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RISCLESS：一种强化学习策略，用于保证云端临时和稳定资源的 SLA
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本，云提供商 (CP) 可以从常规客户（预订这些资源的客户）回收未使用的资源，然后以较低的价格（转）售给其他客户（我们称之为短暂客户）。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA，CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上，如果应用程序的资源需求增加，易失性资源可能会丢失并返还给其所有者（常规客户）。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源（称为安全边际），以吸收常规客户应用需求的突然增加，从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合，以保证客户的 SLA。尽管如此，它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1，其波动性低于回收的资源。因此，在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为，机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源（稳定资源量需要
探索短暂数字叙事的影响
数字景观的加速进度导致了短暂且节奏快的内容消费量的兴起。在这种情况下，诸如Instagram和Snapchat之类的社交媒体平台因其有效使用临时数字内容而占主导地位，这些数字内容持续一段时间（通常为24小时），然后消失。临时性已成为21世纪的时代精神。在一个高度重视即时性和即时满足的世界中，数字媒体的消费模式也与如此快速的信息段相一致，而不是观看长期视频。这种范式转移正在重新定义人们如何在数字时代感知时间和记忆。这项初步研究分析了这种短暂的数字叙事对消费者记忆的影响，并探讨了这种内容对文化和集体记忆的影响。将100名参与者的样本从18-35岁的年龄中，从Instagram和Snapchat中接触了7天。参与者暴露于不同的媒体类型，演示方式和认知需求。每日调查使用各种问题格式检查了记忆的保留。该研究使用方差分析（ANOVA）研究了十个假设，以确定媒体类型（视频，图像，两者），表现样式（视觉，言语/文本，两者），认知处理需求（浅层，深层处理）和问题形式如何影响回忆有效性。