کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4954500 | 1443325 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Empirical comparison of power-efficient virtual machine assignment algorithms
ترجمه فارسی عنوان
مقایسه تجربی الگوریتم های مجازی ماشین مجازی قدرتمند
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پردازش ابری، مراکز داده، مجوز ماشین مجازی بهره وری انرژی، برنامه ریزی، تعادل بار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
In this paper we compare the performance of multiple task assignment algorithms for saving energy. We assume that tasks are in fact virtual machines that have to be assigned to physical machines, and we assume that the physical machines have a power consumption that increases superlinearly with the load. First, we propose two tunable power-aware task assignment algorithms (that subsume the algorithms studied in Arjona et al., Power-efficient assignment of virtual machines to physical machines, Future Generation Computer Systems, 2015). These algorithms are then compared with multiple state-of-the-art algorithms in different meaningful scenarios. Both algorithms prove themselves as interesting assignment algorithms since, properly configured, they outperform the other algorithms in most of the cases.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Communications - Volume 96, 15 December 2016, Pages 86-98
Journal: Computer Communications - Volume 96, 15 December 2016, Pages 86-98
نویسندگان
Jordi Arjona Aroca, Antonio Fernández Anta,