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J-GLOBAL ID：202202285460659739   整理番号：22A1037858

多目的遺伝的アルゴリズムに基づくクラウドコンピューティングにおける仮想マシンリソース割当最適化【JST・京大機械翻訳】

Virtual Machine Resource Allocation Optimization in Cloud Computing Based on Multiobjective Genetic Algorithm

著者 (2件)： Shi Feng (Department of Computer Science and Technology, Taiyuan University, Taiyuan 030032, China) ,  Lin Jingna (Shanxi Vocational University of Engineering Science and Technology, Taiyuan 030031, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングは,商業実装として分散コンピューティングの開発における重要なマイルストーンであり,それは良い展望を持つ。サービスとしてのインフラストラクチャー(IaaS)はクラウドコンピューティングにおける重要なサービスモードである。それは,仮想化技術によって統一された資源プールに種々の空間で散乱した大量の資源を結合して,資源の統合管理と利用を容易にした。IaaSモードでは,すべての資源が仮想マシン(VM)の形で提供される。効率的な資源利用を達成し,ユーザのコストを低減し,ユーザの計算時間を節約するために,VM割当を最適化しなければならない。本論文は,マルチ仮想機械分布安定性のための動的資源配分の新しい多目的最適化法を提案した。各アプリケーション負荷の現状と将来予測データを結合して,仮想機械再配置のコストと新しい仮想機械配置状態の安定性を包括的に考察した。多目的最適化遺伝的アルゴリズム(MOGANS)を,問題を解決するために設計した。シミュレーション結果は,省エネルギーとマルチ仮想機械再分配オーバーヘッドのための遺伝的アルゴリズム(GA-NN)と比較して,MOGANSによって得た仮想機械分布方式がより長い安定時間を有することを示した。この不足に狙いを定めて,本論文は仮想機械分布のためにMOEA/Dに基づく多目的最適化動的資源配分法(MOGA-C)を提案した。moGA-Dがより速く収束し,同じ計算スケールで類似の多目的最適化結果を得ることができることを,実験シミュレーションによって例証した。Copyright 2022 Feng Shi and Jingna Lin. 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 ,  *計算機利用 ,  計算機システム ,  *資源割付 ,  応用プログラム ,  分散処理 ,  インフラストラクチャー ,  *仮想機械システム ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  オーバヘッド ,  *多目的遺伝的アルゴリズム ,  *クラウドコンピューティング ,  仮想化技術 ,  資源利用 ,  IaaS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

引用文献 (28件)：

• L. Wang, G. Von Laszewski, A. Younge, X. He, M. Kunze, J. Tao, C. Fu, "Cloud computing: a perspective study," New Generation Computing, vol. 28, no. 2, pp. 137-146, 2010.
• H. Shukur, S. Zeebaree, R. Zebari, D. Zeebaree, O. Ahmed, A. Salih, "Cloud computing virtualization of resources allocation for distributed systems," Journal of Applied Science and Technology Trends, vol. 1, no. 3, pp. 98-105, 2020.
• S. Namasudra, "Data access control in the cloud computing environment for bioinformatics," International Journal of Applied Research in Bioinformatics, vol. 11, no. 1, pp. 40-50, 2021.
• K. Gai, J. Guo, L. Zhu, S. Yu, "Blockchain meets cloud computing: a survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 22, no. 3, pp. 2009-2030, 2020.
• H. Hassan, A. I. El-Desouky, A. Ibrahim, E.-S. M. El-Kenawy, R. Arnous, "Enhanced QoS-based model for trust assessment in cloud computing environment," IEEE Access, vol. 8, pp. 43752-43763, 2020.

タイトルに関連する用語 (5件)： 多目的遺伝的アルゴリズム ,  クラウドコンピューティング ,  仮想マシン ,  リソース割当 ,  最適化