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J-GLOBAL ID：202202216104749522   整理番号：22A0464467

クラウド環境における科学的ワークフローのためのエネルギー意識自動スケーリング【JST・京大機械翻訳】

Energy-aware autoscaling for scientific workflow in cloud environment

著者 (4件)： Kumari Monika (Department of Computer Science and Engineering, BIT Mesra, Ranchi, India) ,  Sahoo Gadadhar (Department of Computer Science and Engineering, BIT Mesra, Ranchi, India) ,  Kumar Senapati Kishore (Department of Computer Science and Engineering, BIT Mesra, Ranchi, India) ,  Kumar Gaurav (Ministry of Electronics and Information Technology, NIC, Ranchi, India)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 3  ページ： e6576  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  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： 情報と通信目的に使用される装置は,エネルギー量の増加を消費する。その結果,データセンターは,多くのエネルギーを消費する。クラウドサービスの拡大利用により,データセンターのエネルギー消費の削減に関心が集まっている。有効資源利用技術とエネルギー消費の削減は,今日のクラウドコンピューティング環境における2つの重要な計量である。多くの課題は,矛盾する目的,すなわち,サービス供給の費用を上げているエネルギー消費を最小化することに沿っている。クラウドの自己スケーリング特徴は,これらの問題を束する。効果的な資源スケーラビリティのための主要なハードルは,データセンターにおけるサーバのデバイスへのエネルギー供給の適切な管理の欠如である。本論文の主な目的は,サーバのエネルギー利用を増加させるために,複雑なエネルギーの相互作用に関する割り当てられたジョブサイズとして,デバイスにエネルギーを供給することである。また,再生可能エネルギー(RE)を用いて,クラウドデータセンタの運転エネルギーを補う。この方向において,本稿は,データセンターの高エネルギー需要を低減するためのRE源のアクセシビリティを利用するエネルギースケーリングのための捕食者-被食者ベース数学モデルを提示した。代謝とアロメトリースケーリングの生態学的概念を用いて定式化した。アロメトリーエネルギースケーリング(AES)アルゴリズムを提示した。提案したアルゴリズムの性能と評価は,クラウドsim4.0シミュレータによって実行した。結果をHEFTアルゴリズムと比較し,AESアルゴリズムはHEFTアルゴリズムと比較して最適エネルギー消費と処理コストの場合にわずかに良好な結果を与えた。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  相互作用 ,  シミュレータ ,  数学モデル ,  アロメトリー ,  データセンタ ,  通信 ,  エネルギー消費 ,  生態学 ,  捕食者 ,  アクセシビリティ ,  定式化 ,  *ワークフロー
準シソーラス用語： クラウドコンピューティング ,  クラウドサービス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アロメトリックスケーリング ,  エネルギー消費率 ,  エネルギー消費率 ,  代謝率 ,  ピークエネルギー節減 ,  捕食者-被食者動力学

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウド環境 ,  科学 ,  ワークフロー ,  エネルギー ,  意識 ,  スケーリング