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J-GLOBAL ID：201802213718367712   整理番号：18A0430511

クラウドデータセンタにおける仮想マシンのエネルギーとSLA(サービスレベル合意)効率的な圧密のための学習オートマトンベースアルゴリズム【Powered by NICT】

A learning automata-based algorithm for energy and SLA efficient consolidation of virtual machines in cloud data centers

著者 (2件)： Ranjbari Milad (Department of Computer Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran) ,  Akbari Torkestani Javad (Department of Computer Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran)
資料名： Journal of Parallel and Distributed Computing  (Journal of Parallel and Distributed Computing)
巻： 113  ページ： 55-62  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0613B  ISSN： 0743-7315  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングにおける資源管理は,ソフトウェアアプリケーションのセットに処理資源,ストレージ,ネットワークを割り当てるから構成されている。リソースプロバイダは,サービスレベル合意の制約を考慮した資源の性能と利用に焦点を当てた。資源性能は仮想化技術,異なる仮想マシン間のリソースプロバイダのインフラストラクチャを共有するによって達成される。本研究では,学習オートマトンに基づく新しいアルゴリズム,資源利用率を改善し,エネルギー消費を低減することを提案した。提案したアルゴリズムは,PM,過負荷から受けている可能性を予測するためにユーザ要求資源の変化を考察した。サーバの過負荷を防止するために,提案したアルゴリズムは,PMの利用を改善し,マイグレーションの数を減少させ,アイドルサーバをシャットダウンデータセンターのエネルギー消費を低減した。提案したアルゴリズムは,CloudSimシミュレータでシミュレートされる。実PlanetLabクラウドインフラストラクチャシステムの10日間プロセッサ情報は作業負荷データに使用されている。提案したアルゴリズムの性能は,エネルギー消費とPM停止数のDVFS,NPA,としきい値アルゴリズムのような既存のアルゴリズムと比較した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムを,それぞれ,エネルギー消費,SLA違反175.48Kwh,0.00326と他のアルゴリズムよりも優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレータ ,  *仮想機械システム ,  エネルギー消費 ,  シミュレーション ,  過負荷 ,  資源管理 ,  演算プロセッサ ,  インフラストラクチャー ,  ネットワーク
準シソーラス用語： DVFS ,  資源利用 ,  仮想化技術 ,  クラウドコンピューティング ,  *学習オートマトン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラウドコンピューティング ,  資源管理 ,  エネルギー消費 ,  サービスレベル合意 ,  仮想マシンマイグレーション

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 仮想マシン ,  エネルギー ,  SLA ,  サービスレベル合意 ,  圧密 ,  学習オートマトン ,  アルゴリズム