A proper VM placement is essential

A proper VM placement is essential for easier failure recovery, better geographical coverage and vendor lock-in avoidance in the cloud computing. Theexisting VM placement techniques consider variousapproaches, system assumptions, features of data centers like the network topology, as well as differentevaluation approaches. Moreover, VM placement andmigration is a broad research area with various optimization and objectives. Some of the techniquesare only focused on a single objective, such as (Ajiroand Tanaka, 2007), (Chaisiri et al., 2009) and (Felleret al., 2011). Other techniques try to incorporate multiple objectives while making VM placement decisions, such as (Xu and Fortes, 2010) and (Gao et al.,2013). We can state that Bin Packing is the most employed approach. It always generates a good solutionin a correct amount of time.It is crucial to choose a VM placement techniquethat suits the needs of both the cloud user and cloudprovider. However, due to the presence of severalparameters, comparative analysis in a uniform fashion of such techniques becomes quite tricky. In fact,each of the VM placement algorithm works well under certain specific conditions/objectives. Thereby, inorder to compare the efficiency of the previous algorithms, we propose that future empirical studies willbe based on the three following metrics to measureand evaluate the algorithms performance. Firstly, oneshould take into account the energy amount consumedby data center resources, due to the application workloads. The second metric to be considered is the SLAviolation percentage, which expresses the level bywhich performance requirements defined between theresource provider and consumers are violated. TheSLA violation can happen when VMs sharing thesame PM need a CPU performance that cannot be provided because of energy-aware resource managementand consolidation. The provider pays a penalty to theclient in case of SLA violation. The third metric is thenumber of VM migrations during the adaptation of theVM placement (Beloglazov et al., 2012). VM migrations consume time, energy and network bandwidth.Thus, it is important to minimize the number of VMmigrations.

Kết quả (Việt) 1:

Một vị trí VM thích hợp là điều cần thiết cho dễ dàng hơn không? Phục hồi ure, bảo hiểm địa lý tốt hơn và ven? Dor lock-in tránh trong điện toán đám mây. Các
kỹ thuật vị trí VM hiện xem xét khác nhau
phương pháp tiếp cận, giả định hệ thống, tính năng dữ liệu CEN? Ters như topo mạng, cũng như khác nhau
đánh giá phương pháp tiếp cận. Hơn nữa, VM vị trí và
di cư là một lĩnh vực nghiên cứu rộng rãi với nhiều op? Timization và mục tiêu. Một số trong những kỹ thuật
được chỉ tập trung vào một mục tiêu duy nhất, chẳng hạn như (Ajiro
và Tanaka, 2007), (Chaisiri et al., 2009) và (Feller
et al., 2011). Các kỹ thuật khác cố gắng kết hợp các mục tiêu mul? Tiple trong khi làm cho VM vị trí deci? Sions, chẳng hạn như (Xu và Fortes, 2010) và (Gao et al.,
2013). Chúng ta có thể nói rằng Bin đóng gói là em? Cách tiếp cận ployed nhất. Nó luôn luôn tạo ra một giải pháp tốt
trong một khoảng thời gian chính xác.
Nó là rất quan trọng để lựa chọn một kỹ thuật vị trí VM
mà phù hợp với nhu cầu của cả người sử dụng điện toán đám mây và điện toán đám mây
cung cấp. Tuy nhiên, do sự hiện diện của một vài
thông số, phân tích so sánh trong một fash thống nhất? Ion của kỹ thuật này trở nên khá phức tạp. Trong thực tế,
mỗi người trong số các thuật toán sắp xếp VM hoạt động tốt un? Der nhất định cụ thể điều kiện / mục tiêu. Qua đó, trong
trật tự để so sánh hiệu quả của algo trước đó? Rithms, chúng tôi đề xuất rằng tương lai nghiên cứu thực nghiệm sẽ
được dựa trên ba chỉ số sau đây để đo lường
và đánh giá hiệu suất thuật toán. Thứ nhất, một
should take into account the energy amount consumed
by data center resources, due to the application workloads. The second metric to be considered is the SLA
violation percentage, which expresses the level by
which performance requirements defined between the
resource provider and consumers are violated. The
SLA violation can happen when VMs sharing the
same PM need a CPU performance that cannot be provided because of energy-aware resource management
and consolidation. The provider pays a penalty to the
client in case of SLA violation. The third metric is the
number of VM migrations during the adaptation of the
VM placement (Beloglazov et al., 2012). VM migrations consume time, energy and network bandwidth.
Do đó, điều quan trọng là để giảm thiểu số lượng các máy ảo
di cư.

