クラウドデータセンタにおける動的仮想機械圧密のためのエネルギー効率アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Khoshkholghi Mohammad Ali; Derahman Mohd Noor; Abdullah Azizol; Subramaniam Shamala; Othman Mohamed

文献

J-GLOBAL ID：201902215252248514 整理番号：19A0516929

クラウドデータセンタにおける動的仮想機械圧密のためのエネルギー効率アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Energy-Efficient Algorithms for Dynamic Virtual Machine Consolidation in Cloud Data Centers

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著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 5 ページ： 10709-10722 発行年： 2017年
JST資料番号： W2422A ISSN： 2169-3536 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

クラウドコンピューティングは,それがグローバルに分散した資源を共有することができるので,大規模コンピューティングにおける重要な研究領域になった。クラウドコンピューティングは,世界中の数千のサーバを含む大規模データセンタの開発により進化した。しかし,雲データセンタは大量の電気エネルギーを消費し,高い運転コストと二酸化炭素排出に寄与する。ライブマイグレーションを用いた仮想マシン(VM)の動的強化と睡眠モードにおけるアイドルノードの設置は,クラウドプロバイダが資源利用を最適化し,エネルギー消費を低減することを可能にする。しかし,攻撃的VM圧密は性能を劣化させる可能性がある。したがって,顧客への高品質サービスの提供と電力消費の低減との間のエネルギー性能トレードオフが望まれる。本論文では,クラウドデータセンターにおけるVMの動的圧密のためのいくつかの新しいアルゴリズムを提案した。目的は,計算資源の利用を改善し,CPU,RAM,および帯域幅に関するSLA制約下でのエネルギー消費を低減することである。提案したアルゴリズムの効率を,広範なシミュレーションを行うことにより検証した。評価の結果は,提案したアルゴリズムがエネルギー消費を大幅に低減し,SLAに対して高いレベルのコミットメントを提供することを明確に示した。提案したアルゴリズムに基づいて,エネルギー消費は28%まで低減でき,SLAはベンチマークアルゴリズムと比較して87%まで改善できる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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