Geri Dön

A utilization based genetic algorithm for virtual machine placement in cloud computing systems

Bulut sistemlerinde sanal makine yerleştirimi için faydalanma temelli bir genetik algoritma

  1. Tez No: 436334
  2. Yazar: MUSTAFA CAN ÇAVDAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY, DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Bulut bilişim ve ilgili hizmetlere yönelik artan talepten dolayı, bulut sağlayıcıları, veri merkezlerinin ve bulut sistemlerinin performansını, elverişliliğini ve güvenirliliğini artıracak yöntemler oluşturmak zorundadır. Bir fiziksel makinenin kaynaklarının birden çok sanal makine tarafından paylaşılmasını sağlayan sunucu sanallaştırması, bunun gerçekleştirilmesi için ana bileşendir. Sanallaştırmanın eniyileştirilmesi, bulut bilişim sisteminin genel performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir ve bu da sanal makinelerin, fiziksel makinelere etkili ve verimli bir şekilde yerleştirilmesini gerektirir. Bu durum birden fazla kısıtlama içeren bir eniyileştirme problemi olduğundan dolayı, sanal makineleri yerleştirmek için genetik algoritma temelli bir yöntem önermekteyiz. Makinelerin kullanım oranlarını ve düğümler arası uzaklıkları dikkate alan yöntemimiz; kaynak israfını, ağ yükünü ve enerji tüketimini aynı anda düşürmeyi hedeflemektedir. Yöntemimiz diğer birkaç yöntem ile; gerçekleştirilen kullanım oranı, tüketilen ağ band genişliği ve sebep olunan enerji masrafı kıstasları üzerinden kullanıma açık CloudSim simulasyon platformu kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, yaklaşımımızın, karşılaştırılan diğer benzer yaklaşımlara göre daha gelişmiş bir performans sağladığını göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Due to increasing demand for cloud computing and related services, cloud providers need to come up with methods and mechanisms that increase performance, availability and reliability of datacenters and cloud computing systems. Server virtualization is a key component to achieve this, which enables sharing of resources of a physical machine among multiple virtual machines in a totally isolated manner. Optimizing virtualization has a very significant effect on the overall performance of cloud computing systems. This requires efficient and effective placement of virtual machines into physical machines. Since this is an optimization problem that involves multiple constraints and objectives, we propose a method based on genetic algorithms to place virtual machines. By considering utilization of machines and node distances, our method aims at reducing resource waste, network load, and energy consumption at the same time. We compared our method with several other methods in terms of utilization achieved, networking bandwidth consumed, and energy costs incurred, using the publicly available CloudSim simulation platform. The results show that our approach provides improved performance compared to other similar approaches.

Benzer Tezler

  1. An energy optimization algorithm for cloud computing

    Bulut bilişim için bir enerji optimizasyon algoritması

    OĞUZHAN ŞEREFLİŞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KOYUNCU

  2. Etmen tabanlı bir grid sisteminde CSP yaklaşımı kullanılarak güçlü taşınabilirlikli görevlerle ağ trafiği yükü dengeleme

    Network load balancing with strong migration in an agent based grid system using CSP approach

    ZAFER ALTUĞ SAYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİA ERDOĞAN

  3. Ortak hedefli röleli telsiz iletişim sistemlerinde bit ve enerji verimliliği analizi

    Goodput and energy efficiency analysis for wireless relayed communication systems with common destination

    SİNAN ATAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ÜMİT AYGÖLÜ

  4. Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM

    A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM

    YAZGI AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  5. Automated process planning system for rotational parts

    Dönel parçalar için otoma edilmiş işlem planlama sistemi

    DURMUŞ ALİ BİRCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Makine MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİH BAYRAMOĞLU