發(fā)布時間：2018-09-11 17:28

【摘要】：現(xiàn)代服務(wù)應(yīng)用對計算能力需求的快速增長導(dǎo)致云計算數(shù)據(jù)中心能耗加劇,為解決數(shù)據(jù)中心能耗問題,本文提出了一種新的融合馬爾可夫鏈和能耗感知選擇策略的能耗優(yōu)化算法——基于預(yù)測的能耗優(yōu)化算法(Prediction based Energy Consumption Optimization Algorithm,PECOA).實驗結(jié)果表明,PECOA算法在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下,能耗與基于最小虛擬機遷移時間的本地回歸算法(Local Regression based on Minimum Migration Time,lr_mmt_1.2)相比降低了約11.04%,驗證了本文方法的有效性.
[Abstract]:The rapid growth of demand for computing power in modern service applications leads to increased energy consumption in cloud computing data centers, in order to solve the problem of data center energy consumption, In this paper, a new energy consumption optimization algorithm based on prediction, (Prediction based Energy Consumption Optimization Algorithm,PECOA, is proposed, which combines Markov chain and energy consumption perception selection strategy. The experimental results show that compared with the local regression algorithm based on minimum virtual machine migration time (Local Regression based on Minimum Migration Time,lr_mmt_1.2), the energy consumption of PECO A algorithm is reduced by about 11.04, which verifies the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 四川大學計算機學院;四川民族學院計算機學院;
【基金】：四川省科技支撐項目(2013GZX0138;2012GZ0091) 四川省教育廳重點項目(13ZA0135)
【分類號】：TP308

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本文編號：2237367