Bid-Price Control for Energy-Aware Pricing of Cloud Services

The amount of electrical energy consumed by Cloud computing resources keeps rising continuously. To exploit the full potential of reducing the carbon footprint, technical optimization of data center load and cooling distribution is not sufficient. We propose a method that motivates Cloud service providers to invest in energy-efficient infrastructure, which then allows for increasing revenue. The differentiation between conventional and green services offers the possibility to apply price discrimination approaches known from Revenue Management literature. Applying bid-price controlled pricing for the provider\u27s decision on accepting an incoming request bears the potential of increased revenue. We demonstrate the efficacy of the developed artifact through an experimental evaluation for various settings of supply and demand

Biased project status reports: A survey of IS professionals

This paper summarizes an empirical investigation that explored biased project reporting by Information Systems (IS) professionals. The study is based on a survey of 91 professionals who were involved with system implementations in various governmental agencies. Our investigation assessed the impact of project importance, control, structure, and size on biasing behaviors. To formulate the research hypotheses for our study, we adopted a Message Exchange Perspective. The results reveal that IS professionals are more likely to bias their project status communications when working in projects that are (1) large, (2) important, and (3) lack controls. The practical and research implications of our findings are discussed

Energy-aware Service Allocation for Cloud Computing

Energy efficiency has become an important managerial variable of IT management. Whereas cloud computing promises significantly higher levels of energy efficiency, it is still not known, if and to what extent outsourcing of software applications to cloud service providers affects the overall energy efficiency. This research is concerned with the allocation of cloud services from providers to customers and addresses the problem of energy-aware service allocation. The distributed nature of the problem, i.e., the multiple loci of control, entails the failure of centralised solutions. Hence, we approach this problem from a multiagent system perspective, which preserves the distributed setting of multiple service providers and customers. The contribution of our research is a game-theoretic framework for analysing service provider and customer interactions and a novel distributed allocation mechanism based on this framework to approximate energy-efficient, optimal allocations. We demonstrate the usefulness and efficacy of the proposed artifact in several simulation experiments

PREDICTING THE DURATION OF SURGERIES TO IMPROVE PROCESS EFFICIENCY IN HOSPITALS

Predicting the duration of surgeries is an important task because of the many dependencies between surgery processes and the hospital processes within other departments. Thus, accurate predictions allow for better coordinating patient processes throughout the hospital. Prior data-driven research provides evidence for accurate predictions of surgery durations enhancing the efficiency of surgery schedules. However, the current prediction models require large sets of features, which make their adoption more intricate. Moreover, prediction models focus on the surgery department and neglect potential effects on other departments. We use a unique dataset of about 17,000 surgeries to study how particular features and machine learning algorithms affect the prediction accuracy of major surgery steps. The prediction models that we study require few features and are easy to apply. The empirical findings can be useful for the design of surgery scheduling systems

The decision to participate in multi-agent-organizations : a revenue management-based approach

