La vitrine de diffusion des mémoires et thèses de l'ÉTS
RECHERCHER

Multi-objective ACO resource consolidation in cloud computing environment

Malekloo, Mohammadhossein (2015). Multi-objective ACO resource consolidation in cloud computing environment. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

[img]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (2MB) | Prévisualisation
[img]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (615kB) | Prévisualisation

Résumé

Cloud computing systems provide services to users based on a pay-as-you-go model. High volume of interest and a number of requests by user in cloud computing has resulted in the creation of data centers with large amounts of physical machines. These data centers consume huge amounts of electrical energy and air emissions. In order to improve Datacenter efficiency, resource consolidation using virtualization technology is becoming important for the reduction of the environmental impact caused by the data centers (e.g. electricity usage and carbon dioxide). By using Virtualization technology multiple VM (logical slices that conceptually called VMs) instances can be initialised on a physical machine. As a result, the amounts of active hardware are reduced and the utilisations of physical resources are increased.

The present thesis focuses on problem of virtual machine placement and virtual machine consolidation in cloud computing environment. VM placement is a process of mapping virtual machines (Beloglazov and Buyya) to physical machines (PMs). VM consolidation reallocates and optimizes the mapping of VMs and PMs based on migration technique. The goal is to minimize energy consumption, resource wastage and energy communication cost between network elements within a data center under QoS constraints through VM placement and VM consolidation algorithms. The multi objective algorithms are proposed to control trade-off between energy, performance and quality of services. The algorithms have been analyzed with other approaches using Cloudsim tools. The results demonstrate that the proposed algorithms can seek and find solutions that exhibit balance between different objectives.

Our main contributions are the proposal of a multi- objective optimization placement approach in order to minimize the total energy consumption of a data center, resource wastage and energy communication cost. Another contribution is to propose a multiobjective consolidation approach in order to minimize the total energy consumption of a data center, minimize number of migrations, minimize number of PMs and reconfigure resources to satisfy the SLA. Also the results have been compared with other single-objective and multi-objective algorithms.

Titre traduit

Consolidation multi-objectif des ressources en environnement ACO cloud computing

Résumé traduit

Le « Cloud computing » offre des services aux utilisateurs en fonction d'un modèle de pay-as-you-go. Le taux d'intérêt élevé et un certain nombre de demandes des utilisateurs du Cloud computing a abouti à la création de centres de données avec de grandes quantités de machines physiques. Ces centres de données consomment d'énormes quantités d’énergie électrique et émettent beaucoup de gaz à effets de serre. Afin d'améliorer l'efficacité des centres de données, la consolidation des ressources en utilisant la technologie de virtualisation est de plus en plus importante pour la réduction de l'impact environnemental causé par les centres de données (par exemple l’utilisation de l’électricité et du dioxyde de carbone). En utilisant la technologie de virtualisation de multiples VM (tranches logiques), une seule machine physique peut être utilisée. En conséquence, les quantités de matériel actif seront réduites et les utilisations des ressources physiques seront augmentées et optimisées.

La présente mémoire porte sur le problème de la mise en place de la machine virtuelle et la consolidation de la machine virtuelle dans un environnement de « cloud computing ». le placement VM est un processus de cartographie des machines virtuelles pour les machines physiques (PMS). La VM consolidation réalloue peut optimiser la cartographie des machines virtuelles et les GP basés sur une technique de migration. L'objectif est de minimiser la consommation d'énergie, le gaspillage des ressources et le coût de la communication de l'énergie entre les éléments du réseau au sein d'un centre de données sous des contraintes de qualité de service grâce à un placement VM et un algorithme de consolidation. Les algorithmes multi objectifs sont proposés pour contrôler la compromise entre l'énergie, la performance et la qualité des services. Les algorithmes ont été analysés avec d'autres approches en utilisant des outils de Cloudsim. Les résultats démontrent que les algorithmes proposés peuvent chercher et trouver des solutions qui présentent un équilibre entre les différents objectifs.

Notre principale contribution est la proposition d'une approche multi-objectives dans lesquelles la consommation totale d'énergie sera réduite et le gaspillage des ressources sera minimisé. Une autre contribution importante est la proposition d’une approche de consolidation multi-objectives afin de minimiser la consommation totale d'énergie d'un centre de données d’un côté et de réduire le nombre de migrations de l’autre, tout en minimisant le nombre de PM, ainsi que de reconfigurer les ressources pour satisfaire les critères de la SLA. Par la suite les résultats sont comparés avec d'autres algorithmes mono-objectifs, et multi-objectifs.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of the requirements for a master degre in information technology". Bibliographie : pages 99-105.
Mots-clés libres: Banques de données Économies d'énergie. Systèmes virtuels (Informatique) Algorithmes de colonies de fourmis. Algorithmes génétiques. Infonuagique Aspect de l'environnement. consolidation, multi-objectif, cloud computing, emplacement de la machine virtuelle, optimisation de colonie de fourmis
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Kara, Nadjia
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de mémoire/thèse
Talhi, Chamseddine
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt: 27 nov. 2015 16:53
Dernière modification: 10 déc. 2016 16:56
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1561

Actions (Identification requise)

Dernière vérification avant le dépôt Dernière vérification avant le dépôt

Statistique

Plus de statistique...