Abstrakt. Oväntade laster i molndatacentraler kan utlösa överbelastning och prestandanedbrytning. För att garantera systemets prestanda krävs att molndatamiljön har förmåga att hantera överbelastningar. De befintliga tillvägagångssätten, som Dynamic Voltage Frequency Skalning och VM konsolidering, är effektiva för att hantera partiell överbelastning, men de kan inte fungera när hela datacenteret överbelastas. Brownout har visat sig vara en lovande strategi för att lindra överbelastningar genom att avaktivera program icke-obligatoriska komponenter eller mikrotjänster tillfälligt. Dessutom har brownout tillämpas för att minska datacenter energiförbrukning. Det visar att det finns kompromisser mellan energibesparing och rabatt som erbjuds användarna (vinstförlust) när en eller flera tjänster inte tillhandahålls tillfälligt. I detta dokument föreslår vi en brownout-baserad approximativ Markovbeslutsprocess för att förbättra de ovannämnda kompromisserna. Resultaten baserade på verkliga spår visar att vårt tillvägagångssätt sparar 20 % energiförbrukning än konsolidering av virtuella maskiner. Jämfört med den befintliga energieffektiva brunläggningsmetoden minskar vårt tillvägagångssätt den rabatt som ges till användarna samtidigt som vi sparar liknande energiförbrukning.
I REF utvidgade vi vårt tidigare arbete och antog ungefärlig Markovbeslutsprocess för att förbättra den ovannämnda kompromissen.
Energy Efficient Scheduling of Application Components via Brownout and Approximate Markov Decision Process
{'venue': 'ICSOC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}