抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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クラウドデータセンタは,仮想ネットワークの形でクラウドリソースを必要とする大規模な応用のための魅力的な候補になっている。,資源効率,クラウドプロバイダの収入に影響するので仮想マシン上で動作するアプリケーションにクラウド資源を配分するデータセンタにおける埋め込み仮想ネットワークは重要である。既存埋込みアルゴリズムの大部分は,仮想ネットワーク埋込み問題の二つの下位プログラムとして仮想マシンと帯域幅の配分を考察し,それらを別々に解いた。波長連続性制約と高度光スイッチに起因する光データセンタにこれらのアルゴリズムを適用した場合の性能は劇的に低下した。本論文では,光データセンタ(MCA VNE)における仮想ネットワーク埋め込みのためのMarkov連鎖ベースアルゴリズムを提案した。資源容量だけでなくその直接近傍のもに基づくトップのラック(ToR)のランキングを計算するためのMarkov連鎖モデルを開発した。Markovモデルは対話の三資源パラメータ:計算能力,から他のToRsに確立された光経路に関する利用可能な帯域幅と現在利用可能な波長の数に基づいて将来には提供できる可能な帯域幅を考慮している。は,包括的なシミュレーションを通して提案したアルゴリズムの性能を評価した。結果は,提案したアルゴリズムが阻止率を少なくとも10%低減とクラウドプロバイダの収入を13%までによるベースラインアルゴリズムと比較してより良い性能を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】