En av de största utmaningarna inom cloud computing är en enorm mängd energi som förbrukas i datacenter. Flera undersökningar har gjorts på Virtual Machine (VM) konsolidering för att optimera energiförbrukningen. Bland de föreslagna konsolideringarna av virtuella maskiner är OpenStack Neat anmärkningsvärt för sin praktiska tillämpning. OpenStack Neat är en öppen källkod konsolidering ram som sömlöst kan integrera till OpenStack, en av de vanligaste och mest använda opensource molnhanteringsverktyget. Ramverket har komponenter för att bestämma när man ska migrera virtuella maskiner och för att välja lämpliga värdar för virtuella maskiner (VM-placering). Den virtuella datorns placeringsalgoritm för OpenStack Neat kallas för Modified Best-Fit Decreasing (MBFD). MBFD är baserat på en heuristisk som hanterar bara minimera antalet servrar. Den heuristiska är inte bara mindre energieffektiv utan också ökar Service Level Agreement (SLA) överträdelse och därmed orsaka fler VM migreringar. För att förbättra energieffektiviteten föreslår vi algoritmer för placering av virtuella maskiner baserade på både bin-packing heuristics och servrars effekteffektivitet. Dessutom introducerar vi en ny bin-packing heuristic som kallas en Medium-Fit (MF) för att minska SLA överträdelse. För att utvärdera prestandan hos de föreslagna algoritmerna har vi utfört experiment med CloudSim på tre molndatacenterscenarier: homogena, heterogena och standard. Arbetsbelastningar som körs i datacenter genereras från spår av PlanetLab och Bitbrains moln. Resultaten av försöket visar upp till 67 % förbättring av energiförbrukningen och upp till 78 % och 46 % minskning av SLA-kränkningar respektive mängden VM-migreringar. Dessutom är alla förbättringar statistiskt signifikanta med en signifikant nivå på 0,01.
En ny bin-packing heuristic Medium-Fit (MF) föreslås i REF för att minska SLA överträdelse och köra PMs.
Energy-aware VM placement algorithms for the OpenStack Neat consolidation framework
{'venue': 'Journal of Cloud Computing', 'journal': 'Journal of Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}