클라우드 데이터 센터에서 가상 머신의 에너지 효율적인 통합을 위한 적응형 임계값 기반 접근법

현대 서비스 애플리케이션에 의해 촉발된 계산 성능에 대한 수요의 급격한 성장과 클라우드 컴퓨팅 모델로의 전환은 대규모 가상화 데이터 센터의 설립으로 이어졌습니다. 이러한 데이터 센터는 막대한 양의 전력을 소모하여 높은 운영 비용과 이산화탄소 배출을 초래합니다. 가상 머신(VM)의 동적 통합과 유휴 노드 끄기를 통해 클라우드 공급자는 자원 사용을 최적화하고 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 그러나 고객에게 높은 서비스 품질을 제공해야 할 의무는 에너지와 성능 간의 상충 문제를 다룰 필요성을 초래합니다. 우리는 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하는 높은 수준을 보장하는 적응형 활용 임계값 기반의 VM 동적 통합을 위한 새로운 기술을 제안합니다. 우리는 1,000개 이상의 PlanetLab 서버의 작업 추적을 사용하여 다양한 작업 부하에서 제안된 기술의 높은 효율성을 검증합니다.