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J-GLOBAL ID：202102247514462686   整理番号：21A0005323

マルチコア地理分散クラウドコンピューティングにおける性能ベース価格決定【JST・京大機械翻訳】

Performance-Based Pricing in Multi-Core Geo-Distributed Cloud Computing

著者 (6件)： Lucanin Drazen (Vienna University of Technology, Vienna, Austria) ,  Pietri Ilia (University of Manchester, Manchester, United Kingdom) ,  Holmbacka Simon (Åbo Akademi University, Turku, Finland) ,  Brandic Ivona (Vienna University of Technology, Vienna, Austria) ,  Lilius Johan (Åbo Akademi University, Turku, Finland) ,  Sakellariou Rizos (University of Manchester, Manchester, United Kingdom)
資料名： IEEE Transactions on Cloud Computing  (IEEE Transactions on Cloud Computing)
巻： 8  号： 4  ページ： 1079-1092  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2426A  ISSN： 2168-7161  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 新しい価格決定政策は,割り当てられたCPU周波数に基づくクラウドプロバイダの充電資源の提供が出現する。結果として,資源は,実行時間で構成できる異なる性能レベルと価格の組み合わせとしてユーザに提供される。このような新しい価格決定スキームとデータセンタにおけるエネルギーコストの増大により,性能と収入損失による省エネルギーのバランスはクラウドプロバイダにとって挑戦的な問題である。CPU周波数スケーリングは電力消費を低減するために使用できるが,仮想マシン(VM)性能と従って収入に影響を与える。本論文では,まず,マルチコアCPU物理マシン(PM)の電力消費を推定する非線形電力モデル,およびVMのCPU結合特性に基づく価格決定を調節する価格決定モデルを提案した。最後に,サービス収入損失を超えるエネルギーコスト節減を達成するために,物理機械(PM)のVMとスケールCPU周波数を割り当てるために,これらのモデルを使用するクラウドコントローラを提示した。現実的なVM作業負荷,電力価格および温度トレースによるシミュレーションを用いて提案した方法を評価し,最大14.57%の省エネルギーを推定した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *価格決定 ,  制御装置 ,  電力 ,  電力消費 ,  地理学 ,  データセンタ ,  充電 ,  省エネルギー ,  仮想機械システム ,  エネルギーコスト
準シソーラス用語： ISP【インターネット】 ,  実行時間 ,  電力価格 ,  *マルチコアプロセッサ ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  テレビジョン一般  (ND12031N) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチコア ,  地理 ,  クラウドコンピューティング ,  価格決定