WIRTSCHAFTSINFORMATIK

, Volume 48, Issue 4, pp 246–256 | Cite as

Adaptive Zugriffskontrollverfahren

Ein Entscheidungsmodell für die Kontrolle des Zugriffs auf gemeinsam genutzte IT-Infrastrukturen
  • Thomas Setzer
  • Martin Bichler
  • Oliver Hühn
WI — Aufsatz
  • 73 Downloads

Kernpunkte

Der Artikel stellt ein Entscheidungsmodell für die Zugriffskontrolle von Diensten vor, die auf einer gemeinsam genutzten IT-Infrastruktur (shared infrastructure) erbracht werden. Ziel ist hierbei die Maximierung des Ertrags eines IT-Dienstleisters bzw. die effiziente Erfüllung von Dienstleistungsverträgen durch dynamische Priorisierung von Diensten in Phasen von Ressourcenengpässen.
  • ⊎ Opportunitätskostenüberlegungen dienen als Kriterium zur Entscheidung über direkte Annahme, Pufferung oder Ablehnung einer Dienstanfrage.

  • ⊎ Das Modell berücksichtigt kombinatorische Effekte, die sich aufgrund der Belegung mehrerer Ressourcen durch Dienstausführungen und deren Interdependenzen ergeben.

  • ⊎ Das darauf aufbauende Zugriffskontrollverfahren antizipiert zukünftige Nachfrage nach Diensten und korrespondierenden Ressourcenanforderungen und optimiert daher vorausschauend.

  • ⊎ Die Evaluierung des Verfahrens mittels Simulationen realitätsnaher Szenarien eines Anbieters von Media-On-Demand-Diensten zeigt eine wesentliche Verbesserung des erzielten Ertrags gegenüber Standardverfahren.

Stichworte

Zugriffskontrolle berlastkontrolle Ertragsmanagement Service-Level-Management 

Revenue maximizing admission control policies for shared IT infrastructures

Abstract

IT service providers are increasingly hosting different services of different customers on a shared IT infrastructure. While this fosters utilization of hardware infrastructure, system malfunctions, unexpected service behaviour or peak demands for one or more services may exploit resource pools (CPU, I/O, main memory, bandwidth etc.), entailing rejection of service requests. In this paper we describe models for dynamic admission control on shared infrastructures.

The admission control model decides whether to accept, buffer or reject a service request based on the revenue, Service Level Agreements (SLAs) and its resource demand in comparison to the actual workload to maximize overall revenue. Simulations of a media streaming infrastructure have been used for evaluation and comparison with traditional admission control policies.

Keywords

Admission Control Demand Management Overload Control Revenue Management Service Level Management 