Der Forschungsbereich Multiagentensysteme hat sich seit den späten 1970er Jahren als Teilbereich der verteilten künstlichen Intelligenz (VKI) etabliert. Gegenstand dieses Forschungsbereichs sowie dieser Arbeit sind Softwareagenten, die als Softwaresysteme zielorientiert agieren und mittels Lernverfahren eine gewisse Autonomie gegenüber ihrem Entwickler erlangen. Softwareagenten ist es möglich, sich zu Multiagentensystemen zusammenzuschließen. Multiagentensysteme sind folglich offene Systeme, aus denen Softwareagenten ein- und wieder austreten können im Allgemeinen ohne globale Kontrolle. Hieraus ergibt sich eine gewisse Flüchtigkeit sowohl der Mitgliedermenge als auch der Interaktionsstrukturen eines Multiagentensystems und somit eine eingeschränkte Möglichkeit zur Steuerung des nach außen hin wahrnehmbaren Systemverhaltens, welcher es beim Einsatz von Softwareagenten in kommerziellen Anwendungen im Allgemeinen bedarf. Multiagenten-Organisationen bilden einen Ansatz um die betriebswirtschaftliche Organisationstheorie zur internen Strukturierung von Multiagentensystemen zu nutzen und folglich auch deren Außenverhalten zielgerichtet zu steuern. Diese Arbeit versteht Multiagenten-Organisationen als auf Dauerhaftigkeit ausgelegte Zusammenschlüsse von mehreren unabhängigen Softwareagenten, die durch vertragliche Regelungen an der Erfüllung eines vorgegebenen Organisationsziels mitwirken. Softwareagenten benötigten Zugriff auf Ressourcen um einerseits bestimmte Dienste anbieten (z.B. Datenbank-Zugriff) aber auch um ihre eigene Ausführung sicherstellen zu können (z.B. Hardwareressourcen). Softwareagenten können die ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen nutzen um einer Multiagenten-Organisation im Rahmen einer Mitgliedschaft Dienste zur Verfügung zu stellen. Die Erbringung von Diensten konsumiert stets einen Teil der einem Softwareagenten zur Verfügung stehenden Ressourcen. Softwareagenten werden daher einer Multiagenten-Organisation Dienste nur gegen eine entsprechende Kompensation zur Verfügung stellen. Der Beitritt eines Softwareagenten zu einer Multiagenten-Organisation ist stets das Ergebnis von Beitrittsverhandlungen zwischen diesen beiden Akteuren, in denen neben den bereitzustellenden Diensten und der zu zahlenden Kompensation, insbesondere die Dienstgüte verhandelt wird. Softwareagenten können dabei Mitglied in mehreren Multiagenten-Organisationen sein. Jeder Softwareagent hat hierbei zu entscheiden, ob bzw. welcher Multiagenten-Organisation er beitritt und in welchem Umfang er die verfügbaren Ressourcen hierfür einsetzt. Dabei hat er bereits bestehende Mitgliedschaften in anderen Multiagenten-Organisationen, für die der Softwareagent bereits Dienste bereitstellt und somit Ressourcen auslastet, bei der Beitrittsentscheidung mit zu berücksichtigen. Hieraus lässt sich folgende Forschungsfrage ableiten: Wie sind Entscheidungsverfahren auszugestalten, die es Softwareagenten ermöglichen, nutzenmaximierende Beitrittsentscheidungen zu Multiagenten-Organisationen zu treffen? Diese Arbeit präsentiert ein Verfahren zur Optimierung von Beitrittsentscheidungen von Softwareagenten zu Multiagenten-Organisationen. Das entwickelte Verfahren basiert auf Ansätzen des Revenue Management als Teilbereich des Operations Research. Die in der Literatur vorhandenen Verfahren des Revenue Management sind dabei nicht in der Lage, die Gegebenheiten von Beitritts-entscheidungen von Softwareagenten abzubilden. Das entwickelte Revenue Management-basierte Modell der Beitrittsentscheidung versetzt Softwareagenten in die Lage Mitgliedschaften in Multiagenten-Organisationen zu bewerten, deren Dauer a-priori unbekannt ist, und potentielle Mitgliedschaften anhand verschiedener Dienstgüteklassen abzugrenzen. Das entwickelte Verfahren nutzt die auf dieser Basis vorhandenen Möglichkeiten der Optimierung von Beitritts¬entscheidungen, greift den Ansatz von Ressourcen-bezogenen Reservationspreisen (so genannten Bid-Prices) aus dem Revenue Management auf und passt diesen auf die Gegebenheit von Beitritts¬entscheidungen von Softwareagenten an. Das entwickelte Verfahren wird durch ein Simulationsexperiment auf ihre Wirksamkeit und die hierfür notwendigen Bedingungen