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J-GLOBAL ID：201502250827232144   整理番号：15A0407366

動的データセンタネットワークにおけるトラヒックスケーラビリティのためのVM配置とトポロジーの同時最適化

Joint VM placement and topology optimization for traffic scalability in dynamic datacenter networks

著者 (7件)： ZHAO Yangming (Key Lab of Optical Fiber Sensing and Communication, Education Ministry of China, Univ. of Electronic Sci. and ...) ,  ZHAO Yangming (Hong Kong Univ. of Sci. and Technol., Hong Kong, CHN) ,  HUANG Yifan (Hong Kong Univ. of Sci. and Technol., Hong Kong, CHN) ,  CHEN Kai (Hong Kong Univ. of Sci. and Technol., Hong Kong, CHN) ,  YU Minlan (Computer Sci. Dep. at Univ. of Southern California, LA, CA, USA) ,  WANG Sheng (Key Lab of Optical Fiber Sensing and Communication, Education Ministry of China, Univ. of Electronic Sci. and ...) ,  LI DongSheng (School of Computer, National Univ. of Defense Technol., CHN)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 80  ページ： 109-123  発行年： 2015年04月07日 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的データセンタネットワーク(DDN)において,増加トラヒックを処理する二方法が存在する。すなわち,トラヒックに応じたネットワークトポロジーの調整と,トポロジーに応じて負荷を変えるための仮想計算機(VM)の配置である。既存の研究はこれら手法の一方だけに注目しているが,本論文では,仮想計算機配置とトポロジー設計を同時最適化し,高いトラヒックスケーラビリティを達成する。この同時最適化問題を混合整数線形計画法(MILP)モデルで定式化し,Lagrange緩和分解を利用する効率的な発見的方法を設計する。トラヒックの動特性を扱うため,オンラインアルゴリズムを導入してアルゴリズムの性能とオーバヘッドを均衡させる。種々のネットワーク設定とトラヒックパターンによる詳細なシミュレーションにより,固定データセンタネットワークにおけるランダムVM配置と比べ,提案したアルゴリズムはネットワーク中トラヒックの最大58.78%を削減し,大部分の場合にトラヒックオーバフローが回避できることを示す。さらにこのオンラインアルゴリズムは,ネットワーク安定性をあまり損なうことなくネットワークコストを著しく削減する。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *データセンタ ,  *相互結合網 ,  最適化 ,  ネットワーク構造 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  仮想機械システム ,  通信設計 ,  線形計画法 ,  緩和法 ,  通信信号 ,  動特性 ,  発見的方法 ,  計算機シミュレーション ,  減少 ,  計算機アルゴリズム ,  *制約付最適化問題
準シソーラス用語： Lagrange緩和法 ,  オンラインアルゴリズム ,  トポロジー設計 ,  ネットワークトポロジー ,  仮想計算機 ,  混合整数線形計画法 ,  最適化アルゴリズム ,  通信トラヒック ,  *同時最適化 ,  負荷削減

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： データセンタ ,  トラヒック ,  スケーラビリティ ,  トポロジー ,  同時最適化