抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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昏睡状態サーバの数の低減を検討した。このようなサーバの特性は有用な情報サービス提供のないが電力を消費することである。最近の研究によると,サーバ(データセンタを含む)の最大30%が昏睡状態。これらサーバの存在はグリーンコンピューティングのための雲への関心を低下させた。著者らの論文では,サービスは,データセンタにおける専用サーバの最小数に運転されるクラウドプロバイダを仮定し,このプロバイダは,サービス(SaaS)ソフトウェアを提供すると仮定した。昏睡状態であることを専用サーバの数を減らすために,著者らは,サーバ遊休時間における,プロバイダにより送達されたソフトウェアの実行を較正するために学習するオートチューニングタスクを生成し,実行自動的に提案した。著者らの提案は日和見クラウドサービスとしてオートチューニングの目標に従った。この目的のために,サーバ遊休時間を利用した日和見オートチューニングサービス(QTuning)を導入した。サービスは,二計算問題:探査と開発問題を含む理論的モデルに基づいている。前者の問題の目標は,異なる構成におけるソフトウェアの性能を評価することである。後者では,性能のセットは,与えられたソフトウェアの結果を仮定して,目的は,ソフトウェアを実行する最良の配置を計算した。第二の貢献は,開発問題に対する解を提案し,評価することである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】