Cloud computing kan minska strömförbrukningen genom att använda virtualiserade beräkningsresurser för att tillhandahålla en applikations beräkningsresurser på begäran. Autoskalning är en viktig cloud computing-teknik som dynamiskt fördelar beräkningsresurser till applikationer för att matcha deras nuvarande belastningar exakt, vilket tar bort resurser som annars skulle förbli overksam och spillkraft. Detta dokument presenterar en modelldriven ingenjörsstrategi för att optimera konfiguration, energiförbrukning, och driftskostnader för moln auto-skalning infrastruktur för att skapa grönare datormiljöer som minskar utsläppen till följd av överflödiga sysslolösa resurser. Papperet ger fyra bidrag till studien av modelldriven konfiguration av moln automatisk skalning infrastruktur genom att (1) förklara hur virtuella maskinkonfigurationer kan fångas i funktionsmodeller, (2) beskriva hur dessa modeller kan omvandlas till begränsande tillfredsställelse problem (CSPs) för konfiguration och energiförbrukning optimering, (3) visar hur optimala auto-skalnings konfigurationer kan härledas från dessa CSPs med en begränsning lösare, och (4) presentera en fallstudie som visar den energiförbrukning / kostnad minskning som produceras av denna modelldrivna metod.
Och Dougherty, etc. REF visar ett tillvägagångssätt för att optimera konfiguration och kostnad för automatisk skalning molninfrastruktur.
Model-driven Auto-scaling of Green Cloud Computing Infrastructure
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}