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J-GLOBAL ID：201702223900073649   整理番号：17A1263197

地理的に分散したクラウドデータセンタにおける最小エネルギーと炭素コストのための動的VM(仮想機械)配置法【Powered by NICT】

Dynamic VM Placement Method for Minimizing Energy and Carbon Cost in Geographically Distributed Cloud Data Centers

著者 (3件)： Khosravi Atefeh (Cloud Computing and Distributed Systems (CLOUDS) Laboratory, School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne, Parkville, VIC, Australia) ,  Andrew Lachlan L. H. (Clayton School of Information Technology, Monash University, Melbourne, Clayton, VIC, Australia) ,  Buyya Rajkumar (Cloud Computing and Distributed Systems (CLOUDS) Laboratory, School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne, Parkville, VIC, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Sustainable Computing  (IEEE Transactions on Sustainable Computing)
巻： 2  号： 2  ページ： 183-196  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2459A  ISSN： 2377-3782  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： クラウドデータセンタは高カーボンフットプリントをもたらすことを大量のエネルギーを消費する。放出された炭素に課せられた炭素税を考慮してエネルギーと炭素コストは,データセンタの運用コストに主要な役割を果たしているにしている。この課題に取り組むために,筆者らは,より効率的なVM配置アプローチを提案しへのエネルギーとカーボンフットプリントコストに最も大きな影響を及ぼすパラメータを調べた。サーバとオーバヘッドエネルギーによって消費されるエネルギーの関数,IT負荷と外気温度の関数として電力使用有効性(PUE)計量により計算される全エネルギーコストを定式化した。さらに,データ中心部位は,再生可能エネルギー源へのアクセスを持つことを考察した。がオフサイト提供者が提供する「褐色」電力,汚染源から得られた典型的であるへの依存を減らすことを助ける。,それらの性能を評価し,全再生可能および褐色エネルギー消費量,二酸化炭素排出量,コストに最も大きな影響を及ぼすパラメータを同定するための多重VM配置手法を提案した。結果は,総エネルギー消費における動的PUE,再生可能なエネルギー源,および変化を考慮した手法が他の手法よりも性能的に優れクラウドユーザのサービスレベル合意を満たしていことを示した。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： エネルギーコスト ,  *仮想機械システム ,  汚染源 ,  操業費 ,  定式化 ,  カーボンフットプリント ,  エネルギー消費 ,  二酸化炭素排出量 ,  電力 ,  *炭素 ,  *データセンタ
準シソーラス用語： エネルギー源 ,  再生可能エネルギー源 ,  外気温 ,  炭素税 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地理 ,  最小エネルギー ,  炭素 ,  仮想機械