首页> 外文OA文献 >Profile-Based Ant Colony Optimization for Energy-Efficient Virtual Machine Placement
【2h】

Profile-Based Ant Colony Optimization for Energy-Efficient Virtual Machine Placement

机译:基于个人资料的蚁群优化,用于节能虚拟机展示

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Cloud computing data centers contain a large number of physical machines (PMs) and virtual machine (VMs). This number can increase the energy consumption of the data centers especially when the VMs placed inappropriately on the PMs. This paper presents a new VM placement approach with the objective of minimizing the total energy consumption of a data center. VM placement problem is formulated as a combinatorial optimization problem. Since this problem has been proven to be an NP hard problem, Ant Colony Optimization (ACO) algorithm is adopted to solve the formulated problem. Information heuristic of ACO is used differently based on PM energy efficiency. Experimental results show that the proposed approach scales well on large data centers and significantly outperforms selected benchmark (ACOVMP) in terms of energy consumption.
机译:云计算数据中心包含大量物理机(PMS)和虚拟机(VM)。当VMS在PMS上不恰当地放置时,该数字可以增加数据中心的能量消耗。本文提出了一种新的VM放置方法,目的是最大限度地减少数据中心的总能耗。 VM Placement问题被制定为组合优化问题。由于该问题已被证明是NP难题,因此采用蚁群优化(ACO)算法来解决配方的问题。 ACO的信息启发式基于PM能效使用不同的方式使用。实验结果表明,该方法在大型数据中心展现良好,在能耗方面明显优于所选择的基准(ACOVMP)。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号