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J-GLOBAL ID：201702228622044201   整理番号：17A1397838

VM(仮想機械)配置のための高アベイラビリティと多重ナップサックのための確率的モデル【Powered by NICT】

High Availability for VM Placement and a Stochastic Model for Multiple Knapsack

著者 (8件)： Shen Bochao ,  Sundaram Ravi ,  Russell Alexander ,  Aiyar Srinivas ,  Gupta Karan ,  Nagpal Abhinay ,  Ramesh Aditya ,  Shukla Himanshu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCN  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： K HA(高アベイラビリティ)は雲とクラスタにおけるVM(仮想機械)配置の重要なfaulttolerance特性であるそれは他のVMを破壊することなく失敗した宿主から再配置VMによるKまで宿主故障を許容する能力である。K HA配置の存在を決定することであるΣP3-困難な[1]仮定されてきた。驚くべき簡単な結果では,K HAは多重ナップサックに低下させ,したがって,NP=ΣP1であることを示した。実世界作業負荷を捕獲するばかりでなく,異なる多項式時間発見的方法の効率を比較するための均一な基礎を提供することを多重ナップサックのための確率モデルを提案した。中心極限定理と線形計画法を用いた,証明する,最良の多項式時間発見的が存在し,実装の観点から実用的にもかかわらず。業界での実践として,一般的に使用される発見的方法第一フィット,ベストフィット,最悪適合,MTHMとCSPの欠点を論じた。負荷分散は,産業における基本的な顧客要求である。クラスタ負荷(業界からNutanix)の大きな実世界データセットに基づいて,自然負荷バランシング発見的-注水-はいくつかの優れた特性を持つことを示した。確率モデルを用いたMTHMと注水比較/対照し,注水は選択の発見的であることを見出した。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： *多重化 ,  故障 ,  線形計画法 ,  *確率モデル ,  発見的方法 ,  *仮想機械システム ,  クラスタ ,  *アベイラビリティ ,  負荷分散 ,  中心極限定理
準シソーラス用語： 多項式時間 ,  再配列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 仮想機械 ,  アベイラビリティ ,  多重 ,  ナップ ,  サック ,  確率的モデル