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J-GLOBAL ID：202102231179229732   整理番号：21A0614713

データセンタにおける負荷バランシングを伴う計算集約型作業負荷のための適応調和探索アルゴリズムを用いたエネルギー効率の良い資源提供【JST・京大機械翻訳】

Energy-Efficient Resource Provisioning Using Adaptive Harmony Search Algorithm for Compute-Intensive Workloads with Load Balancing in Datacenters

著者 (4件)： Renugadevi T. (School of Computing, SASTRA Deemed University, Thanjavur 613401, India) ,  Geetha K. (School of Computing, SASTRA Deemed University, Thanjavur 613401, India) ,  Muthukumar K. (School of Electrical and Electronics Engineering, SASTRA Deemed University, Thanjavur 613401, India) ,  Geem Zong Woo (Department of Energy IT, Gachon University, Seongnam 13120, Korea)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 7  ページ： 2323  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高性能計算作業負荷の劇的な変動は,多数のデータセンタの開始につながる。グリーンデータセンターとして自分自身を革命するために,これらのデータセンターは,性能を損なうことなく,それらのエネルギー消費を減らすために保証される。プロセッサのエネルギー消費は,全電力消費の60%を占めるので,サーバの電力削減のための重要な計量として考えられている。本研究では,電力意識アルゴリズム(PA)と適応調和探索アルゴリズム(AHSA)を,サーバの電力消費を減らすために,データセンタにおける予約仮想マシンの配置のために提案する。標準調和探索アルゴリズムの修正は,各割当て間隔におけるグローバル探索空間を変えて,この特定の問題に適合するために避けられない。タスク分布アルゴリズムも提案し,サーバ間の作業負荷を分散し,バランスさせ,サーバ上の電力をできるだけ最小に抑えるために,従来の仮想マシンコンソリデーションアプローチに対して,その種類に固有であるサーバの過利用を回避した。過負荷ホスト選択と仮想機械選択のための異なる政策を負荷分散のために論じた。観測は,AHSAが優れていて,PAアルゴリズムおよび既存の対応物よりも目的に対してより良い結果を与える。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. 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 ,  電力 ,  電力消費 ,  *データセンタ ,  エネルギー消費 ,  演算プロセッサ ,  仮想機械システム ,  過負荷 ,  エネルギー効率 ,  負荷分散
準シソーラス用語： 探索空間 ,  高性能コンピューティング ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 調和探索アルゴリズム ,  タスク分布 ,  エネルギー効率 ,  仮想マシン配置 ,  クラウドデータセンタ

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  計算機システム運用管理  (JD02020C)

引用文献 (47件)：

• Foster, I.; Zhao, Z.; Raicu, I.; Lu, S. Cloud Computing and Grid Computing 360-Degree Compared; Grid Computing Environments Workshop: Austin, TX, USA, 2008.
• Hamilton, J. Overall Data Center Costs. Available online: https://perspectives.mvdirona.com/2010/09/overall-data-center-costs/ (accessed on 9 December 2019).
• Heyd, E. America’s Data Centers Consuming Massive and Growing Amounts of Electricity. 2014. Available online: https://www.nrdc.org/media/2014/140826/ (accessed on 9 December 2019).
• Beloglazov, A.; Buyya, R.; Lee, Y.C.; Zomaya, A. A taxonomy and survey of energy-efficient data centers and cloud computing systems. Adv. Comput. 2011, 82, 47-111.
• Koomey, J. Growth in Data Center Electricity Use 2005 to 2010. A Report by Analytical Press, Completed at the Request of The New York Times. 2011. Available online: https://alejandrobarros.com/wp-content/uploads/old/Growth_in_Data_Center_Electricity_use_2005_to_2010.pdf (accessed on 9 December 2019).

タイトルに関連する用語 (10件)： データセンタ ,  負荷バランシング ,  計算 ,  集約 ,  作業負荷 ,  適応 ,  調和 ,  探索アルゴリズム ,  エネルギー効率 ,  資源