| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,436 |
| تعداد مقالات | 17,674 |
| تعداد مشاهده مقاله | 57,713,084 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,385,336 |
جانمایی ماشینهای مجازی در مرکز داده ابری با استفاده از الگوریتم بهینهسازی دره انرژی | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| دوره 55، شماره 2 - شماره پیاپی 112، آبان 1404، صفحه 333-343 اصل مقاله (834.63 K) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2024.59034.4755 | ||
| نویسنده | ||
| محسن کیانی* | ||
| استادیار، پردیس خوانسار، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران | ||
| چکیده | ||
| در پژوهش حاضر الگوریتم بهینهسازی دره انرژی به عنوان یک الگوریتم نوظهور برای حل مسئله جانمایی ماشینهای مجازی روی ماشینهای فیزیکی در یک مرکزداده ابری اعمال شده است. همچنین، برای اعمال مناسب الگوریتم برای حل مسئله جانمایی، تغییراتی به الگوریتم پایه اعمال شد. الگوریتم بهینهسازی دره انرژی با معرفی چندین عملگر مناسب مسئله جانمایی ماشینهای مجازی اصلاح شد. کاهش توان مصرفی مرکز داده به عنوان هدف بهینهسازی لحاظ شد. مسئله جانمایی به صورت یک مسئله بهینهسازی مقید فرموله شد. در مرحله ارزیابی، الگوریتم برای یک مرکز داده شامل ماشینهای فیزیکی ناهمگن و به ازای بارهای کاری مختلف ارزیابی شد تا کارآمدی الگوریتم ارزیابی شود. نتایج بهدست آمده توسط الگوریتم با چندین روش ابتکاری پایه و دو الگوریتم فراابتکاری مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج شبیهسازی نشان میدهد الگوریتم بهینهسازی دره انرژی نسبت به الگوریتم پایه بین حدود 3 تا 19 درصد باعث کاهش توان مصرفی در مرکز داده شده است. همچنین، الگوریتم بهینهسازی دره انرژی در همه ارزیابیهای صورت گرفته از نظر توان مصرفی از روشهای ابتکاری بهتر و نسبت به دو روش فراابتکاری اندکی بهتر عمل کرده است. بهعنوان یک پارامتر جانبی دیگر، هدررفت منابع نیز مورد ارزیابی قرار گرفت که نتایج نشانگر کارامدی الگوریتم نسبت به روشهای ابتکاری است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| مرکز داده ابری؛ ماشینهای مجازی؛ جانمایی؛ توان مصرفی | ||
| مراجع | ||
|
[1] J. Bekesi, G. Galambos, and H. Kellerer, "A 5/4 linear time bin packing algorithm", Journal of Computer and System Sciences, vol. 60, no. 1, pp. 145-160, 2000. [2] H. Talebian et al., "Optimizing virtual machine placement in iaas data centers: taxonomy, review and open issues", Cluster Computing, vol. 23, pp. 837-878, 2020. [3] D. Alsadie, "Virtual Machine Placement Methods using Metaheuristic Algorithms in a Cloud Environment-A Comprehensive Review", International Journal of Computer Science & Network Security, vol. 22, no. 4, pp. 147-158, 2022. [4] J. P. Gabhane, S. Pathak, and N. M. Thakare, "Metaheuristics algorithms for virtual machine placement in cloud computing environments—a review", Computer Networks, Big Data and IoT: Proceedings of ICCBI 2020, pp. 329-349, 2021. [5] M. R. Chowdhury, M. R. Mahmud, and R. M. Rahman, "Implementation and performance analysis of various VM placement strategies in CloudSim", Journal of Cloud Computing, vol. 4, no. 1, pp. 1-21, 2015. [6] N. Khattar, J. Sidhu, and J. Singh, "Toward energy-efficient cloud computing: a survey of dynamic power management and heuristics-based optimization techniques", The Journal of Supercomputing, vol. 75, pp. 4750-4810, 2019. [7] K. Rajwar, K. Deep, and S. Das, "An exhaustive review of the metaheuristic algorithms for search and optimization: taxonomy, applications, and open challenges", Artificial Intelligence Review, pp. 1-71, 2023. [8] D. H. Wolpert and W. G. Macready, "No free lunch theorems for optimization", IEEE transactions on evolutionary computation, vol. 1, no. 1, pp. 67-82, 1997. [9] M. Azizi, U. Aickelin, H. A. Khorshidi, and M. Baghalzadeh Shishehgarkhaneh, "Energy valley optimizer: a novel metaheuristic algorithm for global and engineering optimization", Scientific Reports, vol. 13, no. 1, p. 226, 2023. [10] B. Pourghebleh, A. Aghaei Anvigh, A. R. Ramtin, and B. Mohammadi, "The importance of nature-inspired meta-heuristic algorithms for solving virtual machine consolidation problem in cloud environments", Cluster Computing, vol. 24, no. 3, pp. 2673-2696, 2021/09/01 2021, doi: 10.1007/s10586-021-03294-4. [11] G. Wu, M. Tang, Y.