Abstract-En stor utmaning för IaaS moln datacenter är placeringen av ett stort antal virtuella maskiner (VM) över en fysisk infrastruktur med ett stort antal noder. Processen för placering av virtuella maskiner måste sträva efter att så mycket som möjligt minska antalet fysiska noder för att förbättra förvaltningens effektivitet, minska energiförbrukningen och garantera ekonomiska besparingar. Eftersom varje virtuell dator betraktas som en svart låda med oberoende egenskaper ger placeringsuppgiften för virtuella maskiner dock upphov till skalbarhetsproblem på grund av mängden data som är inblandade och det resulterande antalet begränsningar i det underliggande optimeringsproblemet. För stora datacenter leder detta tillstånd ofta till att det är omöjligt att nå en optimal lösning för placering av virtuella maskiner. Befintliga lösningar utnyttjar vanligtvis heuristik eller förenklade formuleringar för att lösa placeringsproblem, till priset av eventuellt suboptimala lösningar. Vi föreslår en innovativ placeringsteknik för virtuella maskiner, nämligen Class-Based, som utnyttjar befintliga lösningar för att automatiskt gruppera virtuella maskiner som uppvisar liknande beteende. Den klassbaserade tekniken löser ett placeringsproblem som endast tar hänsyn till vissa representanter för varje klass, och som kan replikeras som ett byggblock för att lösa det globala problemet med VMs placering. Våra experiment visar att den föreslagna tekniken är genomförbar och kan avsevärt förbättra skalbarheten av VMs placering i IaaS Cloud-system med avseende på befintliga alternativ.
Vårt förslag är helt ortogonalt till förslaget i REF och kan integreras med en klassbaserad metod som utnyttjar de virtuella maskinernas identifiering som föreslås i detta dokument.
Exploiting Classes of Virtual Machines for Scalable IaaS Cloud Management
{'venue': '2015 IEEE Fourth Symposium on Network Cloud Computing and Applications (NCCA)', 'journal': '2015 IEEE Fourth Symposium on Network Cloud Computing and Applications (NCCA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}