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. [Belo87]
    Belobaba, P.: Airline Yield Management — An Overview of Seat Inventory Control. In: Transportation Science 21 (1987) 2, S. 63–73.CrossRefGoogle Scholar
  2. [BoBi03]
    Boyd, E.A.; Bilegan, I.C.: Revenue Management and E-Commerce. In: Management Science 49 (2003) 10, S. 1363–1386.CrossRefGoogle Scholar
  3. [Bran06]
    Brandl, R.: Reinraum-Messungen zur Verrechnung von IT-Anwendungen. In: Proceedings of Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2006.Google Scholar
  4. [ChMo02]
    Chen, H.; Mohapatra, P.: Session-based overload control in QoS-aware Web servers. In: IEEE INFOCOM (2002).Google Scholar
  5. [ChCh96]
    Chen, I.-R.; Chen, C.-M.: Threshold-Based Admission Control Policies for Multimedia Servers. In: The Computer Journal 39 (1996) 9, S. 757–766.CrossRefGoogle Scholar
  6. [ChMC01]
    Chen, X.; Mohapatra, P.; Chen, H.: An Admission Control Scheme for Predictable Server Response Time for Web Accesses. In: Proceedings of the World Wide Web Conference 2001.Google Scholar
  7. [ChPh02]
    Cherkasova, L.; Phaal, P.: Session-based admission control: A mechanism for peak load management of commercial Web sites. In: IEEE Transactions on Computers 51 (2002) 6, S. 669–685.CrossRefGoogle Scholar
  8. [ChSt03]
    Cherkasova, L.; Staley, L.: Building a Performance Model of Streaming Media Applications in Utility Data Center Environments. In: Proceedings of the International Symposium on Cluster Computing and the Grid 2003.Google Scholar
  9. [ChTV04]
    Cherkasova, L.; Tang, W.; Vahdat, A.: MediaGuard: A Model-Based Framework for Building QoS-aware Streaming Media Services. HP Labs Report No. HPL-2004-25 (2004).Google Scholar
  10. [BoFP99]
    de Boer, S.; Freling, R.; Piersma, N.: Stochastic Programming for Multiple-Leg Network Revenue Management. In: Tech. Rep. EI-9935/A (1999).Google Scholar
  11. [FKSR02]
    de Farias, D.P.; King, A.J.; Squillange, M.S.; Van Roy, B.: Dynamic Control of Web Server Farms. In: Proceedings of the 2nd Annual INFORMS Revenue Management Section Conference. Columbia University, New York (2002).Google Scholar
  12. [DeGo01]
    Debasis, M. L. T. I.; Gopalas, R. K. L. T. I.: (2001). Band Allocating Method. European Patent Office, Patent Nr. US6721270 (2001).Google Scholar
  13. [DeGo04]
    Debasis, M. L. T. I.; Gopalas, R. K. L. T. I.: Multicommodity flow method for designing traffic distribution on a multiple-service packetized network. European Patent Office, Patent Nr. EP1076472 (2002).Google Scholar
  14. [EgHe99]
    Eggert; Heidemann, J.: Application-Level differentiated service from an internet server. In: World Wide Web Journal 3 (1999) 2, S. 133–142.CrossRefGoogle Scholar
  15. [ENTZ04]
    Elnikety, S.; Nahum, E.; Tracey, J.; Zwaenepoel, W.: A Method for Transparent Admission Control and Request Scheduling in E-Commerce Web Sites. In: Proceedings of the World Wide Web Conference. New York 2004.Google Scholar
  16. [FoOB06]
    Fornefeld, M.; Oefinger, P.; Braulke, T.: Gesamtwirtschaftliche Auswirkungen der Breitbandnutzung. http://www.bitkom.org/files/documents/BITKOM_Studie_Breitbandnutzung.pdf, Abruf am 2006-04-12.
  17. [KiMP05]
    Kim, R. Y.; Manas, T.; Pramod, K. S. U.: (2005). Policy-Based Admission Control And Bandwidth Reservation For Future Sessions. European Patent Office, Patent Nr. WO2005072321 (2005).Google Scholar
  18. [KwYe00]
    Kwon, J.; Yeom, H.: An Admission Control Scheme for Continuous Media Servers Using Caching. In: Proceedings of the Int’l Performance, Computing and Communication Conference (IPCCC). Phoenix 2000, S. 456-462.Google Scholar
  19. [LeAF02]
    Lewis, M.; Ayhan, H.; Foley, R.: Bias optimal admission control policies for a multi-class non-stationary queuing system. In: Journal of Applied Probability 39 (2002) 1, S. 20–37.CrossRefGoogle Scholar
  20. [LiSW01]
    Liu, Z.; Squillante, M. S.; Wolf, J. L.: On Maximizing Service-Level-Agreement Profits. In: Proceedings of the 3rd ACM Conference on Electronic Commerce. Orlando 2001.Google Scholar
  21. [McRy99]
    McGill, J. I.; van Ryzin, G. J.: Revenue management: Research overview and prospects. In: Transportation Science 33 (1999), S. 233–256.CrossRefGoogle Scholar
  22. [NaBa01]
    Nair, S.K.; Bapna, R.: An Application of Yield Management for Internet Service Providers. In: Naval Research Logistics 48 (2001) 5, S. 348–362.CrossRefGoogle Scholar
  23. [RuCT05]
    Rumsewicz, M.; Castro, M.; Tai Le, M.: Eddie Admission Control Scheme: Algorithm Description, Prototype Design Details and Capacity Benchmarking. http://eddie.sourceforge.net/techrep.html, Abruf am 2005-08-08.
  24. [Simp89]
    Simpson, R. W.: Using Network Flow Techniques for Origin-Destination Seat Inventory control. Report at the Department of Aeronautics and Astronautics: MIT 1998.Google Scholar
  25. [SMAM02]
    Singhmar, N.; Mathur, V.; Apte, V.; Manjunath, D.: A Combined LIFO-Priority Scheme for Overload Control of E-commerce Web-Servers. In: Proceedings of the IEEE RTSS International Infrastructure Survivability Workshop (2002).Google Scholar
  26. [Stid99]
    Stidham, S.: Optimal control of admission to a queuing system. In: IEEE Trans Automat Control 30 (1999) 8, S. 705–713.CrossRefGoogle Scholar
  27. [TaRy99]
    Talluri, K. T.; van Ryzin, G. J.: An Analysis of Bid-Price Controls for Network Revenue Management. In: Management Science 44 (1999) 1577–1593.CrossRefGoogle Scholar
  28. [VeGh03]
    Verma, A.; Ghosal, S.: On Admission Control for Profit Maximization of Networked Service Providers. In: Proceedings of WWW2003. Budapest 2003.Google Scholar
  29. [ViGG94a]
    Vin, H.; Goyal, A.; Goyal, P.: A statistical admission control algorithm for multimedia servers. International Multimedia Conference. San Francisco, California, USA 1994, S. 33-40.Google Scholar
  30. [ViGG94b]
    Vin, H. M.; Goyal, A.; Goyal, P.: An observation-based admission control algorithm for multimediaservers. Multimedia Computing and Systems, 1994. Boston, MA, USA 1994, S. 234-243.Google Scholar
  31. [Will92]
    Williamson:. Airline Network Seat Inventory Control-Methodologies and Revenue Impacts. Doctorial Thesis at the Department of Aeronautics and Astronautics: MIT 1992.Google Scholar

Copyright information

© Vieweg Verlag/GWV Fachverlage GmbH 2006

Authors and Affiliations

  • Thomas Setzer
    • 1
  • Martin Bichler
    • 1
  • Oliver Hühn
    • 1
  1. 1.Lehrstuhl für Internetbasierte Geschäfts-systemeFakultät für Informatik TU MünchenGarchingGermany

Personalised recommendations