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  • ショウ デンリョクカ ノ タメ ノ マッチング ニ モトズク カソウ ケイサンキ パッキングアルゴリズム
  • Matching-based Virtual Machine Packing Algorithm for Lower Power Consumption

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データセンタでの消費電力低減の手法として,低負荷の仮想計算機 (VM) を高速にマイグレーションして集約し,使用していない物理計算機を省消費電力モードで運用する方法がある.これを実現するには,消費電力を抑えつつユーザ体験の劣化を防ぐ,負荷が変動する VM 群を現実的な時間で再配置する,再配置時のマイグレーションによる通信衝突を考慮する,という課題がある.本研究では,ユーザ体験を劣化させることなく省電力化を図る仮想計算機パッキング問題に対するマッチングベースアルゴリズムを提案,評価する.提案手法では,再配置時に 1 つの物理計算機が送受信できる VM 数を制限し, VM を送受信する物理計算機の組合せをグラフのマッチングで表すことで,多項式時間で適切な再配置プランニングを可能にする.評価実験では,マッチングを用いた提案手法,仮想計算機パッキング問題を 0-1 整数計画問題として定式化して最適化ソルバを用いる手法とグリーディな手法に対して,消費電力削減効果,計算時間,ユーザ体験の劣化を比較する.この評価実験から, 1) パッキングをしない場合より 18% から 50% の消費電力が削減できる, 2) マッチングベースアルゴリズムにより,現実的な計算時間で適切な再配置を行うことができる, 3) ユーザ体験は消費電力の削減効果に反比例する傾向があるが,再配置によりほぼ改善できる,ことが示される.

VM (Virtual Machine)-based flexible capacity management, which consolidates multiple VMs into few physical machines and other physical machines are allowed to be put in “stand-by” mode, is an effective scheme to reduce total power consumption in a datacenter. However, there have been the following issues, reconcilement of power-saving and user experience, decision of VM packing in feasible calculation time and collision avoidance of VM migration processes. In order to resolve these issues, we propose a matching-based VM packing algorithm (MBA), which enables to decide a suitable VM packing plan in polynomial time. In the experiments, we compare the proposed algorithm with 0-1 integer programming model, using optimization solvers, and a greedy algorithm. The results show that 1) the proposed algorithm MBA reduces the total power consumption by between 18% and 50% of when the packing plan does not work, 2) MBA enable to provide an optimal packing plan in feasible calculation time, and 3) there is a trade-off between the power-saving effect and the deterioration of the user experience.


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