METHOD FOR OPTIMIZING CLOUD SERVICES USAGE AND ROUTING AMONG CLOUD PROVIDER SYSTEMS

A computer system might comprise a requester computer that requests data from a remote storage service using a data request and an intermediate request router that analyzes the data request using a burden calculator and selects a selected storage provider based on results of a burden calculation. Th...

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Main Authors YAKOVLEV, Georgiy, GUARDINI, Domenico, KOWALEWSKI, Damian, RISHNIW, Leon
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 22.08.2024
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Summary:A computer system might comprise a requester computer that requests data from a remote storage service using a data request and an intermediate request router that analyzes the data request using a burden calculator and selects a selected storage provider based on results of a burden calculation. The burden calculation might include egress fees, quota limits, and/or geographic region indicators. The burden calculator might include a rules-based module that applies rules to burden components and wherein the burden calculator includes a machine-learning module that determines burden components based on behavioral patterns and/or probabilistic predictions. The behavioral patterns might include one or more of regular access peaks, adaptive latency measures, throughput measures, and/or data transfer size price adjustments. Un système informatique peut comprendre un ordinateur demandeur qui demande des données à un service de stockage à distance à l'aide d'une demande de données et un routeur de demande intermédiaire qui analyse la demande de données à l'aide d'un calculateur de charge et sélectionne un fournisseur de stockage sélectionné sur la base des résultats d'un calcul de charge. Le calcul de charge peut comprendre des frais de sortie, des limites de quota et/ou des indicateurs de région géographique. Le calculateur de charge peut comprendre un module basé sur des règles qui applique des règles à des composants de charge et le calculateur de charge comprenant un module d'apprentissage automatique qui détermine des composants de charge sur la base de motifs comportementaux et/ou de prédictions probabilistes. Les motifs comportementaux peuvent comprendre un ou plusieurs pics d'accès réguliers, des mesures de latence adaptative, des mesures de débit et/ou des ajustements de prix de taille de transfert de données.
Bibliography:Application Number: WO2024US15688