Market-Based Scheduling in Distributed Computing Systems

In verteilten Rechensystemen (bspw. im Cluster und Grid Computing) kann eine Knappheit der zur Verfügung stehenden Ressourcen auftreten. Hier haben Marktmechanismen das Potenzial, Ressourcenbedarf und -angebot durch geeignete Anreizmechanismen zu koordinieren und somit die ökonomische Effizienz des Gesamtsystems zu steigern. Diese Arbeit beschäftigt sich anhand vier spezifischer Anwendungsszenarien mit der Frage, wie Marktmechanismen für verteilte Rechensysteme ausgestaltet sein sollten

Electronic service allocation with private quality information

The efficient allocation of electronic services is a complex business problem. Customers demand electronic services from service providers who supply these services at a specified quality of service (QoS). Electronic marketplaces provide a platform on which multiple customers and multiple providers negotiate the allocation of electronic services. Such marketplaces might be administrated by government authorities or large corporations who aim at a socially optimal allocation. This research addresses the allocation problem for electronic services with private quality information from a mechanism design perspective. By assigning specific reservation functions, multiple customers and multiple providers enunciate their preferences for these services. Once all demands and offers for electronic services are submitted, the mechanism determines an allocation that maximizes the sum of the aggregated preferences. However, the design of such mechanisms is difficult because of the following requirements: (1) Double-sided competition: Multiple competitive customers and multiple competitive providers must be matched together appropriately to generate maximal surplus, (2) QoS-awareness: The QoS desired by customers and the QoS offered by service providers must be internalized in the allocation mechanism, (3) private information: The mechanism must facilitate the allocation of electronic services for which any QoS information is unknown, (4) incentive compatibility: The mechanism has to provide adequate incentives to strategic individuals in order to ensure truthful bidding, (5) individual rationality: The participation decision in the mechanism must be voluntarily to all bidders, (6) budget balance: The mechanism must omit any independent intermediary in order to facilitate distributed decision-making among the participants, (7) optimality: The ultimate objective of the mechanism is to achieve an outcome that is optimal from a social welfare perspective. Standard impossibility theorems from mechanism design theory assert that meeting these requirements simultaneously is not attainable. In particular, ex post optimality cannot be attained when incentive compatibility, individual rationality, and budget balance are required as well. Therefore, the mechanism designer must decide about a viable tradeoff of these requirements. One possible compromise in the presence of privately known QoS is to derive a second-best mechanism that satisfies incentive compatibility, individual rationality, and budget balance. The outcome of such second-best mechanisms can be used to estimate the efficiency loss that must be tolerated in comparison to the first-best outcome. The objectives of this research are to (1) develop a second-best mechanism for allocating electronic services with private quality information and (2) study its efficiency properties in a set of simulation experiments to demonstrate its usefulness. All experiments imply that the asymptotic efficiency of the second-best mechanism is bounded away from 100% even for large markets. This finding is related to the economic concept of informational smallness, which is defined as the incremental impact of an participants QoS on the demand of an electronic service. In the proposed model, each provider offers a service of distinct QoS, and each customer demands a service of distinct QoS. It is this feature of differentiated service quality that prevents the participants from becoming informationally small as the market becomes large. If each participants private information about QoS follows the uniform distribution, the mechanism must tolerate an efficiency loss of more than 31% for an increasing number of customers and providers. In contrast, if private quality information is normally distributed among participants, this research finds that the mechanisms asymptotic inefficiency can be reduced to about 7% as the market size increases on both sides. With asymmetric, beta-distributed QoS, the mechanism arrives at an asymptotic efficiency of more than 91%. These findings are crucial to social planners because in designing service allocation with double-sided competition, they can obtain an accurate estimation of potential efficiency losses that arise from asymmetric information about QoS. On the other hand, the social planner can ensure that every allocation decision is made by the participants only. Hence, the emerging mechanism implementation eludes the need for an external, independent decision maker.Die effiziente Allokation elektronischer Dienste ist ein schwieriges ökonomisches Problem. Kunden fragen elektronische Dienste von Anbietern nach, die diese Dienste mit einer bestimmten Dienstgütequalität anbieten. Elektronische Marktplätze stellen eine Plattform bereit, über die mehrere Kunden und mehrere Anbieter die Allokation elektronischer Dienste aushandeln. Solche Marktplätze können von Regierungsbehörden oder großen Unternehmen betrieben werden, die eine optimale Allokation aus der Sicht der sozialen Wohlfahrt anstreben. