Cloud computing ger tillgång på begäran till en delad pool av datorresurser, vilket gör det möjligt för organisationer att outsourca sin IT-infrastruktur. Cloud-leverantörer bygger datacenter för att hantera den kontinuerliga ökningen av molnanvändarnas krav. Följaktligen konsumerar dessa molndatacenter och har potential att slösa bort stora mängder energi. Denna energiförbrukning ökar driftskostnaderna och koldioxidutsläppen. Målet med detta papper är att utveckla en optimerad energi- och SLA-medveten virtuell maskin (VM) placeringsstrategi som dynamiskt tilldelar virtuella maskiner till fysiska maskiner (PM) i molndatacenter. Denna placering strategi samoptimerar energiförbrukning och servicenivå avtal (SLA) överträdelser. Den föreslagna lösningen antar verktygsfunktioner för att formulera problemet med VM-placering. En genetisk algoritm söker efter möjliga VMs-till-PMs-uppdrag i syfte att hitta ett uppdrag som maximerar användbarheten. Simuleringsresultat med hjälp av CloudSim visar att den föreslagna nyttobaserade metoden minskade den genomsnittliga energiförbrukningen med cirka 6 % och de totala SLA-kränkningarna med mer än 38 %, med färre VM-migreringar och PM-avstängningar, jämfört med en välkänd heuristikbaserad metod.
Cloud computing tillhandahåller skalning på begäran eller dynamisk resursförsörjning som hjälper molnleverantörer att leverera servicenivåavtal (SLA) relaterade till prestandabaserade mått såsom svarstid och genomförandetid REF.
Optimizing virtual machine placement for energy and SLA in clouds using utility functions
{'venue': 'Journal of Cloud Computing', 'journal': 'Journal of Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}