Cloud computing har utvecklats som en datormodell som syftar till att tillhandahålla dataresurser som en tjänst enligt pay-per-use paradigm [1], [2]. Cloud computing bygger på full virtualiseringsteknik där en enda fysisk maskin kan vara värd för flera virtuella maskiner som i sin tur är helt isolerade. Nettoeffekten av att ha delad resursanvändning är att få färre fysiska servrar med högre utnyttjande per server vilket effektivt kommer att minimera hårdvarukostnaderna och driftskostnaderna [3], [4]. Den flexibilitet som virtualiseringen möjliggör har dock gett upphov till nya beräkningsutmaningar när det gäller att hantera en gemensam resurspool i förhållande till konkurrerande tillämpningar eller arbetstillfällen. Resurstilldelning är processen för att kartlägga tillgängliga resurser för konkurrerande jobb baserat på de individuella arbetskraven [5]. Datorresurserna måste hanteras väl för att förhindra överbelastning och slöseri med bandbredd, bearbetningsenhet, minne osv. Detta avfall är direkt förknippat med betydande ekonomiska förluster för stora leverantörer av molntjänster när det gäller energi, driftskostnader och missnöje hos användaren av molntjänster [6], [7]. System för resursfördelning styr hur flera virtuella maskiner delar de underliggande fysiska maskinerna (PM). Snabb och effektiv resursfördelningsalgoritmer kan bidra till att spara energi och kostnader samtidigt som kundnöjdheten ökar. Resurstilldelningen utförs normalt i två steg som visas i figur 1. Det första steget är jobbtilldelningen till de virtuella maskinerna: program eller jobb (båda termerna används synonymt i samband med detta papper) utförs på virtuella maskiner. Varje program har sina egna krav på beräkning av effekt, diskutrymme och RAM-utrymme, kommunikationsbandbredd, prioritet, etc. (se [7] ). Alla virtuella maskiner måste uppfylla dessa krav när resurser tilldelas. I detta dokument beskrivs ett nytt tillvägagångssätt där man använder sig av genetiska algoritmer för att hitta optimala lösningar för multidimensionella problem med paketering av vektorbehållare med målet att förbättra resurstilldelningen i molnet och konsolideringen av virtuella maskiner. Två algoritmer, nämligen Combinatorial Ordering First-Fit Genetic Algorithm (COFFGA) och Combinatorial Ordering Next Fit Genetic Algorithm (CONFGA) har utvecklats för detta och kombinerats. De föreslagna hybridalgoritmmålen för att minimera det totala antalet körservrar och resursslöseri per server. De lösningar som erhålls genom de nya algoritmerna jämförs med de senaste lösningarna från litteraturen. Resultaten visar att den föreslagna algoritmen COFFGA överträffar andra tidigare multi-dimension vektor bin förpackning heuristik såsom Permutation Pack (PP), First Fit (FF) och First Fit Decreasing (FFD) med 4%, 34%, respektive 39%. Det uppnådde också bättre prestanda än den befintliga genetiska algoritmen för multikapacitetsresurser virtuell maskinkonsolidering (RGGA) när det gäller prestanda och robusthet. En grundlig förklaring till den förbättrade prestandan hos den nyligen föreslagna algoritmen ges.
2016 presenterades ett nytt genalgoritmbaserat tillvägagångssätt REF för att hitta en optimal lösning på flerdimensionella binpackningsproblem som syftar till att förbättra resursfördelningen och integreringen av virtuella molnmaskiner.
Multi-Capacity Combinatorial Ordering GA in Application to Cloud resources allocation and efficient virtual machines consolidation
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}