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J-GLOBAL ID：201702288659115340   整理番号：17A0239942

ビッグデータに向けてグリーンデータセンタネットワークにおける利益駆動型仮想マシン管理【Powered by NICT】

Revenue Driven Virtual Machine Management in Green Datacenter Networks Towards Big Data

著者 (3件)： Zhang Liang ,  Han Tao ,  Ansari Nirwan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ビッグデータ時代は健康管理,経済,ライフサイエンス,製造の範囲の種々の分野で新しい収入を生成する前例のない機会を示した。データセンタ(DC)は,様々なアプリケーションサービスを用意するだけでなく,ビッグデータを処理するために広く展開されている。サーバはDCに設置されているので,電力のコストはDC演算子に対する経済的負担を招く。多くのDCは電気料金を減らすために再生可能エネルギーを備えている。しかし,エネルギー需要の位置は,再生可能エネルギー発電の位置を一致しなかった。この不整合は,仮想マシン(VM)マイグレーションにより取扱える可能性がある。DC,再生可能エネルギーを欠く,は,作業負荷を移動する他のDC,豊富な再生エネルギーを持つことができる。さらに,DC演算子は常に収入を最大化し,運転コストを最小化したい。本論文では,収入を最大化するとVMマイグレーションなしに可能にしたグリーンDCネットワークの運用コストを最小化する問題は,整数線形計画法により定式化した。シミュレーション結果は,最適結果は,小さなサイズの問題に到達できることを示した。二つの発見的アルゴリズムは,大きなサイズの問題を効率的に解くために提案した。著者らの知る限り,これはVMマイグレーションを用いたビッグデータに対するグリーンDCネットワークにおける収入駆動VM管理問題の最初の研究である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  電力 ,  エネルギー需要 ,  健康管理 ,  操業費 ,  ライフサイエンス ,  整数線形計画法 ,  電気料金 ,  不整合 ,  *データセンタ ,  再生エネルギー ,  *仮想機械システム
準シソーラス用語： 発見的アルゴリズム ,  経済的負担 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  グリーン ,  データセンタ ,  利益 ,  仮想マシン