Intelligent Resource Management in Blockchain-Based Cloud Datacenters
Intelligent Resource Management in Blockchain-Based Cloud Datacenters
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基于区块链的云数据中心的智能资源管理
DOI：
10.1109/mcc.2018.1081060
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发表时间：
2018-11
影响因子：
--
通讯作者：
Guo Mingyi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu Chenhan;Wang Kun;Guo Mingyi
如今，越来越多的公司将业务从自己的服务器迁移到云端。随着大量计算请求的涌入，计算机每天都要消耗大量的能量，在能效困境中备受关注。在本文中，我们研究了能源感知的资源管理问题，在云计算中心，绿色能源与不可预测的容量连接。通过提出一个健壮的基于区块链的去中心化资源管理框架，我们节省了请求调度器所消耗的能量。此外，我们提出了一种嵌入智能合约的强化学习方法，以进一步降低能源成本。因为强化学习方法是从历史知识中获知的，所以它依赖于没有请求到达和能量供应。在Google聚类轨迹和真实世界电价上的实验结果表明，与其他基准算法相比，该方法能够显着降低搜索中心的成本。
Nowadays, more and more companies migrate business from their own servers to the cloud. With the influx of computational requests, datacenters consume tremendous energy every day, attracting great attention in the energy efficiency dilemma. In this paper, we investigate the energy-aware resource management problem in cloud datacenters, where green energy with unpredictable capacity is connected. Via proposing a robust blockchain-based decentralized resource management framework, we save the energy consumed by the request scheduler. Moreover, we propose a reinforcement learning method embedded in a smart contract to further minimize the energy cost. Because the reinforcement learning method is informed from the historical knowledge, it relies on no request arrival and energy supply. Experimental results on Google cluster traces and real-world electricity price show that our approach is able to reduce the datacenters cost significantly compared with other benchmark algorithms.
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影响因子：
11.2
作者：
Wang, Kun;Wang, Yihui;Wu, Jinsong
通讯作者：
Wu, Jinsong
DOI：
10.1109/itsc.2016.7795984
发表时间：
2016-11
期刊：
2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)
影响因子：
--
作者：
Yong Yuan;Feiyue Wang
通讯作者：
Yong Yuan;Feiyue Wang
DOI：
10.1109/tpds.2016.2609428
发表时间：
2017-04
影响因子：
5.3
作者：
Zhen Zhang;Yuhui Deng;G. Min;Junjie Xie;Shuqiang Huang
通讯作者：
Zhen Zhang;Yuhui Deng;G. Min;Junjie Xie;Shuqiang Huang
DOI：
10.1109/iwqos.2017.7969161
发表时间：
2017-06
期刊：
2017 IEEE/ACM 25th International Symposium on Quality of Service (IWQoS)
影响因子：
--
作者：
Xiaojie Zhou;Kun Wang;Weijia Jia;M. Guo
通讯作者：
Xiaojie Zhou;Kun Wang;Weijia Jia;M. Guo
DOI：
10.1109/icmla.2016.0043
发表时间：
2016-12
期刊：
2016 15th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)
影响因子：
--
作者：
Qinyun Zhu;J. Oh
通讯作者：
Qinyun Zhu;J. Oh