I detta dokument behandlas det scenario där flera kluster av virtuella maskiner (dvs. så kallade virtuella kluster) finns i ett molnsystem som består av ett kluster av fysiska noder. Flera virtuella kluster (VC) sambor i den fysiska kluster, med varje VC erbjuder en viss typ av tjänst för inkommande förfrågningar. I detta sammanhang, VM konsolidering, som strävar efter att använda ett minimalt antal noder för att rymma alla virtuella maskiner i systemet, spelar en viktig roll för att spara resursförbrukning. De flesta befintliga konsolideringsmetoder som föreslås i litteraturen betraktar virtuella maskiner som "rigid" under konsolideringen, dvs. virtuella maskiners resurskapacitet förblir oförändrad. I VC-miljöer brukar QoS levereras av en VC som en enda enhet. Därför finns det ingen anledning till att VM:s resurskapacitet inte kan justeras så länge hela VC fortfarande kan upprätthålla den önskade QoS. Att behandla virtuella maskiner som ''maldable''' under konsolidering kan ytterligare konsolidera virtuella maskiner i ett ännu färre antal noder. Detta papper undersöker denna fråga och utvecklar en Genetisk Algoritm (GA) för att konsolidera formbara virtuella maskiner. GA kan utveckla ett optimerat systemtillstånd, som representerar mappningen VM-till-node och den resurskapacitet som tilldelas varje VM. Efter att det nya systemtillståndet har beräknats av GA kommer molnet att passera från det nuvarande systemtillståndet till det nya. Övergångstiden representerar overhead och bör minimeras. I det här dokumentet formaliseras en kostnadsmodell för att fånga övergångens omkostnader, och en omkonfigureringsalgoritm utvecklas för att överföra molnet till det optimerade systemtillståndet med låga övergångsomkostnader. Experiment har utförts för att utvärdera prestandan hos GA och algoritmen för omkonfigurering.
Referens REF-behandlad virtuell maskin som "moderbar" under konsolidering och utvecklat en genetisk algoritm för att minimera overhead av övergången mellan systemtillstånd.
Developing resource consolidation frameworks for moldable virtual machines in clouds
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}