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J-GLOBAL ID：202002227992279245   整理番号：20A1273864

クラウドコンピューティング環境における最適化手法を用いたタスクへの仮想機械割当【JST・京大機械翻訳】

Virtual machine allocation to the task using an optimization method in cloud computing environment

著者 (3件)： Rawat Pradeep Singh (DIT University, Dehradun, India) ,  Dimri Priti (Govind Ballabh Pant Engineering College Pauri, Pauri Garhwal, India) ,  Saroha Gyanendra Pal (Maharshi Dayanand University, Rohtak, Haryana, India)
資料名： International Journal of Information Technology  (International Journal of Information Technology)
巻： 12  号： 2  ページ： 485-493  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4473A  ISSN： 2511-2104  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在のコンピューティングの時代において,ユーザ要求は頻繁に変化している。クラウドコンピューティングモデルは,サービスとしてストレージ,コンピューティング,およびネットワーク資源を提供する。保全コストと運用コストは,従来のコンピューティングモデルの場合に高い。エンドユーザはハードウェア,ソフトウェア,およびプラットフォームのために支払う。クラウドコンピューティングモデルにおいて,すべてはサービスとして提供される。それは,5つの特性,4つの配置モデル,および3つのサービスモデルを含んでいる。エンドユーザ満足度は,クラウド資源を管理する責任があるクラウドサービスプロバイダの最初の優先事項である。効率的資源割当または資源供給は,クラウドコンピューティング環境における顕著な問題の1つである。具体的には,この挑戦的な問題は最適化に基づく技術を用いて解決できる。ユーザ要求はタスク割当方式を用いて仮想マシン上にマッピングされる。仮想マシンは,計算ノードのクラスタから来るユーザ要求に対して,ストレージ,コンピューティング,およびネットワーク資源を提供する。本論文では,特にBB-BC最適化法に基づく提案方式の性能に焦点を当てた。探索空間はランダムに生成された母集団を用いるすべての可能なスケジュールを含み,時間とコストは最適化パラメータである。このアプローチはBig Bang理論に基づいている。それは,最適化基準時間とコストを有する既存の遺伝ベースのタスク割当アルゴリズムより優れている。既存のGA-EXE,GA-COSTおよび提案方式を,類似サービスモデルを用いてシミュレーションした。BB-BCベースの最適化技術は,個体群サイズの増加によってグローバルな最良の解法を提供した。時間とコストを独立タスクの性能評価に用いた。研究の動機は5つのセクションに分けられる。セクション1,2,3,4と5は,それぞれ,導入,文献レビュー,方法と入力パラメータ,シミュレーション結果と議論と結論を説明した。Copyright Bharati Vidyapeeth’s Institute of Computer Applications and Management 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  計算機シミュレーション ,  *最適化手法 ,  資源割付 ,  操業費 ,  文献展望 ,  クラスタ ,  ハードウェア ,  ソフトウェア ,  *仮想機械システム
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  サービスプロバイダ ,  タスク割当 ,  *クラウドコンピューティング ,  ネットワーク資源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビッグバン ,  大きな危機 ,  クラウドコンピューティング ,  GA ,  最適化 ,  資源

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウドコンピューティング ,  環境 ,  最適化手法 ,  タスク ,  仮想機械 ,  割当