Cloud computing datacenter växer snabbt i både antal och kapacitet för att möta de ökande kraven på hög responsiva datorer och massiv lagring. Sådana datacenter förbrukar enorma mängder elektrisk energi vilket resulterar i höga driftskostnader och koldioxidutsläpp. Anledningen till denna extremt höga energiförbrukning är inte bara mängden datorresurser och hårdvarans ineffektivitet, utan snarare den ineffektiva användningen av dessa resurser. Konsolidering av virtuella maskiner innebär livemigrering av virtuella maskiner, vilket gör det möjligt att överföra en virtuell dator mellan fysiska servrar med nära noll nedtid. Det är ett effektivt sätt att förbättra utnyttjandet av resurser och öka energieffektiviteten i molndatacenter. Konsolidering av virtuella maskiner består av detektering av överbelastning/underbelastning, val av virtuella maskiner och placering av virtuella maskiner. De flesta av de nuvarande metoderna för konsolidering av virtuella maskiner tillämpar antingen heuristiska metoder, såsom tröskelvärden för statisk användning, beslutsfattande baserat på statistisk analys av historiska data, eller helt enkelt periodisk anpassning av tilldelningen av virtuella maskiner. De flesta av dessa algoritmer förlitar sig på CPU-användning endast för värd överbelastning upptäckt. I detta dokument föreslår vi att man använder hybridfaktorer för att förbättra konsolideringen av virtuella maskiner. Speciellt utvecklade vi en multipel regressionsalgoritm som använder CPU-användning, minnesanvändning och bandbredd utnyttjande för värd överbelastning upptäckt. Den föreslagna algoritmen, Multiple Regression Host Overload Detection (MRHOD), avsevärt minskar energiförbrukningen samtidigt som en hög nivå av anslutning till Service Level Agreements (SLA) eftersom det ger en verklig indikation på värdanvändning baserat på tre parametrar (CPU, minne, Bandbredd) användningar i stället för en parameter endast (CPU utnyttjande). Genom simuleringar visar vi att vår strategi minskar strömförbrukningen med 6 gånger jämfört med algoritmer med en enda faktor med hjälp av slumpmässig arbetsbelastning. Även med hjälp av PlanetLab arbetsbelastning spår vi visar att MRHOD förbättrar ESV metrisk med cirka 24% bättre än andra enstaka faktor regressionsalgoritmer (LR och LRR). Vi utvecklade även Hybrid Local Regression Host Overload Detection Algoritm (HLRHOD) som baseras på lokal regression med hjälp av hybridfaktorer. Det överträffar algoritmerna med en enda faktor. Ó 2016 Produktion och värdskap av Elsevier B.V. för fakulteten för datorer och information, Kairo University. Detta är en artikel med öppen tillgång under CC BY-NC-ND-licensen (http://creativecommons.org/licenser/by-nc-nd/4.0/).
I ett liknande tillvägagångssätt, Abdelsamea et al. REF presenterade en metod för konsolidering av virtuella maskiner med hybrida regressionsalgoritmer som beaktar CPU-, RAM- och nätverksbandbredd.