クラウドコンピューティングにおけるサーバ負荷バランシングのためのエネルギーを意識したアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Orugonda Alekhya; Kumar V. Kiran

文献

J-GLOBAL ID：202102224843913662 整理番号：21A0802386

クラウドコンピューティングにおけるサーバ負荷バランシングのためのエネルギーを意識したアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Accomplished Energy-Aware Approach for Server Load Balancing in Cloud Computing

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資料名：
巻： 13 号： 6 ページ： 1083-1088 発行年： 2020年
JST資料番号： W3652A ISSN： 2666-2566 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：不明 (ARE) 言語：英語 (EN)

背景:電池寿命,システム信頼性および他の環境問題およびエネルギー最適化を改善する帯域幅を最小化することが重要である。それはまた,それらのパイプを通して流れるデータ量を減らすために,それらの電力の中で毎回る。資源活動を増加させるために,タスク強化は,仮想化技術によって大いに可能になった効果的技術であり,それは,いくつかのタスクの同時実行を容易にして,次に,エネルギー消費を減少する。MaxUtilは,資源労作を最大化し,そして,能動的およびアイドリングエネルギー消費の両方を明示的に考慮したエネルギー問題タスク強化を狙った。材料と方法:本論文では,エネルギーおよび実行時間に関する性能改善のために,エネルギーアウェアクラウド負荷バランシング技術(EACLBT)を提案した。VM割当後のホストの負荷を予測し,予測ホストに従って,VMよりも過剰負荷が,異なるホスト上に生成されるであろう。それで,それはホスト過負荷条件によるマイグレーションの数を最小にする。この提案した方法は帯域幅とエネルギー利用を最小化する。【結果】:結果は,エネルギー効率的方法がエネルギー消耗をモニターして,静的および動的システムレベル最適化をサポートするために提案されたことを示した。EACLBTは,電力節減による他の展開アルゴリズムと比較して,パワーオン物理マシンと平均電力消費の数を減らすことができる。エネルギー運動に伴う帯域幅の最小化に加えて,実行命令の数の削減も達成される。結論:本論文は,電力節約目的のための仮想マシンを展開するために,EACLBT(エネルギーアウェアクラウドロードバランシング技術)を包括的に記述した。平均電力消費を性能計量として使用し,PALBの結果をベースラインとして用いた。EACLBTは,電力節減による他の展開アルゴリズムと比較して,パワーオン物理マシンと平均電力消費の数を減らすことができる。平均して,アイドリングサーバは,全CPU速度で動作するサーバにより消費される電力の約70%を消費することを示した。性能は,一般的サブ発話除去のために,より良い。従って,提案したエネルギーアウェアクラウド負荷バランシング技術(EACLBT)は,帯域幅最小化とエネルギー活動の低減に効果的である。Copyright 2021 Bentham Science Publishers All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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エネルギー消費・省エネルギー

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