تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,298 |
تعداد مقالات | 15,884 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,118,177 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 14,888,740 |
بهرهگیری از الگوریتم پرش ترکیبی قورباغه جهت کاهش مصرف انرژی مراکز داده ابری از طریق بهینهسازی مدیریت زمانبندی کارها و ترکیب مؤثر ماشینهای مجازی | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 20، دوره 48، شماره 2 - شماره پیاپی 84، شهریور 1397، صفحه 687-698 اصل مقاله (2.07 M) | ||
نویسندگان | ||
وحید ستاری نائینی* 1؛ یاسمین سالم2؛ عصمت راشدی2 | ||
1دانشگاه شهید باهنر کرمان - بخش مهندسی کامپیوتر | ||
2کرمان - دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته - دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر | ||
چکیده | ||
امروزه رایانش ابری سبز به دلیل کاهش اثرات زیستمحیطی مورد توجه قرار گرفته است. یکی از معیارهایی که در رایانش ابری سبز بر آن تاکید شده است، مصرف انرژی مراکز داده است. یکی از راهکارهای کاهش مصرف انرژی، که در این مقاله مورد بررسی قرار گرفته است، مدیریت زمانبندی کارها و ترکیب مؤثر ماشینهای مجازی است. در این مقاله الگوریتمی جهت مدیریت زمانبندی کارها و توازن بار ارائه میشود. این الگوریتم به نام پرش ترکیبی قورباغه با بهرهمندی از حافظه، همکاری و اشتراکگذاری اطلاعات بین قورباغهها، سرعت همگرایی مناسب و انعطافپذیری بهتر در برابر مشکل بهینه محلی، بهبود قابلتوجهی نسبت به روشهای سیستم تجمع مورچگان (ACO) و الگوریتم ژنتیک (GA) جهت مصرف انرژی و مهاجرت ماشین مجازی فراهم میآورد. در این مقاله، مدیریتپویای منابع بر اساس ترکیب مؤثر ماشینهای مجازی انجام میشود و توسط الگوریتم پیشنهادی با توجه به قرارداد سطح سرویس پیادهسازی میشود. تفاوت این روش با روشهای دیگر در این است که بهبود پارامترهای زمان، سرعت و دقت همگرایی رانشان میدهد. نتایج تجربی نشان میدهد که، روش ارائه شده موجود، از نظر مصرف انرژی، تعداد مهاجرتهای ماشین مجازی و نقض قرارداد سطح سرویس عملکرد بهتری دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
رایانش ابری سبز؛ مصرف انرژی؛ مدیریت زمانبندی؛ ترکیب مؤثر ماشینهای مجازی؛ نقض قرارداد سطح سرویس؛ تعداد مهاجرتهای ماشین مجازی | ||
مراجع | ||
[1] J. G. Koomey, “Estimating total power consumption by servers in the US and the world,” Stanford University, pp. 1-20, 2007. [2] A. Fayyaz, M. U. Khan and S. U. Khan, “Energy efficient resource scheduling through VM consolidation in cloud computing,’’ In 2015 13th International Conference on Frontiers of Information Technology (FIT) , IEEE, pp. 65-70, 2015.. [3] T. C. Ferreto, M. A. Netto, R. N. Calheiros and C. A. De Rose, “Server consolidation with migration control for virtualized data centers” Future Generation Computer Systems, vol. 27, no. 8, pp. 1027-1034,2011. [4] Y. C. Lee and A. Y. Zomaya, “Energy efficient utilization of resources in cloud computing systems,” The Journal of Supercomputing, vol. 60, no. 2, pp 268-280, 2012. [5] A. Beloglazov and R. Buyya, “Optimal online deterministic algorithms and adaptive heuristics for energy and performance efficient dynamic consolidation of virtual machines in cloud data centers,” Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol. 24, no. 13, pp. 1397-1420, 2012. [6] A. Song,W. Fan, W. Wang, J. Luo and Y. Mo, “Multi-objective virtual machine selection for migrating in virtualized data centers,” In Joint International Conference on Pervasive Computing and the Networked World, Springer Berlin Heidelberg, vol. 7719, pp. 