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J-GLOBAL ID：201702265904292495   整理番号：17A1287747

二次指数平滑予測に基づく仮想マシンスケジューリング手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on virtual machine scheduling method based on double exponential smoothing prediction

著者 (4件)： Wang Bin (中南大学信息科学与工程学院,長沙,410083) ,  Wang Qinwei (中南大学信息科学与工程学院,長沙,410083) ,  Dong Ke (中南大学信息科学与工程学院,長沙,410083) ,  Sheng Jinfang (中南大学信息科学与工程学院,長沙,410083)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 3  ページ： 723-726  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： データセンタにおける高エネルギー消費の問題を解決するために,負荷予測と予測に基づく仮想機械スケジューリング方式を提案して,物理的ホスト資源の負荷を予測するために二次指数平滑法を採用して,MMTとMMを結合する戦略を採用して,仮想仮想マシンを選択した。資源最適化戦略(BRF)を用いて,ターゲットの物理的ホストを選択した。スケジューリング方式の予測モデルは,移動のトリガーの精度を向上させることができて,スケジューリングの数の増加によって,資源要求の相補的仮想機会は,同じ物理ホストに統合されて,それによって,移動度を減少させることができた。CloudSimシミュレーションプラットフォームを用いて,FT_MMT,CDLC,AR_MMTのスケジューリング戦略と比較して,このスケジューリング方式がエネルギー消費節約と移動度の両方において改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動度 ,  データセンタ ,  指数平滑法 ,  *予測 ,  エネルギー消費 ,  最適化 ,  *仮想機械システム ,  負荷予測 ,  予測モデル ,  *スケジューリング
準シソーラス用語： 高エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data center ,  dynamic scheduling ,  double exponential smoothing ,  virtual machine ,  energy saving

分類 (5件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  計算機網  (JC03000K) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  移動通信  (ND08030H) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 指数 ,  予測 ,  仮想マシン ,  スケジューリング ,  手法 ,  研究