Att minska energiförbrukningen är en allt viktigare fråga inom molntjänster, mer specifikt när det gäller att hantera ett storskaligt moln. Minimera energiförbrukningen kan avsevärt minska mängden energiräkningar, och utsläppen av växthusgaser. Därför görs många undersökningar för att utveckla nya metoder för att förbruka mindre energi. I detta dokument presenterar vi en energimedveten multistartsalgoritm för lokal sökning (EMLS-ONC) som optimerar energiförbrukningen i ett OpenNebula-baserat moln. Dessutom föreslår vi en Pareto flermålsversion av EMLS-ONC som kallas EMLS-ONC-MO och som behandlar både energiförbrukningen och servicenivåavtalet (SLA). Målet är att hitta en Pareto kompromiss mellan att minska energiförbrukningen i molnet samtidigt som prestandan hos virtuella maskiner (VM) bevaras. De olika schemaläggare har experimenterats med olika ankomstscenarier för virtuella maskiner och olika maskinvarukonfigurationer (artificiella och verkliga). Resultaten visar att EMLS-ONC och EMLS-ONC-MO överträffar de andra energi- och prestandamedvetna algoritmerna utöver den som tillhandahålls i OpenNebula med en betydande marginal på de berörda kriterierna. Dessutom har EMLS-ONC och EMLS-ONC-MO visat sig kunna tilldela minst lika många virtuella maskiner som de andra algoritmerna.
Kessaci m.fl. presenterade en energi-medveten multi-start lokal sökalgoritm (EMLS) som optimerar energiförbrukningen i ett OpenNebula-baserat moln REF.
A multi-start local search heuristic for an energy efficient VMs assignment on top of the OpenNebula cloud manager
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}