抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
ビッグデータ時代は健康管理,経済,ライフサイエンス,製造の範囲の種々の分野で新しい収入を生成する前例のない機会を示した。データセンタ(DC)は,様々なアプリケーションサービスを用意するだけでなく,ビッグデータを処理するために広く展開されている。サーバはDCに設置されているので,電力のコストはDC演算子に対する経済的負担を招く。多くのDCは電気料金を減らすために再生可能エネルギーを備えている。しかし,エネルギー需要の位置は,再生可能エネルギー発電の位置を一致しなかった。この不整合は,仮想マシン(VM)マイグレーションにより取扱える可能性がある。DC,再生可能エネルギーを欠く,は,作業負荷を移動する他のDC,豊富な再生エネルギーを持つことができる。さらに,DC演算子は常に収入を最大化し,運転コストを最小化したい。本論文では,収入を最大化するとVMマイグレーションなしに可能にしたグリーンDCネットワークの運用コストを最小化する問題は,整数線形計画法により定式化した。シミュレーション結果は,最適結果は,小さなサイズの問題に到達できることを示した。二つの発見的アルゴリズムは,大きなサイズの問題を効率的に解くために提案した。著者らの知る限り,これはVMマイグレーションを用いたビッグデータに対するグリーンDCネットワークにおける収入駆動VM管理問題の最初の研究である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】