Abstract-I detta dokument, vi åtar oss problemet med server konsolidering i virtualiserade datacenter från perspektivet av approximation algoritmer. Vi formulerar serverkonsolidering som ett stokastiskt bin förpackningsproblem, där serverkapacitet och en tillåten serverspillsannolikhet p anges, och målet är att tilldela virtuella datorer till så få fysiska servrar som möjligt, och sannolikheten för att den aggregerade belastningen på en fysisk server överstiger serverkapaciteten är som mest p. Vi föreslår en ny VM-dimensioneringsmetod som kallas effektiv dimensionering, vilket förenklar det stokastiska optimeringsproblemet genom att associera en VM:s dynamiska belastning med en fast efterfrågan. Effektiv dimensionering bestämmer en VM:s resursefterfrågan genom statistiska multiplexingprinciper, som tar hänsyn till olika faktorer som påverkar den aggre gated resursefterfrågan hos en värd där den virtuella maskinen kan placeras. Baserat på effektiv dimensionering, designar vi en svit av polynomisk tid VM placeringsalgoritmer för både VM-migrering kostnadseffektiv och migrering kostnadsmedvetna scenarier. Genom analys visar vi att vår algoritm är 0(1) approximation för det stokastiska bin packa problemet när VM laster kan modelleras som alla Poisson eller alla normala distributioner. Genom utvärderingar som drivs av en verklig datacenter belastning spår, visar vi att vår konsolidering lösning kan uppnå en ordning av minskning på fysiska server krav jämfört med det före konsolidering; konsolidering resultatet är bara 24% mer än den optimala lösningen. Med efl'ektiv dimensionering, vår server konsolidering lösning uppnår 10% till 23% mer energibesparingar än state-of-the-art metoder.
Chen och Al. REF föreslog en effektiv storleksbaserad VM-placeringsalgoritm.
Effective VM sizing in virtualized data centers
{'venue': '12th IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM 2011) and Workshops', 'journal': '12th IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM 2011) and Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}