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J-GLOBAL ID：202202228512180655   整理番号：22A0772100

クラウド計算環境における省エネルギーのためのタスク依存ジョブスケジューリング法の使用【JST・京大機械翻訳】

Using a task dependency job-scheduling method to make energy savings in a cloud computing environment

著者 (3件)： Chen Rongli (Department of Computer Engineering, Dongguan Polytechnic, Dongguan, China) ,  Chen Xiaozhong (Department of Logistics Engineering, Dongguan Polytechnic, Dongguan, China) ,  Yang Cairu (Department of Physical Education, Dongguan Polytechnic, Dongguan, China)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 3  ページ： 4550-4573  発行年： 2022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： インターネット技術は,特にクラウドコンピューティングの分野で急速に発展した。クラウドコンピューティング能力の段階的成長によって,データセンターにおける電力消費は,非常に重要な問題になった。クラウドコンピューティングの開発は,今日のグローバル経済開発のコーナーストーンを中心とし,従って,データセンターは,建設規模と成長速度の両方に関して急速に発展した。しかし,大量のデータセンターは膨大な量の電力を消費し,一方,クラウドコンピューティングの経済コストを増加させる。それらは,地球規模の気候に不可な影響を持つように,二酸化炭素の排出を soげた。したがって,エネルギー消費問題は現在のクラウドコンピューティング研究における重要な話題になった。エネルギーを節約し,電力消費を削減する方法は重要課題であり,本論文では,クラウドコンピューティング環境におけるタスク依存性を考慮した省エネルギージョブスケジューリング法を提案した。提案方法は,データセンタの不均一特性を考慮し,仮想マシンCPUの周波数とカーネル数に基づくエネルギー消費をモデル化し,クラウドコンピューティングデータセンタのエネルギー消費監視の問題への新しい解決策を提供する。主なタスクは,各ジョブをいくつかのタスクに分割し,次に仮想マシンにタスクを割り当てることである。シミュレーション結果,すなわち,仮想マシン(VM)(1000と2000のジョブセット数)を用いて,ジョブカットなしの全実行時間とジョブカットなしの全実行時間は,ジョブがカットされない場合よりもジョブカットで,また,作業の依存によっては影響されないことを示した。さらに,ジョブ切断はエネルギー消費と仕事の廃棄率を効果的に削減する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  計算機利用 ,  技術 ,  *スケジューリング ,  電力 ,  電力消費 ,  気候 ,  二酸化炭素 ,  経済開発 ,  データセンタ ,  省エネルギー ,  *仮想機械システム ,  成長速度 ,  インターネット
準シソーラス用語： 実行時間 ,  *ジョブスケジューリング ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： クラウドコンピューティング ,  ジョブスケジューリング ,  省エネルギー

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウド ,  計算 ,  環境 ,  省エネルギー ,  タスク ,  ジョブスケジューリング