ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมสำหรับการจัดสรรเครื่องเสมือนโดยใช้โปรไฟล์พลังงานของเซิร์ฟเวอร์

Genetic algorithm for virtual machine allocation using server power profile

Name: เบญจวรรณ ชนะสุวรรณ

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. วท.ม. (วิทยาการคอมพิวเตอร์) 2562.

Classification :.LCCS: QA402.5

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. -- สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: จีเนติกอัลกอริทึม

ThaSH: ระบบคอมพิวเตอร์เสมือน

ThaSH: คลาวด์คอมพิวติง

Abstract: ปัญหาการจัดสรรเครื่องเสมือนเป็นหนึ่งในหัวข้อที่น่าสนใจของคลาวด์คอมพิวติ้ง โดยเครื่องเสมือนเป็นโครงสร้างพื้นฐานของการให้บริการในดาต้าเซนเตอร์ของสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์คอมพิวติ้ง ซึ่งจะมีการระบุทรัพยากรที่ต้องการในส่วนของหน่วยประมวลผล หน่วยความจำ แบนด์วิดธ์ และหน่วยจัดก็บข้อมูล ซึ่งเครื่องเสมือนหนึ่งเครื่องสามารถถูกจัดสรรไปยังโฮสต์ใดโฮสต์หนึ่ง ซึ่งโฮสต์แต่ละตัวมีประสิทธิภาพในการใช้พลังงานที่ความแตกต่างกันขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีการลดการใช้พลังงานของโฮสต์แต่ละเครื่อง สำหรับงานวิจัยนี้ได้นำเสนอขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมซึ่งเป็น search heuristic เพื่อใช้ในการหารูปแบบการใช้งานของเครื่องเสมือนเพื่อให้มีการใช้พลังงานโดยรวมในคลาวด์ดาต้าเซนเตอร์น้อยสุด โดยวิธีการของงานวิจัยนี้จะกำหนดปัญหาการจัดสรรทรัพยากรโดยการพิจารณาการใช้พลังงานจาก CPU เท่านั้น ของเครื่องเสมือนและโฮสต์ โดยการจำลองจะทำการทดลองกับโฮสต์ที่มีความแตกต่างกัน ซึ่งผลการจำลองแสดงให้เห็นว่า อัลกอริทึมที่ได้นำเสนอทำงานได้ดีในสถานการณ์ที่มีความแตกต่างกัน ดังนั้นการทดลองแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการปรับปรุงวิธีการที่ได้นำเสนอ และสามารถนำไปปรับปรุงเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้อีก A Virtual Machine allocation problem is one of the interesting topics in cloud computing. The cloud service providers allocate computing infrastructure, such as a virtual machine which is configured with CPU, memory, bandwidth and storage capabilities. More than one virtual machines can run on a host and different types of hosts have varying efficiency in energy consumption. To reduce energy consumption, this paper proposes a Genetic Algorithm which is a search heuristic to find the order of hosts to be utilized so that energy consumption in cloud data center is minimized. Our technique is based on a formulated problem of resource allocation which consider energy consumption from the CPU of VMs and hosts. The simulation focuses on power profile for each type of hosts including genetic algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm of two-point crossover performed well when hosts are similar, while the one-point crossover performed well when hosts are a mix of high and low idle power.

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: เสฎฐวิทย์ เกิดผล

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Created: 2562

Modified: 2567-06-05

Issued: 2567-06-05

วิทยานิพนธ์/Thesis

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://kasetsart.idm.oclc.org/login?url=http://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2562/benjawan-cha-all.pdf

CallNumber: QA402.5.บ53

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิทยาการคอมพิวเตอร์

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	benjawan-cha-all.pdf	4.65 MB	2	2025-05-02 18:23:43

ใช้เวลา

0.037416 วินาที