Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 109,884,546
Hosting Virtual Machines on a Cloud Datacenter: A Matching Theoretic Approach
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Chuan Pham, Nguyen H. Tran,
Minh N.H. Nguyen
, Shaolei Ren, Walid Saad, Choong Seon Hong*
Nơi đăng:
IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS), DOI: 10.1109/NOMS.2016.7502873;
S
ố:
Apr.;
Từ->đến trang
: 659-664;
Năm:
2016
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Selling virtual machine (VM) resource on cloud datacenters has become a pressing need in recent years as several businesses realized the benefits and scalability of clouds. To reap the benefit of cloud computing, it is necessary that cloud providers have a dynamic and efficient allocation method to satisfy heterogeneous workloads from users. In this paper, the problem of resource allocation in cloud datacenters, that own highly complex and heterogeneous tasks and servers, is considered. To address this problem, a novel framework, dubbed joint operation cost and network traffic cost (JOT) framework, is proposed. This framework combines notions from Gibbs sampling and matching theory to find an efficient solution addressing the NP-hard problem JOT. The proposed model is shown to be capable of controlling the active server set, in a coordinated manner while allocating VMs in order to reduce both operation cost and network traffic cost of the cloud datacenter. We also conduct a case-study to validate our proposed algorithm and the results show that JOT can reduce the total incurred cost by up to 19% compared to the existing non-coordinated approach.
ABSTRACT
Selling virtual machine (VM) resource on cloud datacenters has become a pressing need in recent years as several businesses realized the benefits and scalability of clouds. To reap the benefit of cloud computing, it is necessary that cloud providers have a dynamic and efficient allocation method to satisfy heterogeneous workloads from users. In this paper, the problem of resource allocation in cloud datacenters, that own highly complex and heterogeneous tasks and servers, is considered. To address this problem, a novel framework, dubbed joint operation cost and network traffic cost (JOT) framework, is proposed. This framework combines notions from Gibbs sampling and matching theory to find an efficient solution addressing the NP-hard problem JOT. The proposed model is shown to be capable of controlling the active server set, in a coordinated manner while allocating VMs in order to reduce both operation cost and network traffic cost of the cloud datacenter. We also conduct a case-study to validate our proposed algorithm and the results show that JOT can reduce the total incurred cost by up to 19% compared to the existing non-coordinated approach.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn