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J-GLOBAL ID：202202266495934904   整理番号：22A0499785

グリーンクラウドコンピューティング環境のためのコンテナ間のマイクロサービスのランクベース分布を可能にする【JST・京大機械翻訳】

Enabling rank-based distribution of microservices among containers for green cloud computing environment

著者 (7件)： Saboor Abdul (High-Performance Cloud Computing Center (HPC3), Department of Computer and Information Sciences, Universiti Teknologi Petronas (UTP), Perak, Malaysia) ,  Mahmood Ahmad Kamil (High-Performance Cloud Computing Center (HPC3), Department of Computer and Information Sciences, Universiti Teknologi Petronas (UTP), Perak, Malaysia) ,  Omar Abdullah Hisam (Faculty of Built Environment and Surveying, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, Skudai, Malaysia) ,  Hassan Mohd Fadzil (Institute of Autonomous Systems, Universiti Teknologi Petronas (UTP), Perak, Malaysia) ,  Shah Syed Nasir Mehmood (KICSIT, Institute of Space Technology (IST), Islamabad, Pakistan) ,  Ahmadian Ali (Institute of IR 4.0, The National University of Malaysia, UKM, Bangi, Malaysia) ,  Ahmadian Ali (Department of Mathematics, Near East University, Nicosia, TRNC, Turkey)
資料名： Peer-to-Peer Networking and Applications  (Peer-to-Peer Networking and Applications)
巻： 15  号： 1  ページ： 77-91  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4837A  ISSN： 1936-6450  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： マイクロサービスアーキテクチャは,一連の小型,緩い結合サービスまたはコンポーネントとして単一のアプリケーションを創造することを目的とする,アーキテクチャスタイルの再定義を期待する機能的ソフトウェア設計方法論であり,それぞれそれ自身のタスクを実行し,互いに相互作用する。クラウドサービスはモノリスからマイクロサービスへ広くシフトし,スケーラブルクラウドアプリケーションでの使用のための人気を得た。ミクロサービスの使用は,クラウドノード内で動作する相互依存マイクロサービスの数を呼び出すための集中ネットワーク通信を含む。それはサービスの配送に柔軟性を提供するが,エネルギー利用と貧弱なサービス効率も増加させ,炭素排出の増加をもたらす。これらの問題を解決するために,単一ユニットモノリシッククラウドアプリケーションのための一般的技術を設計し,チェーン指向サービス配信のために調整しなかった。本研究では,クラウドコンピューティング環境におけるコンテナとそれぞれのマイクロサービスの動的プロビジョニングを,ランクベースプロファイルを構築し,クラウドデータセンターへのコンテナと共にWebアプリケーションのマイクロサービスの配分のために,それらのプロファイルを用いて取り扱った。MicroRankerサービスは,参加するマイクロサービスのすべてをランク付けするために提案して,クラウドサービスの実行の前にさえ,いろいろなノードを通してそれらを分配した。さらに,MicroRankerサービスを利用して,連続DevOps動作によるコンテナ配置を動的に更新した。提案した解決策を,カスタム構築シミュレーション環境を用いて試験した。達成された結果は,MicroRankerサービスに従って,それぞれのマイクロサービスと共にコンテナの分布は,より少ないエネルギー消費(即ち,88.9kWh~95.7kWhと比較して81.6kWh~87.7kWh)をもたらし,再生可能エネルギーのより高い利用のため,炭素の排出(すなわち,17.2kg~47.35kgと比較して5.92kg~33.31kg)を著しく低下させることを示した。また,ランクベースマイクロサービス分布の使用は,同じデータセンタ領域内のマイクロサービスと共にコンテナのアベイラビリティにより,応答時間(すなわち,106ms-217msと比較して29ms~142msの間)を減少させた。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： 最適化 ,  シミュレーション ,  相互作用 ,  *コンテナ ,  チェーン ,  炭素 ,  データセンタ ,  アベイラビリティ ,  情報配布 ,  応用プログラム ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： Webアプリケーション ,  プロビジョニング ,  *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)： クラウドコンピューティング ,  コンテナ ,  高性能コンピューティング ,  マイクロサービス ,  最適化 ,  ランキング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： グリーン ,  クラウドコンピューティング ,  環境 ,  コンテナ ,  サービス ,  分布