ABSTRACT I cloud computing, hög energiförbrukning och service-nivå-avtal (SLA) överträdelse är de utmanande frågorna med tanke på att efterfrågan på beräkningskraft växer snabbt, vilket kräver storskaliga moln datacenter. Även om det finns många befintliga energi-medvetna metoder som fokuserar på att minimera energiförbrukningen samtidigt ignorera SLA överträdelse vid tidpunkten för en virtuell maskin (VM) urval från överbelastade värdar. De anser inte heller att den nuvarande nätverkstrafiken orsakar försämring av prestandan och kan därför inte riktigt minska SLA-överträdelsen under en mängd olika arbetsbelastningar. I detta sammanhang föreslås i detta dokument tre adaptiva modeller, nämligen lutning nedstigningsbaserad regression (Gdr), maximera korrelationsprocent (MCP), och bandbredd-medveten urvalspolicy (Bw), som avsevärt kan minimera energiförbrukningen och SLA överträdelse. Energimedvetna metoder för överbelastning av värddatordetektering och val av virtuella datorer från en överbelastad värddator är nödvändiga för att förbättra energieffektiviteten och SLA-brottet mot ett molndatacenter efter att ha migrerat alla virtuella datorer från underladdad värdtur till tomgångsvärd, vilket också är fördelaktigt att byta till energibesparande läge. Gdr och MCP är adaptiva energimedvetna algoritmer baserade på den robusta regressionsmodellen, för överbelastad värddetektering. En Bw dynamisk policy för VM-val väljer VM enligt nätverkstrafiken från den överbelastade värddatorn under SLA. Experimentella resultat på den verkliga arbetsbelastningen spår visar att de föreslagna algoritmerna minskar energiförbrukningen samtidigt som de nödvändiga prestandanivåerna i ett moln datacenter med hjälp av en CloudSim simulator för att validera de föreslagna algoritmerna. INDEX TERMS Cloud computing, molndata center, energieffektivitet, grön dator, värd överbelastad detektion, regressionsmetod, servicenivåavtal.
Författaren föreslog en adaptiv heuristisk baserad tröskelalgoritm för att upptäcka överbelastade värdar i molndatacentret genom lutning nedstigning regression modell med hjälp av en statistisk analys av tidigare CPU utnyttjande data REF.
Adaptive Energy-Aware Algorithms for Minimizing Energy Consumption and SLA Violation in Cloud Computing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}