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J-GLOBAL ID：201702247861628886   整理番号：17A0054751

再生可能エネルギー源の展開確率的エネルギー効率的なクラウドサービス提供【Powered by NICT】

Stochastic Energy Efficient Cloud Service Provisioning Deploying Renewable Energy Sources

著者 (3件)： Anastasopoulos Markos (University of Bristol, Clifton, U.K.) ,  Tzanakaki Anna (University of Bristol, Clifton, U.K.) ,  Simeonidou Dimitra (University of Bristol, Clifton, U.K.)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 34  号： 12  ページ： 3927-3940  発行年： 2016年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  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： 収束光ネットワークと計算インフラストラクチャ上でクラウドサービス提供方式の設計に焦点を当てた。これらインフラストラクチャの操作と関連した主要な問題は,エネルギー消費とCO_2排出量の面でそれらの持続可能性である。収束インフラストラクチャの電力消費の大部分は計算資源の動作に起因していることを考えると,再生可能エネルギー源を持つパワーアップ計算資源の概念が有望な解決策になりつつある。しかし,クラウドサービスの時間変動性と不確実性だけでなく,再生可能エネルギー源の確率的性質は,そのようなシステムの評価と利用を困難にする。この課題を解決するために,確率的線形計画法(SLP)に基づく新しいサービス提供方式を提案した。SLP定式化における固有の増加計算の複雑さに対処するために,サンプル平均近似とLagrange緩和のような次元縮小技術を採用した。国立太陽放射データベースから測定,Internet2測定アーカイブからの交通統計,および実際のネットワーク構成と実験に基づいて,提案した方式は安定であり,最適解への高速収束を達成することを証明したが,同時に異なるレベル需要要求の60%まで全CO_2エミッションを減少させる。提案した提供方式の性能を従来の方法と比較した。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： 不確実性 ,  インフラストラクチャー ,  電力消費 ,  *エネルギー効率 ,  データベース ,  線形計画法 ,  エネルギー消費 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  計算量 ,  最適解 ,  Lagrange緩和法 ,  光ネットワーク ,  *クラウドサービス
準シソーラス用語： 計算資源 ,  *再生可能エネルギー源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再生可能エネルギー源 ,  展開 ,  確率 ,  エネルギー効率 ,  クラウドサービス