-C. Tian, and W. Li, "Energy-efficient virtual machine placement in data centers by genetic algorithm", in Neural Information Processing: 19th International Conference, ICONIP 2012, Doha, Qatar, November 12-15, 2012, Proceedings, Part III 19, 2012: Springer, pp. 315-323. [12] B. Zhang, X. Wang, and H. Wang, "Virtual machine placement strategy using cluster-based genetic algorithm", Neurocomputing, vol. 428, pp. 310-316, 2021. [13] K. Braiki and H. Youssef, "Multi-objective virtual machine placement algorithm based on particle swarm optimization", in 2018 14th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC), 2018: IEEE, pp. 279-284. [14] F. Alharbi, Y.-C. Tian, M. Tang, W.-Z. Zhang, C. Peng, and M. Fei, "An ant colony system for energy-efficient dynamic virtual machine placement in data centers", Expert Systems with Applications, vol. 120, pp. 228-238, 2019. [15] M. Kiani and M. R. Khayyambashi, "A network-aware and power-efficient virtual machine placement scheme in cloud datacenters based on chemical reaction optimization", Computer Networks, vol. 196, p. 108270, 2021. [16] K. Balaji, P. Sai Kiran, and M. Sunil Kumar, "Power aware virtual machine placement in IaaS cloud using discrete firefly algorithm", Applied Nanoscience, vol. 13, no. 3, pp. 2003-2011, 2023. [17] N. Donyagard Vahed, M. Ghobaei‐Arani, and A. Souri, "Multiobjective virtual machine placement mechanisms using nature‐inspired metaheuristic algorithms in cloud environments: A comprehensive review", International Journal of Communication Systems, vol. 32, no. 14, p. e4068, 2019. [18] M. HS, P. Gupta, and G. McArdle, "A Harris Hawk Optimisation system for energy and resource efficient virtual machine placement in cloud data centers", Plos one, vol. 18, no. 8, p. e0289156, 2023. [19] Y. Gao, H. Guan, Z. Qi, Y. Hou, and L. Liu, "A multi-objective ant colony system algorithm for virtual machine placement in cloud computing", Journal of computer and system sciences, vol. 79, no. 8, pp. 1230-1242, 2013. [20] Jamali, Malektaji, Analoui, "Virtual Machine Location Using the Imperialist Competitive Algorithm", Journal of Electrical Engineering, University of Tabriz, Volume 46, Number 1, Spring 2016. [21] Naeini, Salem, Rashedi, "Using the Hybrid Frog Leaping Algorithm to Reduce Energy Consumption of Cloud Data Centers through Optimization of Task Scheduling Management and Effective Composition of Virtual Machines", Journal of Electrical Engineering, University of Tabriz, vol. 48, no. 2, Summer 2018. [22] Z. Li, Y. Li, T. Yuan, S. Chen, and S. Jiang, "Chemical reaction optimization for virtual machine placement in cloud computing", Applied Intelligence, vol. 49, pp. 220-232, 2019. [23] Wikipedia. "https://en.wikipedia.org/wiki/Table_of_nuclides#Isotopes_for_elements_75-89." (accessed 29 October, 2023). [24] X. Fan, W.-D. Weber, and L. A. Barroso, "Power provisioning for a warehouse-sized computer", ACM SIGARCH computer architecture news, vol. 35, no. 2, pp. 13-23, 2007. [25] A. S. Abohamama and E. Hamouda, "A hybrid energy–aware virtual machine placement algorithm for cloud environments", Expert Systems with Applications, vol. 150, p. 113306, 2020. [26] Y. Ajiro and A. Tanaka, "Improving packing algorithms for server consolidation", in int. CMG Conference, 2007, vol. 253, pp. 399-406. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 407 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 80 |
||