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J-GLOBAL ID：201802286488147792   整理番号：18A1090047

クラウドデータセンターの効率的な仮想マシン統合手法【JST・京大機械翻訳】

High efficient virtual machines consolidation method in cloud data center

著者 (4件)： Yu Xinrong (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122) ,  Li Zhihua (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫214122;物聯网応用技術教育部工程研究中心(江南大学),江蘇无錫214122) ,  Yan Chengyu (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122) ,  Li Shuangli (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 38  号： 2  ページ： 550-556  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 従来の仮想マシン統合(VMC)は,ホストの作業負荷の長期安定性を維持するのが難しいので,Gauss混合モデルに基づく効率的仮想マシン統合(GMM-VMC)を提案する。ホスト負荷の変化傾向を正確に予測するために,まず,ガウス混合モデル(GMM)を用いて,活動物理ホストの作業負荷履歴を適合させた。次に,ホストの過負荷確率を,活動物理ホストの作業負荷のGMMとホスト自身の資源配置に従って計算し,過負荷確率によって,過負荷リスクが存在するかどうかを判定する。過負荷リスクのある物理ホストに対して、当物理ホストに配置された仮想マシンにより、ホスト過負荷リスクの貢献とバーチャルマシンマイグレーションに必要な時間の2つの指標を降下し、移動バーチャルマシンの選択を行う。GMM-VMCをCloudSimシミュレーションプラットフォームによってシミュレートし,エネルギー消費,サービス品質(QoS),統合効率などの指標を既存の統合法と比較した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー消費 ,  *仮想機械システム ,  資源割付 ,  過負荷
準シソーラス用語： サービス品質 ,  Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cloud computing ,  Virtual Machine Consolidation (VMC) ,  Gaussian Mixture Model (GMM) ,  overload probability of host ,  Quality of Service (QoS)

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  センター ,  仮想マシン ,  統合 ,  手法