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Allokationsproblem elektronischer Dienste mit privater Information über die Dienstgütequalität aus der Perspektive des Mechanismus Designs. Durch die Festlegung spezifischer Reservationsfunktionen können Anbieter und Kunden ihre Präferenzen für diese Dienste genau ausdrücken. Sobald alle Gebote für Angebot und Nachfrage abgegeben wurden, bestimmt der Mechanismus eine Allokation, welche die Summe der aggregierten Präferenzen maximiert. Die Gestaltung solcher Mechanismen ist jedoch aufgrund der folgenden Anforderungen schwierig: (1) Doppelseitiger Wettbewerb: Mehrere Kunden und mehrere Anbieter, die gegenseitig im Wettbewerb stehen, müssen auf geeignete Weise allokiert werden, um eine mögliche hohe Rendite zu erzielen. (2) Integration der Dienstgütequalität: Die Dienstgütequalität von Kunden und Anbietern muss in den Mechanismus integriert werden. (3) Private Information: Der Mechanismus muss die Allokation elektronischer Dienste ermöglichen, für welche die Dienstgütequalität unbekannt ist. (4) Anreizkompatibilität: Der Mechanismus muss strategischen Marktteilnehmern angemessene Anreize schaffen, damit wahrheitsgemäße Gebote abgegeben werden. (5) Individuelle Rationalität: Die Teilnahme aller Bieter muss freiwillig sein. (6) Budget-Ausgleich: Der Mechanismus muss ohne einen Intermediär auskommen, um eine verteilte Entscheidungsfindung unter den Teilnehmern zu ermöglichen. (7) Optimalität: Das Ziel des Mechanismus ist es, ein Ergebnis zu erzielen, das aus Sicht der sozialen Wohlfahrt optimal ist. Unmöglichkeitstheoreme aus der Theorie des Mechanismus Designs stellen allerdings fest, dass es unmöglich ist, die vorher genannten Anforderungen gleichzeitig zu erfüllen. Insbesondere kann ex post Optimalität nicht erreicht werden, wenn Anreizkompatibilität, individuelle Rationalität und Budget-Ausgleich gefordert werden. Daher muss der Gestalter des Mechanismus eine geeignete Austauschbeziehung dieser Anforderungen schaffen. Ein möglicher Kompromiss in Märkten mit privater Information über die Dienstgütequalität besteht darin, einen zweitbesten Mechanismus zu entwickeln, der Anreizkompatibilität, individuelle Rationalität und Budget-Ausgleich erfüllt. Das Ergebnis solcher zweitbesten Mechanismen kann dann dazu verwendet werden, den Effizienzverlust im Vergleich zum erstbesten Ergebnis abzuschätzen. Die Zielsetzung dieser Arbeit ist es, (1) einen zweitbesten Mechanismus zur Allokation elektronischer Dienste mit privater Information über die Dienstgütequalität zu entwickeln und (2) die Effizienzeigenschaften dieses Mechanismus in einer Reihe von Simulationsexperimenten zu analysieren, um dessen Nützlichkeit nachzuweisen. Alle Experimente deuten an, dass die asymptotische Effizienz des zweitbesten Mechanismus selbst für große Märkte niemals 100% erreicht. Dieses Ergebnis hängt mit dem ökonomischen Konzept der informationellen Kleinheit zusammen, das definiert ist als der inkrementelle Einfluss der Dienstgütequalität auf die Nachfrage nach elektronischen Diensten. Im Modell dieser Arbeit bietet jeder Anbieter seine Dienste mit spezifischer Dienstgütequalität an und jeder Kunde fragt nach Diensten mit spezifischer Dienstgütequalität. Genau dieses Merkmal von unterschiedlichen Dienstgütequalitäten verhindert, dass die Teilnehmer informationell klein werden, während die Marktgröße zunimmt. Ist die Dienstgütequalität aller Teilnehmer gleichverteilt, so muss der Mechanismus einen Effizienzverlust von 31% hinnehmen, wenn die Anzahl der Marktteilnehmer wächst. Ist dagegen die Dienstgütequalität normalverteilt, kann der Effizienzverlust auf 7% reduziert werden. Liegt eine asymmetrische Betaverteilung zugrunde, so erreicht der Mechanismus eine asymptotische Effizienz von über 91%. Diese Ergebnisse sind entscheidend für wohlfahrtsorientierte Gestalter von Mechanismen in der Hinsicht, dass für Märkte mit doppelseitigem Wettbewerb eine akkurate Abschätzung des Effizienzverlustes vorgenommen werden kann, der dadurch entsteht, dass nur private Informationen über die Dienstgütequalität vorliegen. Andererseits kann sichergestellt werden, dass jede Allokationsentscheidung nur von den Marktteilnehmern selbst getroffen wird. Damit wird die Notwendigkeit der Existenz eines externen, unabhängigen Entscheiders umgangen

