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J-GLOBAL ID：202002253574566849   整理番号：20A1945470

最適化と予測解析に基づくクラウドコンピューティングにおける電力消費の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Power Consumption in Cloud Computing based on Optimization and Predictive Analysis

著者 (3件)： Bui Dinh-Mao (Department of Computer Science and Engineering, Suwon, Korea) ,  Huh Eui-Nam (Department of Computer Science and Engineering, Suwon, Korea) ,  Lee Sungyoung (Department of Computer Science and Engineering, Suwon, Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： IMCOM ’18  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 予算と環境問題のため,エネルギー効率の達成は,これらの日々多くの注目を集めている。著者らの以前の研究で,モニタリング統計を改善するために予測技術を開発した。本研究では,予測モニタリング情報を採用することによって,著者らの新しい提案は,クラウドコンピューティングのエネルギ問題を解決するために最適化を実行することができた。実際に,凸最適化である最適化技術を,提案した予測法と結合させ,ホスト物理機械の近最適集合を生成した。その後,対応する移動命令を最終的に作成できる。この命令に基づいて,クラウド調整器は仮想マシンをインフラストラクチャの設計された部分集合に適切に再配置できる。続いて,アイドリング物理サーバは,システム性能を維持するだけでなく,電力を節約するために適切な方法でオフできる。評価の目的で,Googleトレースの29日周期に基づいて実験を行った。この評価を利用することにより,提案した手法は,サービスの品質に影響することなく電力消費を著しく低減する可能性を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *最適化 ,  *電力 ,  最適化手法 ,  *電力消費 ,  アイドリング ,  日周期 ,  インフラストラクチャー ,  仮想機械システム ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 環境問題 ,  Google ,  凸最適化 ,  システム性能 ,  *クラウドコンピューティング , 【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 ,  凸最適化 ,  エネルギー効率 ,  IaaS ,  予測解析

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  予測解析 ,  クラウドコンピューティング ,  電力消費