.png){kind=icon}
返回
Energy Efficient VM Selection Using CSOA-VM Model in Cloud Data Centers
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1049/cit2.70018.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
云数据中心随着规模、复杂性和巨大能耗的持续增加，发展过程中出现了能源管理问题。能源管理是云数据中心面临的一个具有挑战性的关键问题，也是许多研究人员的重要研究关注点。本文提出了一种基于布谷鸟搜索（CS）的优化技术用于虚拟机（VM）选择，以及一种考虑不同约束条件的新型放置算法。已实现能耗模型和仿真模型，以实现高效的虚拟机选择。所提出的CSOA-VM模型不仅能减少服务级别协议（SLA）层面的违反情况，还能最小化虚拟机迁移。该模型还能节省能源，性能分析表明，能耗为1.35 kWh，SLA违反率为9.2，虚拟机迁移次数约为268次。因此，与现有技术相比，能耗降低了约1.8%，SLA违反率降低了2.1%（减少）。
Keyword:
cloud computing
data analysis
data protection
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
7.3
论文数:
671
被引数:
2.4K
机构
引用论文
Multi-objective-Oriented Cuckoo Search Optimization-Based Resource Scheduling Algorithm for Clouds
PREAI
分享收藏Enhanced Security Using Proxy Signcryption Technique for Wireless Mesh Networks基于代理签密技术的无线网状网络增强安全方案.png)
IF0
PREAI
分享收藏Staggered approach for alleviating TCP Incast in simultaneous Multi-VM migration交错式方法缓解TCP Incast在同时多虚拟机迁移中的应用
PREAI
分享收藏An energy-aware bi-level optimization model for multi-job scheduling problems under cloud computingSOFT COMPUTING
SOFT COMPUTINGIF2.5
PREAI
分享收藏
查看更多内容