Mobile data and computation offloading in mobile cloud computing

Le trafic mobile augmente considérablement en raison de la popularité des appareils mobiles et des applications mobiles. Le déchargement de données mobiles est une solution permettant de réduire la congestion du réseau cellulaire. Le déchargement de calcul mobile peut déplacer les tâches de calcul d'appareils mobiles vers le cloud. Dans cette thèse, nous étudions d'abord le problème du déchargement de données mobiles dans l'architecture du cloud computing mobile. Afin de minimiser les coûts de transmission des données, nous formulons le processus de déchargement des données sous la forme d'un processus de décision de Markov à horizon fini. Nous proposons deux algorithmes de déchargement des données pour un coût minimal. Ensuite, nous considérons un marché sur lequel un opérateur de réseau mobile peut vendre de la bande passante à des utilisateurs mobiles. Nous formulons ce problème sous la forme d'une enchère comportant plusieurs éléments afin de maximiser les bénéfices de l'opérateur de réseau mobile. Nous proposons un algorithme d'optimisation robuste et deux algorithmes itératifs pour résoudre ce problème. Enfin, nous nous concentrons sur les problèmes d'équilibrage de charge afin de minimiser la latence du déchargement des calculs. Nous formulons ce problème comme un jeu de population. Nous proposons deux algorithmes d'équilibrage de la charge de travail basés sur la dynamique évolutive et des protocoles de révision. Les résultats de la simulation montrent l'efficacité et la robustesse des méthodes proposées.Global mobile traffic is increasing dramatically due to the popularity of smart mobile devices and data hungry mobile applications. Mobile data offloading is considered as a promising solution to alleviate congestion in cellular network. Mobile computation offloading can move computation intensive tasks and large data storage from mobile devices to cloud. In this thesis, we first study mobile data offloading problem under the architecture of mobile cloud computing. In order to minimize the overall cost for data delivery, we formulate the data offloading process, as a finite horizon Markov decision process, and we propose two data offloading algorithms to achieve minimal communication cost. Then, we consider a mobile data offloading market where mobile network operator can sell bandwidth to mobile users. We formulate this problem as a multi-item auction in order to maximize the profit of mobile network operator. We propose one robust optimization algorithm and two iterative algorithms to solve this problem. Finally, we investigate computation offloading problem in mobile edge computing. We focus on workload balancing problems to minimize the transmission latency and computation latency of computation offloading. We formulate this problem as a population game, in order to analyze the aggregate offloading decisions, and we propose two workload balancing algorithms based on evolutionary dynamics and revision protocols. Simulation results show the efficiency and robustness of our proposed methods

Pricing the Cloud: An Auction Approach

Cloud computing has changed the processing and service modes of information communication technology and has affected the transformation, upgrading and innovation of the IT-related industry systems. The rapid development of cloud computing in business practice has spawned a whole new field of interdisciplinary, providing opportunities and challenges for business management research. One of the critical factors impacting cloud computing is how to price cloud services. An appropriate pricing strategy has important practical means to stakeholders, especially to providers and customers. This study addressed and discussed research findings on cloud computing pricing strategies, such as fixed pricing, bidding pricing, and dynamic pricing. Another key factor for cloud computing is Quality of Service (QoS), such as availability, reliability, latency, security, throughput, capacity, scalability, elasticity, etc. Cloud providers seek to improve QoS to attract more potential customers; while, customers intend to find QoS matching services that do not exceed their budget constraints. Based on the existing study, a hybrid QoS-based pricing mechanism, which consists of subscription and dynamic auction design, is proposed and illustrated to cloud services. The results indicate that our hybrid pricing mechanism has potential to better allocate available cloud resources, aiming at increasing revenues for providers and reducing expenses for customers in practice

Integration of Blockchain and Auction Models: A Survey, Some Applications, and Challenges

In recent years, blockchain has gained widespread attention as an emerging technology for decentralization, transparency, and immutability in advancing online activities over public networks. As an essential market process, auctions have been well studied and applied in many business fields due to their efficiency and contributions to fair trade. Complementary features between blockchain and auction models trigger a great potential for research and innovation. On the one hand, the decentralized nature of blockchain can provide a trustworthy, secure, and cost-effective mechanism to manage the auction process; on the other hand, auction models can be utilized to design incentive and consensus protocols in blockchain architectures. These opportunities have attracted enormous research and innovation activities in both academia and industry; however, there is a lack of an in-depth review of existing solutions and achievements. In this paper, we conduct a comprehensive state-of-the-art survey of these two research topics. We review the existing solutions for integrating blockchain and auction models, with some application-oriented taxonomies generated. Additionally, we highlight some open research challenges and future directions towards integrated blockchain-auction models