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J-GLOBAL ID：201702234482704846   整理番号：17A1775534

データセンタにおけるエネルギー効率の良い仮想マシン配置のための減少と統治遺伝的アルゴリズム【Powered by NICT】

A decrease-and-conquer genetic algorithm for energy efficient virtual machine placement in data centers

著者 (3件)： Sonklin Chanipa (School of Electrical Engineering and Computer Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia) ,  Tang Maolin (School of Electrical Engineering and Computer Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia) ,  Tian Yu-Chu (School of Electrical Engineering and Computer Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INDIN  ページ： 135-140  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： データセンタの劇的に増加するエネルギー消費は重要な問題であり,問題に取り組むための最も効率的な方法の一つは,サーバ統合である。サーバ統合の基本的なアイデアは,できる限り少ないエネルギー効率的なサーバへの全ての仮想マシン(VM)を移動し,未利用サーバをスイッチオフすることである。多くの効率的なサーバ統合手法が提案されている,最も効率的なアプローチの一つは,サーバ統合問題に対する最適あるいは準最適解を見出すために遺伝的アルゴリズム(GA)を使用することである。計算時間とサーバ統合によるVMマイグレーションの数を低減することを目的として,本論文では,減少と統治法遺伝的アルゴリズム(DCGA)を提案した。DCGAは問題サイズを減少させ,解の品質を有意に落とすことなくVMマイグレーションの数を減少させるための減少と統治戦略を採用した。DCGAを実験によりサーバ統合問題のための古典的なGA,すなわちFFD,最も一般的な方法と比較し,実験結果は,DCGAは非常に短い計算時間で古典的なGAにより生成された解に非常に近い解を見出し,全ての試験問題のためのはるかに少ないVMマイグレーションを招くことができ,DCGAはFFDよりもはるかに良好な解を生成できることを示した。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： エネルギー消費 ,  CPU時間 ,  品質 ,  *エネルギー効率 ,  *仮想機械システム ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *データセンタ
準シソーラス用語： 試験問題 ,  準最適解 ,  サーバ統合 ,  *ガバナンス , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： データセンタ ,  エネルギー効率 ,  仮想マシン ,  統治 ,  遺伝的アルゴリズム