ABSTRACT Numera väljer allt fler företag och organisationer att distribuera sina applikationer i datacenter för att utnyttja resursdelning. Ökningen av uppgifter för flera program, dock, gör det utmanande för en leverantör att maximera sina intäkter genom intelligent schemaläggning uppgifter i sina programvarudefinierade nätverk (SDN)-aktiverade datacenter. Befintliga SDN-styrenheter minskar endast nätverkslatensen samtidigt som man ignorerar den virtuella maskinens latens, vilket kan leda till intäktsförluster. I samband med SDN-aktiverade datacenter, presenterar detta dokument en arbetsbörda-medveten intäktsmaximering (WARM) metod för att maximera intäkterna från en datacenter leverantör perspektiv. Dess kärnidé är att gemensamt överväga den optimala kombinationen av virtuella maskiner och routingvägar för uppgifter i varje program. Detta arbete jämför det med toppmoderna metoder, experimentellt. Resultaten visar att WARM ger de bästa scheman som inte bara ökar intäkterna utan också minskar tur-och returtiden för uppgifter för alla applikationer. INDEX TERMS Prestandamodellering och analys, metaheuristisk optimering, intäktsmaximering, uppgift schemaläggning, fördröjning försäkran kaotisk sökning, partikel svärm optimering, simulerad glödning.
Till exempel Yuan et al. REF föreslog en arbetsbörda-medveten uppgift schemaläggning som klokt bestämmer den optimala kombinationen av virtuell maskin och routing väg för uppgifter.
WARM: Workload-Aware Multi-Application Task Scheduling for Revenue Maximization in SDN-Based Cloud Data Center
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}