Publikation: A dynamic evolutionary multi-objective ...
Stammdaten
Titel: | A dynamic evolutionary multi-objective virtual machine placement heuristic for cloud data centers |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | Minimizing the resource wastage reduces the energy cost of operating a data center, but may also lead to a considerably high resource overcommitment affecting the Quality of Service (QoS) of the running applications. The effective tradeoff between resource wastage and overcommitment is a challenging task in virtualized Clouds and depends on the allocation of virtual machines (VMs) to physical resources. We propose in this paper a multi-objective method for dynamic VM placement, which exploits live migration mechanisms to simultaneously optimize the resource wastage, overcommitment ratio and migration energy. Our optimization algorithm uses a novel evolutionary meta-heuristic based on an island population model to approximate the Pareto optimal set of VM placements with good accuracy and diversity. Simulation results using traces collected from a real Google cluster demonstrate that our method outperforms related approaches by reducing the migration energy by up to 57% with a QoS increase below 6%. |
Schlagworte: | VM placement; Multi-objective optimisation; Resource overcommitment; Resource wastage; Live migration; Energy consumption; Pareto optimal set; Genetic algorithm; Data center simulation |
Publikationstyp: | Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 12.2020 (Print) |
Erschienen in: |
Journal of Information and Software Technology (INSOF)
Journal of Information and Software Technology (INSOF)
(
Elsevier;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | 128 |
Heftnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 1 - 12 |
Gesamtseitenanzahl: | 106390 S. |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1016/j.infsof.2020.106390 |
Homepage: | - |
Open Access |
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Erscheinungsdatum: | 12.2020 |
ISBN: | - |
ISSN: | 0950-5849 |
Homepage: | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950584919302101 |
AutorInnen
Ennio Torre (extern) | ||||
Juan J. Durillo (extern) | ||||
Vincenzo De Maio
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Prateek Agrawal (intern) | ||||
Shajulin Benedict (extern) | ||||
Nishant Saurabh (intern) | ||||
Radu Aurel Prodan (intern) |
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Zitationsindex |
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
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Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Organisation | Adresse | ||||
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Leibniz Supercomputing Centre
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DE - 85748 Garching bei München |
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Technische Universität Wien
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AT - 1040 Wien |
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Lovely Professional University
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IN Phagwara, Punjab |
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Indian Institute of Information Technology Kottayam
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IN
- 695016
Kerala |
Forschungsaktivitäten
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Projekte: |
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