426-438, 2012. [7] I. Rodero, H. Viswanathan, E. K. Lee, M. Gamell, D. Pompili and M. Parashar, “Energy-efficient thermal-aware autonomic management of virtualized HPC cloud infrastructure,” Journal of Grid Computing, vol. 10, no. 3, pp. 447-473, 2012. [8] S. S. Masoumzadeh and H. Hlavacs, “Integrating VM selection criteria in distributed dynamicVM consolidation using Fuzzy Q-Learning,” In Proceedings of the 9th International Conference on Network and Service Management (CNSM), IEEE, pp. 332-338, 2013. [9] Y. Ge and G. Wei, “GA-based task scheduler for the cloud computing systems,” In Web Information Systems and Mining (WISM), 2010 International Conference, IEEE, vol. 2 , pp. 181-186, 2010. [10] F. Farahnakian, A. Ashraf, T. Pahikkala, P. Liljeberg, J. Plosila, I. Porres and H. Tenhunen, “ Using ant colony system to consolidate vms for green cloud computing,” IEEE Transactions on Services Computing, vol. 8, no. 2, pp. 187-98, 2015. [11] سیمین قاسمی فلاورجانی، محمدعلی نعمت بخش، بهروز شاهقلی قهفرخی،«تخصیص وضایف چند هدف در واگذاری به ابر سیار»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره 46، شماره 4، صفحات 217-232، 1395. [12] B. Speitkamp and M. Bichler, “A mathematical programming approach for server consolidation problems in virtualized data centers,” IEEE Transactions On Services Computing, vol. 3, no. 4, pp. 266-278,2010. [13] F. Tao, Y. Feng, L. Zhang and T. W. Liao, “CLPS-GA: A case library and Pareto solution-based hybrid genetic algorithm for energy-aware cloud service scheduling,” Applied Soft Computing, vol. 19, pp. 264-279, 2014. [14] M. M. Eusuff and K. E. Lansey, “Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm, Journal of Water Resources Planning and Management , vol. 129, no. 3, pp. 210–225, 2003. [15] H. Liu, F. Yi, H. Yang, “Adaptive grouping cloud model shuffled frog leaping algorithm for solving continuous optimization problems, Computational intelligence and neuroscience, vol. 25, pp. 1-8, 2016. [16] J. P. Luo, X. Li and M. R. Chen, “Hybrid shuffled frog leaping algorithm for energy-efficient dynamic consolidation of virtual machines in cloud data centers,” Expert Systems with Applications, Elsevier, vol. 41, no. 13, pp. 5804-5816, 2014. [17] M. Eusuff, K. Lansey and F. Pasha, “Shuffled frog-leaping algorithm: a memetic meta-heuristic for discrete optimization,” Engineering Optimization, vol. 38. No. 2, pp. 129-154, 2006 . [18] D. Kusic, J. Q. Kephart, J. E. Hanson, N. Kandasamy and G. Jiang, “Power and performance management of virtualized computing environments via lookahead control,” Cluster computing,springer, vol. 12, no. 1, pp. 1-15, 2009. [19] R. N. Calheiros, R. Ranjan, A. Beloglazov, C. A. De Rose and R. Buyya, “CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms, Software: Practice and Experience,vol. 41, no. 1, pp. 23-50, 2011. [20] T.D.Braun, , H.J.Siegel, N.Beck, L.L.Bölöni, M.Maheswaran, , A.I.Reuther, J.P.Robertson, M.D.Theys, B.Yao, , D.Hensgen and R.F.Freund, A comparison of eleven static heuristics for mapping a class of independent tasks onto heterogeneous distributed computing systems, Journal of Parallel and Distributed computing,vol. 61, no. 6, pp.810-837. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 843 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 918 |