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J-GLOBAL ID：201802288341840343   整理番号：18A0163338

クラウドコンピューティングのための予測負荷バランシングアルゴリズム【Powered by NICT】

Predictive load balancing algorithm for cloud computing

著者 (2件)： Umadevi K. S. (School of Computer Science and Engineering VIT University India-632014) ,  Chaturvedi Pranav (School of Computer Science and Engineering VIT University India-632014)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMDCS  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングは,ペイ・パー・ユースに基づいてインターネット上の記憶と処理装置を提供した。初期段階の間は,クラウドコンピューティング環境は,利用可能な資源を持つ要求への多重数に起因する複雑な問題に直面した。技術の現状を研究者取扱いCPUとRAMが,著者らの知る限りでは問題を解決するために多くの解を持つ;が重要な因子で,帯域幅を考慮していない。バースト時間オーバヘッドの増加は貧弱なサービス時間と応答時間をもたらすので,多くの負荷分散アルゴリズムは,バースト条件,クラウドコンピューティングサービスprovisionersにとって重大な問題であることを考察しDont。本論文では,これらの問題,予測負荷均衡アルゴリズム(PLBA)と呼ぶアルゴリズムを用いて解を提示した。PLBAができるだけ柔軟な,サービス品質を維持しながらバーストと非バースト期間に使用でき,少量のエネルギーを消費する。PLBAを事前に資源を予測し,非バースト期間におけるオーバヘッドを回避する。また,より少ない物理機械に仮想マシン(VM)を強化するために正しいスケールアルゴリズム(RSA)を使用した。バーストでは,ラウンドロビンを適用し,オーバヘッドに対処する。PLBAはバーストと非バースト条件における適応,物理マシンの最適利用と,サービスレベル合意(SLA)を損なうことなくサービス品質(QoS)を維持する示した。システムは応答時間を予測し,サービス時間は,サービスのよりよい品質の両方バーストと非バースト期間で改善した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 仮想機械システム ,  品質 ,  多重化 ,  インターネット ,  バースト ,  帯域幅 ,  *負荷分散 ,  *予測 ,  *アルゴリズム ,  応答時間
準シソーラス用語： サービス品質 ,  クラウドサービス ,  サービス時間 ,  オーバヘッド ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウドコンピューティング ,  予測 ,  負荷バランシング ,  アルゴリズム