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J-GLOBAL ID：201702239721186869   整理番号：17A1028207

マルチエージェント雲システムのための信頼性相関,性能とエネルギー消費の最適スケジューリングと管理【Powered by NICT】

Optimal Scheduling and Management on Correlating Reliability, Performance, and Energy Consumption for Multiagent Cloud Systems

著者 (3件)： Sun Peng (Collaborative Autonomic Computing Laboratory, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Dai Yuanshun (Collaborative Autonomic Computing Laboratory, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Qiu Xiwei (Collaborative Autonomic Computing Laboratory, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 66  号： 2  ページ： 547-558  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  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： 大規模クラウドコンピューティング環境において,マルチエージェント雲システム(MACS)はクラウドインフラストラクチャを管理する効果的に開発することができる。原理では,MACSは二つの不可欠な部品,地球剤(GA)と多重局所剤(LA)を持っていた。GAは複数のLAへのユーザ要求を派遣,LAは,ユーザ受信要求をサービスするための最適資源管理戦略を行った。MACSの最適要求スケジューリング戦略と資源管理戦略を開発するために,複数の相関指標,特に信頼性,性能,エネルギー消費を総合的に考慮する必要がある。本論文では,信頼性性能エネルギー相関モデルを最初に提案した。新しいモデルは高忠実度と正確な評価を保証するためにMACS性能とエネルギー消費に及ぼすランダム資源故障と回復の有意な影響を示すことができる。性能とエネルギー消費の間のトレードオフを表す純利益最適化モデルを用いて,提案した理論モデルに基づいて開発した。さらに,最適化のためのアプローチを提案し,LAは純利益計量における最適に到達するための動的資源管理を行うことができる。もGAのための大域的要求スケジューリングの解法を探索するために設計し,実装した遺伝的アルゴリズム。数値例はMACSは,GAとLAとの連携に基づく効率的で包括的なスケジューリングと管理能力を達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： *スケジューリング ,  多重化 ,  受信 ,  *信頼性 ,  最適化 ,  資源管理 ,  *エネルギー消費 ,  故障 ,  地球 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 理論モデル ,  最適化モデル ,  クラウドコンピューティング ,  *最適スケジューリング ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチエージェント ,  雲 ,  相関 ,  エネルギー消費 ,  最適スケジューリング