Vi anser att ett moln datacenter, där tjänsteleverantören levererar virtuella maskiner (VM) på värdar eller fysiska maskiner (PM) till sina abonnenter för beräkning på begäran. För molndatacentret föreslår vi en aktivitetskonsolideringsalgoritm baserad på uppgiftsklassificering (dvs. beräkningsintensiv och dataintensiv) och resursutnyttjande (t.ex. CPU och RAM). Dessutom utformar vi en algoritm för konsolidering av virtuella maskiner för att balansera arbetets utförandetid och energiförbrukning utan att bryta mot ett fördefinierat servicenivåavtal (SLA). Till skillnad från den befintliga forskningen om konsolidering av virtuella maskiner eller schemaläggning som inte tillämpar något eller ett enda tröskelsystem, fokuserar vi på ett dubbelt tröskelvärde (övre och lägre) system, som används för konsolidering av virtuella maskiner. Närmare bestämt, när en värd arbetar med resursutnyttjande under den lägre tröskeln, kommer alla virtuella maskiner på värddatorn att schemaläggas för migrering till andra värdar och sedan kommer värddatorn att stängas av, medan när en värd arbetar med resursutnyttjande över den övre tröskeln kommer en virtuell dator att migreras för att undvika att använda 100% av resursutnyttjandet. Baserat på experimentella prestandautvärderingar med verkliga spår visar vi att vår uppgiftsklassificeringsbaserade energimedvetna konsolideringsalgoritm (TCEA) uppnår en betydande energiminskning utan att ådra sig fördefinierade SLA-kränkningar.
År 2016, HeeSeok Choi et al. REF föreslog en aktivitetskonsolideringsalgoritm baserad på uppgiftsklassificering och resursutnyttjande för molndatacentret.
Task Classification Based Energy-Aware Consolidation in Clouds
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}