فصلنامه علمی کارافن

فصلنامه علمی کارافن

رویکرد چند معیاره ادغام ماشین‌های مجازی برای رعایت توافق سطح سرویس و بهره وری انرژی در مراکز داده ابری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسنده
استادیار، گروه مهندسی برق، دانشگاه ملی مهارت، تهران، ایران
چکیده
ادغام ماشین‌های مجازی سازی یک رویکرد موثر برای دستیابی به بهره وری انرژی بهتر در محیط ابری است. با استفاده از مهاجرت زنده ماشین‌های مجازی، چندین ماشین مجازی روی حداقل تعداد از منابع فیزیکی موجود ادغام می‌شوند، به طوری که میزبان‌های باقی‌مانده می‌توانند خاموش شوند. با اینحال ادغام ماشین‌های مجازی نباید منجر به وخامت عملکرد و نقض توافق سطح سرویس شود. در این مطالعه، یک راه حل کارآمد انتخاب ماشین‌های مجازی مناسب برای مهاجرت در ادغام منابع ابری پیشنهاد شده است. روش پیشنهادی از روش تحلیل مولفه اصلی و روش ترجیح براساس مشابهت به راه حل ایده‌آل تاپسیس استفاده می‌کند. این تکنیک‌ها اثرات ناهمبسته معیارهای مختلف را استخراج و امتیازات همه گزینه‌ها را محاسبه می‌کنند. با ترکیب توانایی استخراج مشارکت ناهمبسته معیارها توسط روش تحلیل مولفه اصلی و رتبه‌بندی هوشمند روش تاپسیس، روش پیشنهادی با موفقیت از سوگیری رویکردهای چند معیاره معمول نسبت به انتخاب گزینه‌هایی که ارزیابی‌های خوبی در دو یا چند معیار وابسته دارند، اجتناب می‌کند. نتایج شبیه‌سازی‌ها با استفاده از شبیه‌ساز Cloudsim، کارایی روش پیشنهادی را تایید می‌کند که در مقایسه با روش‌های اخیر تا %41.54، %30.13، %12.94، %13.42 و 58.22% کاهش مصرف انرژی، نقض توافق سطح سرویس، زمان پاسخ، هزینه‌های جاری و تعداد مهاجرت‌های ماشین‌های مجازی را نتیجه می‌دهد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

A Multi-Criteria VM Consolidation Approach for Service Level Agreement Compliance and Energy Efficiency in Cloud Data-Centers

نویسنده English

Farkhondeh Kiaee
Assistant Professor, Department of Electrical Engineering, National University of Skills (NUS), Tehran, Iran
چکیده English

Consolidating Virtual Machines (VMs) is an effective method to improve the energy efficiency of cloud environments. By using live VM migration, multiple VMs can be consolidated onto a minimal set of physical resources, allowing the unused hosts to be powered down. However, VM consolidation should not lead to performance degradation and Service Level Agreement (SLA) violations. This study introduces an efficient VM selection method for resource consolidation in cloud environments. The proposed method combines principal component analysis (PCA) and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), which help in extracting uncorrelated criteria effects and ranking the options. By leveraging PCA to eliminate dependency between criteria and TOPSIS for intelligent ranking, the method avoids the bias of traditional multi-criteria approaches towards alternatives that have good evaluations in two or more dependent criteria. Simulation results using the Cloudsim simulator demonstrate the method’s effectiveness, showing reductions of up to 41.5% in energy consumption, 30.13% in SLA violations, 12.9% in response time, 13.4% in running costs, and 58.2% in VM migrations compared to state-of-the-art methods.

