I den nuvarande molndatamiljön fokuserar schemaläggningen för VM-resurser (Virtual Machine) endast på hela systemets nuvarande tillstånd. Oftast de misslyckas med att överväga systemet variation och historiska beteendedata som orsakar systembelastning obalans. För att presentera ett bättre tillvägagångssätt för att lösa problemet med schemaläggning av virtuella datorers resurser i en molndatormiljö visar detta projekt en genetisk algoritmbaserad strategi för schemaläggning av virtuella datorers resurser som fokuserar på balansering av systembelastning. Den genetiska algoritmen beräknar inverkan i förväg, som den kommer att ha på systemet efter att den nya VM-resursen är utplacerad i systemet, genom att använda historiska data och nuvarande tillstånd i systemet. Den tar sedan upp lösningen, som kommer att ha minst effekt på systemet. Genom att göra detta säkerställer den bättre lastbalansering och minskar antalet dynamiska VM-migreringar. Det tillvägagångssätt som presenteras i detta projekt löser problemet med obalans i lasten och höga migrationskostnader. Vanligtvis sker belastningsobalans och ett stort antal VM-migreringar om schemaläggningen utförs med hjälp av de traditionella algoritmerna. TILLÄMPNINGEN AV KONKURRENSREGLERNA I EUROPEISKA UNIONEN
Forskningen inom REF använde samma tillvägagångssätt för att lasta balans de virtuella maskinerna i en storskalig molndatamiljö.
A Genetic Algorithm Scheduling Approach for Virtual Machine Resources in a Cloud Computing Environment
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}