文献

J-GLOBAL ID：202002255201992528   整理番号：20A2288007

データセンタにおけるエネルギー効率の良い動的VM統合のための予測ベース未利用および目的化ホスト選択アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Prediction-based underutilized and destination host selection approaches for energy-efficient dynamic VM consolidation in data centers

著者 (2件)： Haghshenas Kawsar (School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Mohammadi Siamak (School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 76  号： 12  ページ： 10240-10257  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  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： サービス品質(QoS)を保証しながらエネルギー効率を改善することは,大規模データセンターの効率的な資源管理の主な課題の一つである。動的仮想機械(VM)圧密は,動的にVMsを再配置することにより,エネルギー消費を低減することを目的とする有望なアプローチである。以前の研究は,動的VM圧密手順における資源の現在の利用のみを考慮しており,これは不必要な移動とホスト電力モード遷移を課している。さらに,それらはサービスレベル一致を維持するための保守的アプローチでVMマイグレーションの目的を選択し,それはより少ない物理的ホスト上のパッキングVMとは一致しない。本論文では,その歴史的データに基づいてVMsとホストの資源利用を予測する回帰ベースアプローチを提案し,全プロセスの異なる問題における予測を用いた。将来の利用を予測することは,VMマイグレーションの目的のためのより高い利用を有するホストを選択する機会を提供し,VM圧密の観点からより良いVM配置をもたらす。結果は,提案したアプローチが,同じQoSを保証する領域における他の研究と比較して,モデル化データセンタのエネルギー消費を38%まで低減することを示した。さらに,結果は他のすべてのアプローチより良いスケーラビリティを示した。提案手法は,最大シミュレーションベンチマークに対してさえエネルギー効率を改善し,7600の物理ホストを持つデータセンタに対して実行するために5%未満の時間オーバヘッドを取る。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧密 ,  電力 ,  保全 ,  *データセンタ ,  エネルギー消費 ,  仮想機械システム ,  エネルギー効率 ,  資源管理
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  オーバヘッド ,  サービス品質 ,  資源利用 ,  大規模データ ,  再配列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 線形回帰 ,  VM圧密 ,  VMマイグレーション ,  エネルギー効率 ,  クラウドデータセンター

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： データセンタ ,  エネルギー効率 ,  統合 ,  予測