Towards Robust Green Virtual Cloud Data Center Provisioning
Towards Robust Green Virtual Cloud Data Center Provisioning
复制标题
迈向稳健的绿色虚拟云数据中心配置
DOI：
10.1109/tcc.2015.2459704
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发表时间：
2017-04
影响因子：
6.5
通讯作者：
Lin Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang Yang;Xiaolin Chang;Jiqiang Liu;Lin Li
云数据中心（CDC）网络虚拟化技术被认为是为云计算应用提供性能保障的一种很有前途的技术。CDC网络虚拟化技术中的一个关键问题是虚拟数据中心（VDC）嵌入，其处理CDC物理资源到VDC的虚拟节点（虚拟交换机和虚拟服务器）和虚拟链路的分配。当节点和链路约束（包括CPU，内存，网络带宽和网络延迟）都考虑在内，VDC嵌入问题是NP难的，即使在离线的情况下。节点异构性和CDC网络规模给VDC嵌入带来了挑战。本文旨在以一种健壮的、绿色的方式嵌入VDC。我们提出了两个有效的，计算效率和能源效率的嵌入算法。在各种网络规模和拓扑结构下进行了广泛的模拟，以比较所提出的算法与现有的VDC嵌入算法的VDC接受率，长期收入的云服务提供商（CSP），CDC的长期能源消耗在轻负载CDC，并在CSP的长期收入在重负载CDC。
Cloud data center (CDC) network virtualization is being regarded as a promising technology to provide performance guarantee for cloud computing applications. One critical issue in CDC network virtualization technology is virtual data center (VDC) embedding, which deals with the CDC physical resource allocation to virtual nodes (virtual switches and virtual servers) and virtual links of a VDC. When node and link constraints (including CPU, memory, network bandwidth, and network delay) are both taken into account, the VDC embedding problem is NP-hard, even in the offline case. Node heterogeneity and CDC network scale bring challenges to the VDC embedding. This paper aims to embed a VDC in a robust and green way. We propose two effective, computation-efficient and energy-efficient embedding algorithms. Extensive simulations under various network scales and topologies are carried out to compare the proposed algorithms with the existing VDC embedding algorithms in terms of the VDC acceptance ratio, the long-term revenue of the cloud service provider (CSP), the CDC’s long-term energy consumption in light-load CDCs, and in terms of CSP's long-term revenue in heavy-load CDCs.
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DOI：
--
发表时间：
2013-05
期刊：
2013 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM 2013)
影响因子：
--
作者：
M. Zhani;Qi Zhang;G. Simon;R. Boutaba
通讯作者：
M. Zhani;Qi Zhang;G. Simon;R. Boutaba
影响因子：
1.1
作者：
N. Karmarkar
通讯作者：
N. Karmarkar
影响因子：
3.7
作者：
Feng Gu;K. Shaban;N. Ghani;S. Khan;M. Rahnamay-Naeini;M. Hayat;C. Assi
通讯作者：
Feng Gu;K. Shaban;N. Ghani;S. Khan;M. Rahnamay-Naeini;M. Hayat;C. Assi
DOI：
10.1109/icdcs.2013.31
发表时间：
2013-07
期刊：
2013 IEEE 33rd International Conference on Distributed Computing Systems
影响因子：
--
作者：
Bikash Sharma;Timothy Wood;C. Das
通讯作者：
Bikash Sharma;Timothy Wood;C. Das
DOI：
10.1109/icc.2012.6364546
发表时间：
2012-06
期刊：
2012 IEEE International Conference on Communications (ICC)
影响因子：
--
作者：
E. Rodríguez;G. P. Alkmim;D. Batista;N. Fonseca
通讯作者：
E. Rodríguez;G. P. Alkmim;D. Batista;N. Fonseca