Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку
Проаналізовано особливості хмарного центру обробки даних (ЦОД) з точки зору керування ресурсами. Для вирішення задачі керування ресурсами хмарного центру обробки даних запропоновано і досліджено двостадійний метод консолідації віртуальних машин на базі використання локального променевого пошуку. В с...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблеми програмування |
|---|---|
| Дата: | 2017 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144506 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку / Е.В. Жаріков // Проблеми програмування. — 2017. — № 4. — С. 16-27. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-144506 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Жаріков, Е.В. 2018-12-25T19:12:46Z 2018-12-25T19:12:46Z 2017 Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку / Е.В. Жаріков // Проблеми програмування. — 2017. — № 4. — С. 16-27. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144506 004.94; 004.4; 004.62 Проаналізовано особливості хмарного центру обробки даних (ЦОД) з точки зору керування ресурсами. Для вирішення задачі керування ресурсами хмарного центру обробки даних запропоновано і досліджено двостадійний метод консолідації віртуальних машин на базі використання локального променевого пошуку. В статті проаналізовано роботу евристики першої та другої стадій запропонованого методу, розроблений алгоритм променевого пошуку для вирішення задачі керування ресурсами. Для аналізу роботи методу використані дані про надходження завдань в кластер Google. Запропонований метод дозволяє переключити в режим зниженого енергоспоживання в середньому 56 відсотків фізичних серверів, що потенційно визначені для переключення в режим сну за допомогою верхньої оцінки необхідної ємності ресурсів. Перерозподіл віртуальних машин виконується з урахуванням обмеження допустимої кількості міграцій на один фізичний сервер. Проанализированы особенности облачного центра обработки данных с точки зрения управления ресурсами. Для решения задачи управления ресурсами облачного центра обработки данных предложено и исследовано двухэтапный метод консолидации виртуальных машин на основе использования локального лучевого поиска. В статье проанализирована работа эвристики первой и второй стадий предложенного метода, разработан алгоритм лучевого поиска для решения задачи управления ресурсами. Для анализа работы метода использованы данные о поступлении задач в кластер Google. Предложенный метод позволяет переключить в режим пониженного энергопотребления в среднем 56 процентов физических серверов, потенциально определенных для переключения в режим сна на основе верхней оценки необходимой емкости ресурсов. Перераспределение виртуальных машин выполняется с учетом ограничения допустимого количества миграций на один физический сервер. The features of the cloud data center are analyzed from the point of view of resource management. The two-stage method for consolidating virtual machines based on the use of local beam search algorithm is proposed and investigated with aim to solve the problem of managing the resources of a cloud data center. In this paper, the work of heuristics of the first and second stages of the proposed method is analyzed. The beam search algorithm was developed for solving the data center resource management problem. The data about tasks and physical machines from the Google cluster-usage traces are used to evaluate the proposed method. The proposed method allows to switch to a low-power mode on average 56 percent of physical servers potentially identified for switching to sleep mode based on an upper estimate of the required capacity of resources. Virtual machine consolidation is performed taking into account the limitation of the permissible number of migrations per physical server. uk Інститут програмних систем НАН України Проблеми програмування Моделі та засоби паралельних і розподілених програм Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку Управление ресурсами облачных центров обработки данных на основе эвристического поиска Managing data center resources using heuristic search Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку |
| spellingShingle |
Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку Жаріков, Е.В. Моделі та засоби паралельних і розподілених програм |
| title_short |
Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку |
| title_full |
Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку |
| title_fullStr |
Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку |
| title_full_unstemmed |
Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку |
| title_sort |
керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку |
| author |
Жаріков, Е.В. |
| author_facet |
Жаріков, Е.В. |
| topic |
Моделі та засоби паралельних і розподілених програм |
| topic_facet |
Моделі та засоби паралельних і розподілених програм |
| publishDate |
2017 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Проблеми програмування |
| publisher |
Інститут програмних систем НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Управление ресурсами облачных центров обработки данных на основе эвристического поиска Managing data center resources using heuristic search |
| description |
Проаналізовано особливості хмарного центру обробки даних (ЦОД) з точки зору керування ресурсами. Для вирішення задачі керування ресурсами хмарного центру обробки даних запропоновано і досліджено двостадійний метод консолідації віртуальних машин на базі використання локального променевого пошуку. В статті проаналізовано роботу евристики першої та другої стадій запропонованого методу, розроблений алгоритм променевого пошуку для вирішення задачі керування ресурсами. Для аналізу роботи методу використані дані про надходження завдань в кластер Google. Запропонований метод дозволяє переключити в режим зниженого енергоспоживання в середньому 56 відсотків фізичних серверів, що потенційно визначені для переключення в режим сну за допомогою верхньої оцінки необхідної ємності ресурсів. Перерозподіл віртуальних машин виконується з урахуванням обмеження допустимої кількості міграцій на один фізичний сервер.
Проанализированы особенности облачного центра обработки данных с точки зрения управления ресурсами. Для решения задачи управления ресурсами облачного центра обработки данных предложено и исследовано двухэтапный метод консолидации виртуальных машин на основе использования локального лучевого поиска. В статье проанализирована работа эвристики первой и второй стадий предложенного метода, разработан алгоритм лучевого поиска для решения задачи управления ресурсами. Для анализа работы метода использованы данные о поступлении задач в кластер Google. Предложенный метод позволяет переключить в режим пониженного энергопотребления в среднем 56 процентов физических серверов, потенциально определенных для переключения в режим сна на основе верхней оценки необходимой емкости ресурсов. Перераспределение виртуальных машин выполняется с учетом ограничения допустимого количества миграций на один физический сервер.
The features of the cloud data center are analyzed from the point of view of resource management. The two-stage method for consolidating virtual machines based on the use of local beam search algorithm is proposed and investigated with aim to solve the problem of managing the resources of a cloud data center. In this paper, the work of heuristics of the first and second stages of the proposed method is analyzed. The beam search algorithm was developed for solving the data center resource management problem. The data about tasks and physical machines from the Google cluster-usage traces are used to evaluate the proposed method. The proposed method allows to switch to a low-power mode on average 56 percent of physical servers potentially identified for switching to sleep mode based on an upper estimate of the required capacity of resources. Virtual machine consolidation is performed taking into account the limitation of the permissible number of migrations per physical server.
|
| issn |
1727-4907 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144506 |
| citation_txt |
Керування ресурсами хмарних центрів обробки даних на основі евристичного пошуку / Е.В. Жаріков // Проблеми програмування. — 2017. — № 4. — С. 16-27. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT žaríkovev keruvannâresursamihmarnihcentrívobrobkidanihnaosnovíevrističnogopošuku AT žaríkovev upravlenieresursamioblačnyhcentrovobrabotkidannyhnaosnoveévrističeskogopoiska AT žaríkovev managingdatacenterresourcesusingheuristicsearch |
| first_indexed |
2025-12-07T19:52:09Z |
| last_indexed |
2025-12-07T19:52:09Z |
| _version_ |
1850880430810595328 |