量下降或中断而发出信号时,专家会请求“获取服务故障单”(a1),接着会启动“手动数据检索”(a2)或“服务测试管理启动”(a3)。在数据检索的情况下,专家可以进行“自动检索”(a4)或“脚本化检索”(a5)。测试服务将通过脚本“启动脚本化服务测试”(a6)或自动“启动自动化服务测试”(a7)启动。该流程以执行“回复客户”(a8)和“故障排除”(a9)活动结束。

这个业务流程可以添加各种时间要求,因为时间是一个关键维度,它与客户满意度和成本降低密切相关。以下是添加到业务流程中的时间约束:
| 活动 | 持续时间 | 依赖关系 |
| ---- | ---- | ---- |
| a1 | [1 h, 2 h] | |
| a2 | [2 h, 3 h] | |
| a3 | [1 h, 1 h] | |
| a4 | [1 h, 4 h] | |
| a5 | [1 h, 2 h] | |
| a6 | [2 h, 3 h] | |
| a7 | [1 h, 1 h] | |
| a8 | [1 h, 1 h] | |
| a9 | [1 h, 2 h] | F[2 h, 5 h]S |

通常,一些活动需要资源才能执行。活动a1、a4和a9在两个虚拟机(云资源)VM1和VM2中执行。VM1可在a1和a9之间共享,而VM2仅由a4使用。

亚马逊提供不同的定价策略:按需实例、预留实例和现货实例

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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