Cloud computing erbjuder allmännyttiga IT-tjänster till användare över hela världen. Baserat på en pay-as-you-go modell, möjliggör det att vara värd för omfattande tillämpningar från konsumenter, vetenskapliga, och affärsområden. Datacenter hosting Cloud-applikationer förbrukar dock enorma mängder elektrisk energi, vilket bidrar till höga driftskostnader och koldioxidavtryck till miljön. Därför behöver vi Green Cloud computing-lösningar som inte bara kan minimera driftskostnaderna utan också minska miljöpåverkan. I detta dokument definierar vi en arkitektonisk ram och principer för energieffektiv datormoln. Baserat på denna arkitektur presenterar vi vår vision, öppna forskningsutmaningar, resursförsörjning och allokering av algoritmer för energieffektiv hantering av molndatamiljöer. Den föreslagna energi-medvetna tilldelning heuristics tillhandahållande data center resurser till klientapplikationer på ett sätt som förbättrar energieffektiviteten i datacenteret, samtidigt som den förhandlade Kvalitet på tjänsten (QoS). I detta dokument genomför vi i synnerhet en undersökning av forskning inom energieffektiv databehandling och föreslår: a) arkitektoniska principer för energieffektiv hantering av moln, b) energieffektiv resursfördelningspolitik och schemaläggningsalgoritmer med beaktande av QoS-förväntningar och anordningarnas egenskaper för effektanvändning, och c) ett antal öppna forskningsutmaningar som kan ge betydande fördelar för både resursleverantörer och konsumenter. Vi har validerat vår strategi genom att genomföra en prestandautvärderingsstudie med hjälp av verktygslådan CloudSim. Resultaten visar att Cloud computing-modellen har en enorm potential eftersom den erbjuder betydande kostnadsbesparingar och visar stor potential för att förbättra energieffektiviteten under dynamiska arbetsbelastningsscenarier.
Beloglazov m.fl. definierade en arkitektonisk ram och principer för energieffektiva molntjänster REF.
Energy-Aware Resource Allocation Heuristics for Efficient Management of Data Centers for Cloud Computing
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}