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J-GLOBAL ID：201702267063935060   整理番号：17A0887297

クラウドプロバイダの収入のためのオンライン仮想マシン配置【Powered by NICT】

Online Virtual Machine Placement for Increasing Cloud Provider’s Revenue

著者 (4件)： Zhao Laiping (School of Computer Software, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Lu Liangfu (Tianjin University, Tianjin, China) ,  Jin Zhou (Tianjin University, Tianjin, China) ,  Yu Ce (Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Transactions on Services Computing  (IEEE Transactions on Services Computing)
巻： 10  号： 2  ページ： 273-285  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2437A  ISSN： 1939-1374  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データセンタの管理における重要な課題となっているコスト節約。本論文では,エネルギー消費の他に,サービスレベル合意(SLA)違反は,データ中心のコスト効率を劣化させることを示した。クラウドプロバイダの収入を増加させるためのオンラインVM配置アルゴリズムを提案した。一一適合と高調波アルゴリズムは,移動を考慮せずにVM配置のために考案した。両アルゴリズムは最悪の場合の解析で同じ性能を得ると,競合比の下界に等しい。しかし,ジョブ到着率が1.0より大きいとき,高調波アルゴリズムは10%以上による最初の発作よりにより多くの収入を造ることができた。第二に,VMマイグレーションからの収入を最大化する最適化問題を定式化し,3分割問題を簡約化することによりNP困難としてそれを証明した。,二つの発見的方法:最小信頼できるFirst(LRF)と減少した密度欲張り(DDG)を提案した。実験は移動コストは移動の数が多いことに起因する低であるが,SLAペナルティが低いまたはジョブ到着率が高い場合に損失をもたらす,いつDDGはLRF以上の収入をもたらすことを実証した。最後に,実トレースを用いたOpenstackで採用したアルゴリズムと四つのアルゴリズムを比較し,結果は,合成データを用いたものと一致していることを見出した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 定式化 ,  ペナルティ ,  簡約化 ,  アルゴリズム ,  *仮想機械システム ,  エネルギー消費 ,  NP困難 ,  高調波 ,  最適化問題 ,  発見的方法 ,  データセンタ
準シソーラス用語： 下界 ,  競合比 ,  費用節約 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 収入 ,  オンライン ,  仮想マシン