عنوان الإطروحه |
Improving Power-Aware Virtual Machine Selection Policy for Cloud Computing Datacenter
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2024-01-04 |
اسم الطالب |
نورالدين صالح شامان السوالمه
|
المشرف |
مازن سالم حمد الزيود |
|
المشرف المشارك |
اشرف محمد سلمان العون
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| اكرم عارف نايف مصطفى |
| نجاح مثقال علي الشنابله |
| نانسي صالح العجارمة |
|
الكلية |
كلية الامير الحسين بن عبدالله لتكنولوجيا المعلومات |
القسم |
علم الحاسوب |
الملخص بالعربية |
تعتبر الحوسبة السحابية في الوقت الحاضر العمود الفقري الرئيسي للإنترنت، خاصة مع المحاكاة الافتراضية للخدمات، وذلك بسبب الطلب المتزايد من مستخدميها، مما أدى إلى وجود الآلاف من مراكز البيانات الضخمة، الذي بدوره يؤدي إلى زيادة استهلاك الطاقة وزيادة انتهاكات اتفاقية مستوى الخدمة. يحتوي مركز البيانات على مئات الأجهزة المضيفة، والتي بدورها تحتوي على آلاف الأجهزة الافتراضية، التي توفر الخدمات للمستخدمين النهائيين، مما يزيد من الصعوبات في إدارة الدمج وتحسين مركز البيانات، عن طريق تحديد الأجهزة الافتراضية للترحيل من الأجهزة المضيفة المثقلة بالأحمال.
تقترح هذه الدراسة سياسة اختيار الأجهزة الافتراضية المدركة للطاقة والتي تستخدم متوسط الانحراف المطلق لسجل استخدام وحدة المعالجة المركزية و ذاكرة الوصول العشوائي، وتوفر أيضًا قرار الاختيار الفعال لترحيل الأجهزة الافتراضية. تظهر هذه النتائج الجديدة انخفاضًا في استهلاك الطاقة، ومخالفات اتفاقية مستوى الخدمة، وعدد الالات الفتراضية التي تم ترحيلها، وزيادة في الأداء.
تم تنفيذ السياسة المقترحة باستخدام مجموعة أدوات المحاكي (CloudSim) وبالتالي تمت مقارنتها، بناءً على التجارب العددية، مع السياسات الافتراضية لمجموعة الأدوات. وتم إجراء دراسة المقارنة من حيث الأحمال العادية، والأحمال المتزايدة، والأحمال الزائدة. وتمت مقارنة السياسة المقترحة بأربع سياسات حديثة، وهي: الحد الأقصى للارتباط، والحد الأدنى لوقت الهجرة، والحد الأدنى من الاستخدام، الاختيار العشوائي. وبعد دراسة مقارنة تبين أنه من خلال التجارب مع الأحمال العددية المختلفة، تفوقت السياسة المقترحة في تقليل استهلاك الطاقة ومخالفات اتفاقية مستوى الخدمة، وزيادة مستوى الأداء العام
|
الملخص بالانجليزي |
Nowadays, cloud computing is the main backbone of the Internet, especially with the virtualization of services, due to the increasing demand of its users, resulting in thousands of huge datacenters, increasing energy consumption, and Service Level Agreement (SLA) violations. A datacenter contains hundreds of hosts, which in turn have thousands of VMs that provide services to end users, increasing the difficulties in managing consolidation and optimizing the datacenter, by selecting VMs to migrate from overloaded hosts.
This study proposes a power-aware VM selection policy/algorithm that uses the median absolute deviation of CPU utilization history and RAM resources and also provides an efficient selection decision for migrating VMs. These new results show a reduction in energy consumption, SLAV, ESM, and performance increases.
The proposed policy/algorithm was implemented using the CloudSim toolkit and consequently was compared, based on numerical experiments, with the default policies/algorithms of the toolkit. The comparative study was carried out in terms of normal loads, growing loads, and overloads. The proposed policy/algorithm was compared with four state-of-the-art policies/algorithms, namely, Maximum Correlation, Minimum Migration Time, Minimum Utilization, and Random Selection policies/algorithms. After a comparative study, it was found that through experiments with different numerical loads, the proposed policy/algorithm excelled in reducing energy consumption and SLA violations, and increased general performance
|
رقم ISN |
8954 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|