کلیدواژه‌ها English

Cloud computing
‎ technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS)
principle component analysis
consolidation‎
resource management
[1] Zakarya, M., Gillam, L., Salah, K., Rana, O., Tirunagari, S., & Buyya, R. (2022). CoLocateMe: Aggregation-based, energy, performance and cost aware VM placement and consolidation in heterogeneous IaaS clouds. IEEE transactions on services computing, 16(2), 1023-1038. https://doi.org/10.1109/TSC.2022.3181375
[2] Beloglazov, A., & Buyya, R. (2012). Optimal online deterministic algorithms and adaptive heuristics for energy and performance efficient dynamic consolidation of virtual machines in cloud data centers. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 24(13), 1397-1420. https://doi.org/10.1002/cpe.1867
[3] Piraghaj, S. F., Dastjerdi, A. V., Calheiros, R. N., & Buyya, R. (2017). ContainerCloudSim: An environment for modeling and simulation of containers in cloud data centers. Software: Practice and Experience, 47(4), 505-521. https://doi.org/10.1002/spe.2422
[4] Arianyan, E., Taheri, H., & Sharifian, S. (2015). Novel energy and SLA efficient resource management heuristics for consolidation of virtual machines in cloud data centers. Computers & Electrical Engineering, 47, 222-240. https://doi.org/j.compeleceng.2015.05.006
[5] Rafiei, N., Amiri, F., & Mortazavi, H. (2023). An Integrated Model to Evaluate the Design Concept Using the Analytic Hierarchy Process and TOPSIS Technique Based on Rough Numbers. https://doi.org/10.48301/KSSA.2023.375446.2367
[6] Yaghoubi, N., Dehghani, M., & Omidvar, M. (2017). A model for the establishment of meta-synthesis technique based entrepreneurial university and TOPSIS. Karafan Journal, 14(1), 51-65. https://doi.org/20.1001.1.23829796.1396.14.41.3.4
[7] Horri, A., Mozafari, M. S., & Dastghaibyfard, G. (2014). Novel resource allocation algorithms to performance and energy efficiency in cloud computing. The Journal of Supercomputing, 69(3), 1445-1461. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11227-014-1224-8
[8] Chen, T., Zhu, Y., Gao, X., Kong, L., Chen, G., & Wang, Y. (2018). Improving resource utilization via virtual machine placement in data center networks. Mobile Networks and Applications, 23(2), 227-238. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11036-017-0925-7
[9] Ma, Z., Shao, S., Guo, S., Wang, Z., Qi, F., & Xiong, A. (2020). Container migration mechanism for load balancing in edge network under power Internet of Things. IEEE Access, 8, 118405-118416. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3004615
[10] Mahmoudian, M., Khorsand, R., & Ramezanpour, M. (2022). A Prediction based Proactive Resource Provisioning Strategy for Multi-objective Workflow Scheduling in Cloud Computing. Karafan Journal, 19(3), 529-551. https://doi.org/10.48301/KSSA.2022.341879.2104
[11] Lebre, A., Pastor, J., Simonet, A., & Südholt, M. (2018). Putting the next 500 vm placement algorithms to the acid test: The infrastructure provider viewpoint. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 30(1), 204-217. https://doi.org/10.1109/TPDS.2018.2855158
[12] Wu, Q., Ishikawa, F., Zhu, Q., & Xia, Y. (2016). Energy and migration cost-aware dynamic virtual machine consolidation in heterogeneous cloud datacenters. IEEE transactions on services computing, 12(4), 550-563. https://doi.org/10.1109/TSC.2016.2616868
[13] Jiang, H.-P., & Chen, W.-M. (2018). Self-adaptive resource allocation for energy-aware virtual machine placement in dynamic computing cloud. Journal of Network and Computer Applications, 120, 119-129. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2018.07.011
[14] Pham, X.-Q., & Huh, E.-N. (2016). Towards task scheduling in a cloud-fog computing system. 2016 18th Asia-Pacific network operations and management symposium (APNOMS),
[15] Gholipour, N., Arianyan, E., & Buyya, R. (2020). A novel energy-aware resource management technique using joint VM and container consolidation approach for green computing in cloud data centers. Simulation Modelling Practice and Theory, 104, 102127. https://doi.org/10.1016/j.simpat.2020.102127
[16] Khan, A. A., Zakarya, M., Khan, R., Rahman, I. U., & Khan, M. (2020). An energy, performance efficient resource consolidation scheme for heterogeneous cloud datacenters. Journal of Network and Computer Applications, 150, 102497. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.102497
[17] Basu, D., Wang, X., Hong, Y., Chen, H., & Bressan, S. (2019). Learn-as-you-go with megh: Efficient live migration of virtual machines. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 30(8), 1786-1801. https://doi.org/10.1109/TPDS.2019.2893648
[18] Mao, H., Alizadeh, M., Menache, I., & Kandula, S. (2016). Resource management with deep reinforcement learning. Proceedings of the 15th ACM workshop on hot topics in networks,
[19] Tuli, S., Ilager, S., Ramamohanarao, K., & Buyya, R. (2020). Dynamic scheduling for stochastic edge-cloud computing environments using a3c learning and residual recurrent neural networks. IEEE transactions on mobile computing, 21(3), 940-954. https://doi.org/10.1109/TMC.2020.3017079
[20] Li, W., Yue, H. H., Valle-Cervantes, S., & Qin, S. J. (2000). Recursive PCA for adaptive process monitoring. Journal of process control, 10(5), 471-486. https://doi.org/10.1016/S0959-1524(00)00022-6
[21] Manimurugan, S. (2021). IoT-Fog-Cloud model for anomaly detection using improved Naïve Bayes and principal component analysis. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-10. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02723-3
[22] Shen, S., Van Beek, V., & Iosup, A. (2015). Statistical characterization of business-critical workloads hosted in cloud datacenters. 2015 15th IEEE/ACM international symposium on cluster, cloud and grid computing,
[23] Tuli, S., Mahmud, R., Tuli, S., & Buyya, R. (2019). Fogbus: A blockchain-based lightweight framework for edge and fog computing. Journal of Systems and Software, 154, 22-36. https://doi.org/10.1016/j.jss.2019.04.050
 
دوره 22، شماره 1
فنی و مهندسی
بهار 1404
صفحه 81-104

  • تاریخ دریافت 09 تیر 1403
  • تاریخ بازنگری 12 آذر 1403
  • تاریخ پذیرش 08 بهمن 1403