多云服务代理模型

自主选优降本

通过决策树学习用户偏好，并结合受限蒙特卡罗树搜索在动态多云环境中快速选出高性价比服务，相比传统方法显著提升服务交互效率。

李文娟 · 曹简 · Bin, Zhou · 邓水光 · Zhang, Qifei · Hu, Keyong · Li, Jing · Zhao, Haili

Internet of Things (Netherlands) 2023

技术优势

持续学习偏好

代理通过决策树模块在历史数据上训练，能够持续调整资源引入策略，使服务推荐越来越贴合用户偏好。

快速选出高性价比服务

双层受限蒙特卡罗树搜索算法在有限时间内完成搜索，无需遍历所有云服务即可找到成本效益最优解，适应动态环境。

屏蔽接口差异

基于Libcloud框架实现的多云服务互联系统，统一了不同云服务提供商在虚拟机和存储服务上的接口，用户无需逐家适配。

应用场景

• 云服务选择：在动态多云环境中自动筛选出成本效益最优的云服务，无需用户手动比价。
• 智能推荐系统：通过决策树学习用户历史偏好，为每位用户定制个性化云服务推荐。
• 自动化资源管理：代理可自动调整资源引入策略并快速切换服务载体，适应高并发和动态环境。