Cloud computing datacenter förbrukar enorma mängder energi, vilket har höga kostnader och stor miljöpåverkan. Det har funnits betydande forskning om dynamisk strömhantering, som stänger ner oanvänd utrustning i ett datacenter för att minska energiförbrukningen. De största elkonsumenterna i ett datacenter är servrar, kommunikationsnät och kylsystem. Optimering av ström i ett datacenter är ett svårt problem på grund av serverresurser begränsningar, nätverk topologi och bandbredd begränsningar, kostnader för VM migration, heterogenitet arbetsbelastningar och servrar. Införandet av nya arbetstillfällen och avgången av färdiga arbetstillfällen skapar också arbetsbörda heterogenitet i tid. Till följd av detta har större delen av den tidigare forskningen koncentrerats på partiell optimering av strömförbrukningen, vilket optimerar antingen server- och/eller näteffektförbrukningen genom placering av virtuella maskiner. Temporär belastningsmedveten optimering, minimering av strömförbrukningen som en funktion av tiden har studerats kraftigt. När optimeringen också inkluderade migrering, hade lösningen delats upp i två steg, i det första steget optimering av server- och/eller näteffektförbrukning utförs och i det andra steget har migration av virtuella maskiner tagits om hand, vilket inte är en optimal lösning. I detta arbete utvecklar vi gemensam optimering av strömförbrukningen hos servrar, nätverkskommunikation och kostnader för migrering med arbetsbelastning och server heterogenitet som är föremål för resurs- och bandbreddsbegränsningar genom VM-placering. Optimering resulterar i ett heltal kvadratiskt program (IQP) med linjära/kvadratiska begränsningar i antal virtuella maskiner som tilldelats ett jobb på en server. IQP kan endast lösas för mycket små storlekssystem, men vi har kunnat bryta ner IQP för att bemästra och prissättning underproblem som kan lösas genom kolonngenerering teknik för system med större storlekar. Sedan har vi utökat optimeringen för att hantera temporal heterogenitet av arbetsbelastningen. Det antas att tidsaxeln är slitsad och i slutet av varje slot jobb gör probabilistisk fullständig / partiell frisättning av de virtuella maskiner som de håller och det kommer också att finnas nya jobb ankomster enligt en Poisson process. Systemet kommer att utföra återoptimering av strömförbrukningen i slutet av varje kortplats som också inkluderar kostnaden för VM-migrering. I återoptimeringen kan virtuella maskiner med oavslutade jobb uppleva migrering medan nya jobb tilldelas virtuella maskiner. Vi har uppnått numeriska resultat för optimal strömförbrukning för systemet samt dess strömförbrukning på grund av två heuristiska VM-tilldelningsalgoritmer. Resultaten visar att optimeringen uppnår betydande effektbesparingar jämfört med de heuristiska algoritmerna. Vi tror att vårt arbete avancerar toppmodernt inom dynamisk energihantering av datacenter och resultaten kommer att vara till hjälp för molntjänsteleverantörer när det gäller att uppnå energibesparingar.
Vakilinia m.fl. föreslagna heltal quadratic program (IQP) med linjära och kvadratiska begränsningar i REF.
Energy efficient temporal load aware resource allocation in cloud computing datacenters
{'venue': 'Journal of Cloud Computing', 'journal': 'Journal of Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}