ABSTRACT Server konsolidering är en användbar lösning som syftar till kostnadseffektivitet och högt resursutnyttjande av datacenter och kluster. Numera, eftersom de dataintensiva och I/O-intensiva applikationerna används i stor utsträckning, ägnas större uppmärksamhet åt de lokala lagringsbaserade molnen som kan erbjuda mycket bättre I/O-prestanda till relativt låga priser jämfört med delad lagring. Det kommer dock självklart att öka migrationskostnaderna (t.ex. energi och tid). Samtidigt finns det för närvarande få lämpliga resursbehovsberäkningsmetoder för lokala lagringsbaserade moln, som spelar en viktig roll för systemets migrationseffektivitet. Och vi får reda på att i denna specifika lagringsarkitektur, har nästan alla befintliga serverkonsolideringsalgoritmer inte en lämplig resursefterfrågan estimeringsmetod och ett levande migreringssystem. För att lösa dessa problem designar och implementerar detta papper Combining Three (C3), en molnarkitektur för lokal lagring, C3 betydande moduler: förutsägelse, konsolidering och migration. Det visade sig i statistisk analys att ARIMA kan vara den lämpligaste förutsägelsemodellen för serverbelastningen, vilket motiverar oss att föreslå resursuppskattningsprediktorn. Dessutom förbättrar vi den befintliga konsolideringsmetoden genom att justera sorteringsindexet och anpassningsgraden under migrationen. Sedan föreslår vi ett system för levande migration för lokal lagringsmiljö som den tredje modulen i C3. Vi utför omfattande experiment med hjälp av verkliga spår från Google för att validera effektiviteten och överlägsenheten hos vår föreslagna algoritm.
Autoregressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA) baserad framtida resursefterfrågan förutsägs i REF för att förbättra konsolidering och migration effektivitet för molnservrar som använder lokal lagring.
Local Storage-Based Consolidation With Resource Demand Prediction and Live Migration in Clouds
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}