Kết quả (Việt) 2:

Một vị trí VM thích hợp là điều cần thiết để phục hồi thất bại dễ dàng hơn, bảo hiểm địa lý tốt hơn và nhà cung cấp khóa tránh trong điện toán đám mây. Trong
hiện tại VM vị trí kỹ thuật xem xét khác nhau
phương pháp tiếp cận, giả định hệ thống, các tính năng của các trung tâm dữ liệu như tôpô mạng, cũng như các
phương pháp đánh giá. Hơn nữa, vị trí VM và
di cư là một khu vực nghiên cứu rộng với tối ưu hóa và mục tiêu khác nhau. Một số kỹ thuật
chỉ tập trung vào một mục tiêu duy nhất, chẳng hạn như (Ajiro
và Tanaka, 2007), (Chaisiri et al., 2009) và (Feller
et al., 2011). Các kỹ thuật khác cố gắng kết hợp nhiều mục tiêu trong khi đưa ra quyết định về vị trí VM, chẳng hạn như (xu và Fortes, 2010) và (Gao et al.,
2013). chúng tôi có thể nhà nước mà bin đóng gói là phương pháp tiếp cận sử dụng nhiều nhất. Nó luôn tạo ra một giải pháp tốt
trong một lượng thời gian chính xác.
Nó là rất quan trọng để lựa chọn một vị trí kỹ thuật VM
phù hợp với nhu cầu của cả người dùng đám mây và đám mây
Cung cấp. Tuy nhiên, do sự hiện diện của một số
Các thông số, phân tích so sánh trong một thời trang thống nhất của các kỹ thuật như vậy trở nên khá phức tạp. Thực tế
mỗi thuật toán vị trí VM hoạt động tốt trong một số điều kiện cụ thể/mục tiêu. Qua đó, trong
để so sánh hiệu quả của các thuật toán trước đó, chúng tôi đề xuất rằng các nghiên cứu thực nghiệm trong tương lai sẽ
được dựa trên ba số liệu sau đây để đo lường
và đánh giá hiệu suất của các thuật toán. Trước hết, một
nên đưa vào tài khoản lượng tiêu thụ điện năng
bởi các nguồn lực trung tâm dữ liệu, do khối lượng công việc ứng dụng. Số liệu thứ hai được xem là SLA
phần trăm vi phạm, trong đó thể hiện mức độ
những yêu cầu về hiệu suất được xác định giữa
nhà cung cấp tài nguyên và người tiêu dùng bị vi phạm. Trong
Vi phạm SLA có thể xảy ra khi máy ảo chia sẻ
cùng PM cần một hiệu suất CPU mà không thể được cung cấp bởi vì năng lượng biết quản lý tài nguyên
và củng cố. Nhà cung cấp trả tiền phạt cho
khách hàng trong trường hợp vi phạm SLA. Chỉ số thứ ba là
số lượng di chuyển VM trong quá trình chuyển
Vị trí VM (Beloglazov et al., 2012). VM di chuyển tiêu thụ thời gian, năng lượng và mạng băng thông.
Vì vậy, điều quan trọng là để giảm thiểu số lượng VM
Di cư.

Kết quả (Việt) 3:

Một vị trí kiểu VG là điều cần thiết cho việc phục hồi thất bại dễ dàng hơn, bảo vệ địa lý tốt hơn và né tránh việc bán khóa trong tính toán Mây.Được.
Đã có kỹ thuật vị trí M xem xét
phương pháp, giả định hệ thống, tính năng của các trung tâm dữ liệu như địa hình mạng, cũng như khác nhau
phương pháp đánh giá.Hơn nữa, vị trí M và
Di cư là một khu nghiên cứu rộng với nhiều mục tiêu và khả năng đạt nhiều thứ.Một vài kỹ thuật
chỉ tập trung vào một mục tiêu duy nhất, như là Airo
và Tanaka, chày), Chairi et al., 2009) và (Feller).
et al., 2011).Các kỹ thuật khác cố áp dụng nhiều mục tiêu trong khi đưa ra quyết định vị trí VM, như (Xu và Pháo đài, bạt) và (Gao et al.,
Yeah.Chúng ta có thể nói rằng Đóng gói thùng là cách tiếp cận tốt nhất.Nó luôn luôn tạo ra một giải pháp tốt.
trong một khoảng thời gian chính xác.
Cần thiết phải chọn một phương pháp chuyển vị VM.
phù hợp với nhu cầu của cả người dùng đám mây và đám mây
Nhà.Tuy nhiên, vì có vài người
tham số, phân tích tương đồng theo cách của các kỹ thuật này trở nên rất khó lường.Thật ra,
mỗi thuật toán vị trí M hoạt động tốt với một số điều kiện/mục tiêu cụ thể.Do đó,vào trong
Để so sánh hiệu quả của thuật to án trước, chúng tôi đề nghị các nghiên cứu kinh nghiệm tương lai
được dựa trên ba thước đo theo đây
và đánh giá khả năng của thuật toán.Trước tiên, một
nên cân nhắc lượng năng lượng đã dùng
bởi các nguồn tài nguyên trung tâm dữ liệu, nhờ vào các công trình làm việc.Lần đo mét thứ hai phải xem là tấm giảm tốc
vi phạm phần trăm, diễn tả mức độ
những đòi hỏi hiệu suất xác định giữa
nhà cung cấp và người tiêu dùng bị xâm phạm.Được.
Vi phạm SLE có thể xảy ra khi máy quay chia sẻ...
cũng cần một khả năng xử lý CPU không thể cung cấp bởi vì tài nguyên nhận thức năng lượng
và củng cố.Nhà cung cấp phải chịu phạt
Khách hàng trong trường hợp trái phép.Thứ ba theo mét là
số di trú VM trong thời gian sửa đổi
Vị trí VM (Belarus et al., 202).Di cư kiểu VG dùng thời gian, năng lượng và dải băng rộng.
Do đó, quan trọng là giảm thiểu số lượng VM
Di trú.