hin evaluiert. Zur Erreichung dieser Ziele wird ein Referenz- Entscheidungsverfahren herangezogen und verschiedene Parameter der Simulation jeweils paarweise variiert. In der Mehrzahl der untersuchten Parameterkonstellationen erzielt das entwickelte Verfahren eine Steigerung der erwirtschafteten Kompensation. Softwareagenten, die in einer Domäne Dienste anbieten, in der diese Parameterkonstellationen vorzufinden sind, werden durch die Anwendung des Verfahrens in die Lage versetzt, höhere Kompensationen durch Mitgliedschaften in Multiagenten-Organisationen zu erzielen als mit dem Referenz-Entscheidungsverfahren. Sind dem Softwareagenten einzelne Parameter a-priori nicht bekannt, kann mit Hilfe dieser simulativen Evaluation bereits das Risiko des Einsatzes des Verfahrens abgeschätzt werden. Das entwickelte Verfahren konnte jedoch nicht für alle Parameterkonstellationen einen Vorteil erwirtschaften, so dass für die Anwendung zwei wesentliche Voraussetzungen zu beachten sind: (1) Differenzierungsmöglichkeiten. Grundvoraussetzung für die Anwendung des Verfahrens ist die Möglichkeit der Differenzierung und den damit verbundenen Unterschieden in der Höhe der erzielten Kompensation bei gleichem Ressourceneinsatz. Diese Differenzierung kann durch verschiedene Maßnahmen des Softwareagenten erreicht werden: (i) Für verschiedene Dienste mit gleichem Ressourcenbedarf werden unterschiedlich hohe Kompensationsforderungen gestellt, (ii) ein oder mehrere Dienste werden in unterschiedlichen Dienstgüteklassen angeboten, deren Kompensationen sich in ausreichendem Maße unterscheiden oder (iii) verschiedene Dienste nutzen eine unterschiedliche Menge an Ressourcen. (2) Nachfrage. Das in dieser Arbeit entwickelte Bid-Price-Verfahren kann nur durch Ablehnen von bestimmten Anfragen Vorteile gegenüber dem Referenz-Entscheidungsverfahren generieren. Voraussetzung ist somit eine entsprechende Nachfrage nach den angebotenen Diensten eines Softwareagenten und somit nach dessen Mitgliedschaft in Multiagenten-Organisationen. Steht diese Nachfrage nicht in ausreichendem Maße zur Verfügung, kann im Allgemeinen kein Vorteil gegenüber anderen Ansätzen erzielt werden. Abhängig von der individuellen Situation an angebotenen Diensten wirkt sich auch ein bestimmtes Verhältnis an nachfragenden Multiagenten-Organisationen positiv auf das Ergebnis des vorgestellten Verfahrens aus: Ist die überwiegende Zahl der Anfragen auf niederwertige Dienste oder Dienstgüteklassen ausgerichtet, jedoch auch eine ausreichend hohe Zahl an höherwertigen Anfragen vorhanden, erzielt das Verfahren deutliche Steigerungen gegenüber dem Referenz-Entscheidungsverfahren. Die voran genannten Voraussetzungen haben sich in der simulativen Evaluation als wesentlich für eine Vorteilhaftigkeit der Anwendung des entwickelten Verfahrens herausgestellt. Wenden Softwareagenten das entwickelte Verfahren für Beitrittsentscheidungen zu Multiagenten-Organisationen in Domänen an, die diese Voraussetzungen erfüllen, ist eine Steigerung der erwirtschafteten Kompensation gegenüber dem Referenz-Entscheidungsverfahren wahrscheinlich. Falls die Nachfrage kleiner als erwartet ausfällt, erzielte das Verfahren häufig die gleiche Kompensation wie das Referenz-Entscheidungsverfahren und erwirtschaftete nur in einzelnen Simulationsdurchläufen deutlich weniger, so dass selbst bei a-priori unbekannten oder unsicheren Parametern eine Anwendung des entwickelten Verfahrens möglich ist.

Bid price control and dynamic pricing in clouds

This paper summarizes an empirical investigation that explored biased project reporting by Information Systems (IS) professionals. The study is based on a survey of 91 professionals who were involved with system implementations in various governmental agencies. Our investigation assessed the impact of project importance, control, structure, and size on biasing behaviors. To formulate the research hypotheses for our study, we adopted a Message Exchange Perspective. The results reveal that IS professionals are more likely to bias their project status communications when working in projects that are (1) large, (2) important, and (3) lack controls. The practical and research implications of our findings are discussed