A utilization based genetic algorithm for virtual machine placement in cloud computing systems
Bulut sistemlerinde sanal makine yerleştirimi için faydalanma temelli bir genetik algoritma
- Tez No: 436334
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY, DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- An energy optimization algorithm for cloud computing
Bulut bilişim için bir enerji optimizasyon algoritması
OĞUZHAN ŞEREFLİŞAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KOYUNCU
- 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
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- 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
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÜMİT AYGÖLÜ
- 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
- Automated process planning system for rotational parts
Dönel parçalar için otoma edilmiş işlem planlama sistemi
DURMUŞ ALİ BİRCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH BAYRAMOĞLU