Mobile cloud computing (MCC) tillhandahåller olika molntjänster till mobila användare. Den snabba tillväxten av MCC-användare kräver storskaliga MCC datacenter för att förse dem med databehandling och lagringstjänster. Tillväxten av dessa datacenter påverkar direkt elenergiförbrukningen, vilket påverkar såväl företag som miljön genom koldioxidutsläpp (CO 2) utsläpp. Dessutom slösas stora mängder energi bort för att underhålla servrarna som körs under låg arbetsbelastning. För att minska energiförbrukningen i mobila molndatacenter krävs energimedvetna värddatoralgoritmer för att upptäcka överbelastning och virtuella maskiners (VM:s) valalgoritmer för konsolidering av virtuella maskiner vid upptäckt underbelastning och överbelastning. Efter allokering av resurser till alla virtuella maskiner, är underladdade värdar skyldiga att anta energibesparande läge för att minimera strömförbrukningen. För att ta itu med detta problem, föreslog vi en adaptiv heuristik energi-medveten algoritm, som skapar en övre CPU-användning tröskel med hjälp av senaste CPU-användning historia för att upptäcka överbelastade värdar och dynamiska VM-val algoritmer för att konsolidera virtuella datorer från överbelastade eller underladdade värd. Målet är att minimera den totala energiförbrukningen och maximera tjänsternas kvalitet, inklusive minskning av överträdelser av servicenivåavtal (SLA). CloudSim simulator används för att validera algoritmen och simuleringar utförs på verkliga arbetsbelastning spår i 10 olika dagar, som tillhandahålls av PlanetLab.
En adaptiv heuristik energi-medveten algoritm som använde en övre tröskel av CPU-användning för PM överbelastning upptäckt och dynamiska VM-val algoritmer föreslogs i REF.
MeReg: Managing Energy-SLA Tradeoff for Green Mobile Cloud Computing
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}