Att minska energiförbrukningen är en allt viktigare fråga när det gäller datormoln, närmare bestämt när det gäller högpresterande datorsystem (HPC). Minimera energiförbrukningen kan avsevärt minska mängden energiräkningar och sedan öka leverantörens vinst. Dessutom minskar energiminskningen utsläppen av växthusgaser. Därför görs många undersökningar för att utveckla nya metoder för att göra HPC-tillämpningar som förbrukar mindre energi. I detta dokument presenterar vi en multi-objektiv genetisk algoritm (MO-GA) som optimerar energiförbrukningen, CO2-utsläppen och den genererade vinsten av en geografiskt distribuerad molndatainfrastruktur. Vi föreslår också en girig heurism som syftar till att maximera antalet schemalagda program för att jämföra det med MO-GA. De två tillvägagångssätten har experimenterats med realistiska arbetsbelastningsspår från Feitelsons PWA Parallel Workload Archive. Resultaten visar att MO-GA överträffar den giriga heurismen med en betydande marginal när det gäller energiförbrukning och koldioxidutsläpp. Dessutom är MO-GA också visat sig vara något bättre i fråga om vinst medan schemaläggning fler applikationer.
I REF ) presenterar författarna en multi-objektiv genetisk algoritm, som heter MO-GA, för att optimera energiförbrukning, koldioxidutsläpp och generera vinst av en geografiskt distribuerad molndatainfrastruktur.
A Pareto-based metaheuristic for scheduling HPC applications on a geographically distributed cloud federation
{'venue': 'Cluster Computing', 'journal': 'Cluster Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}