افزایش تقاضا منجر به افزایش تنوع، تعداد خدمات و درنتیجه ایجاد مراکز داده رایانش با مقیاس بزرگشده است که علاوه بر هزینههای عملیاتی بالا، مقادیر عظیمی از توان الکتریکی را مصرف میکند. از طرفی سیستمهای خنککننده ناکافی و ناکارآمد، نهتنها باعث گرم شدن بیشازحد منابع و ک چکیده کامل
افزایش تقاضا منجر به افزایش تنوع، تعداد خدمات و درنتیجه ایجاد مراکز داده رایانش با مقیاس بزرگشده است که علاوه بر هزینههای عملیاتی بالا، مقادیر عظیمی از توان الکتریکی را مصرف میکند. از طرفی سیستمهای خنککننده ناکافی و ناکارآمد، نهتنها باعث گرم شدن بیشازحد منابع و کاهش عمر کاری دستگاهها میشود، بلکه باعث تولید کربن شده که در وضعیت آبوهوا نقش مهمی دارد. ازاینرو، در این پژوهش، یک روش مؤثر مدیریت منابع انرژی در مراکز داده ابری مجازی شده ارائهشده که علاوه بر کاهش مصرف انرژی و هزینههای عملیاتی، باعث افزایش کیفیت خدمات نیز شده است. این پژوهش، به ارائه یک استراتژی تخصیص منبع در سیستمهای ابری باهدف کاهش انرژی و هزینه اجرا پرداخته و کاربرد آن را در محیط رایانش ابری بررسی میکند. نتایج حاصل از شبیهسازی نشان میدهد که روش پیشنهادی میتواند نسبت به روشهای NPA[1]، [2]DVFS، [3]ST و [4]MM ، میانگین انرژی مصرفی را تا 0.626 کیلووات ساعت کاهش دهد، همچنین نیاز به مهاجرت و موارد نقض SLA نیز به ترتیب به 186 و 30.91% کاهش پیدا نمود.
پرونده مقاله
طراحان سیستمهای نهفته با الزامات و اهداف متعددی در طراحی (مانند زمان اجرا، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان) مواجه هستند. ازآنجاکه در بیشتر مواقع، تلاش برای برآوردن یکی از این الزامات در تناقض با دستیابی به دیگر الزامات طراحی است، استفاده از رویکردهای چندهدفه در مراحل مخت چکیده کامل
طراحان سیستمهای نهفته با الزامات و اهداف متعددی در طراحی (مانند زمان اجرا، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان) مواجه هستند. ازآنجاکه در بیشتر مواقع، تلاش برای برآوردن یکی از این الزامات در تناقض با دستیابی به دیگر الزامات طراحی است، استفاده از رویکردهای چندهدفه در مراحل مختلف طراحی دستگاههای نهفته ازجمله زمانبندی وظایف امری اجتنابناپذیر به نظر میرسد. در اين مقاله، یک روش زمانبندی وظیفه ایستای چندهدفه برای طراحی دستگاههای نهفته ارائهشده است. در این روش، وظایف بهصورت یک گراف مدل شده و با در نظر گرفتن یک زیرساخت سختافزاری برای سیستم نهفته، روشی برای نگاشت و زمانبندی وظایف بر روی معماری سختافزاری پیشنهاد میشود. بهمنظور مدیریت وابستگی بین وظیفهها در گراف وظایف، از یک روش بخشبندی استفادهشده است که در هر بخش، وظایفی که میتوانند بهطور همزمان اجرا شوند مشخصشده و در فرآیند زمانبندی در نظر گرفته میشوند. در این روش زمانبندی، پارامترهای زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان بهعنوان اهداف بهینهسازی طی یک الگوریتم بهینهسازی ژنتیک بهینه میگردند. نتایج شبیهسازیها نشان میدهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن اهداف مختلف طراحی در مقایسه با روشهای مشابه پیشین مانند EAG-TA، در زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان به ترتیب 21.4، 19.2 و 20 درصد بهبود داشته است. استفاده از یک راهبرد بهینهسازی چندهدفه این امکان را فراهم میکند که طی مرحله نگاشت و زمانبندی، گزینههای متعدد طراحی پیش روی طراح قرار گیرد تا بتواند بین پارامترهای مختلف طراحی سیستم (سختافزاری/نرمافزاری) موازنه مدنظر خود را انجام دهد.
پرونده مقاله