Sammanfattning av denna webbsida: Optimering av virtuella maskiner (VMP) är en viktig uppgift inom molntjänster. VMP optimering har en betydande inverkan på energieffektiviteten i datacenter, eftersom det minskar antalet aktiva fysiska servrar, vilket minskar strömförbrukningen. I detta papper, en beräknings intelligens teknik tillämpas för att ta itu med problemet med VMP optimering. Problemet är formulerat som ett minimeringsproblem där målet är att minska antalet aktiva värdar och strömförbrukningen. Baserat på den lovande prestandan hos den grå vargoptimeringstekniken (GWO) för kombinatoriska problem föreslås GWO-VMP. Vi föreslår att VMP optimeringsproblem omvandlas till binära och diskreta problem via två algoritmer. Den föreslagna metoden minimerar effektivt antalet aktiva servrar som används för att vara värd för virtuella maskiner (VM). Vi utvärderade den föreslagna metoden på olika VM-storlekar i CloudSIM-miljön av homogena och heterogena servrar. De experimentella resultaten visar hur effektiv den föreslagna metoden är när det gäller att minska energiförbrukningen och en effektivare användning av CPU- och minnesresurser.
I REF antar författarna grå vargoptimizer för att lösa VM-optimering till ett optimalt antal aktiva värdar.
Optimal Virtual Machine Placement Based on Grey Wolf Optimization
{'venue': None, 'journal': 'Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}