A multidimensional resource allocation model for cloud computing
Bulut bilişim için çok boyutlu bir kaynak tahsis modeli
- Tez No: 858436
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ HAYDAR ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgi işlem hizmetlerinin sağlanmasında hakim bir paradigma olan bulut bilişim, ölçeklenebilirliği ve maliyet etkinliği nedeniyle talepte hızlı bir artışa tanık olmuştur. Ancak bulut kaynaklarını barındıran veri merkezlerinin enerji tüketimindeki artış, çeşitli çevresel kaygıları da beraberinde getirmiştir. Bu çalışma, Enerji-Bilinçli Birleşimsel Müzayede Tabanlı Çok Boyutlu Kaynak Tahsis Modeli (EBM-ÇBKT), birleşimsel müzayede yöntemiyle sanal kaynakların kullanıcılara tahsisi için enerji-bilinçli çözüm sağlamanın bir yolu olarak sunmaktadır. EBM-ÇBKT, mantıksal VE ve VEYA ilişkilerini destekleyen, kullanıcıların karmaşık kaynak gereksinimlerini göndermelerini sağlayan, çok birimli, ayrımcı olmayan bir birleşimsel açık artırma modeli kullanmaktadır. Bu tahsis modelinde, her bir fiziksel kaynak çok boyutlu bir kapasite vektörü ile gösterilmektedir. Her boyut, CPU işlem gücü, bellek, GPU, depolama ve ağ bant genişliği gibi belirli bir kaynak kapasitesi sınırını belirtmektedir. Açık artırmada kullanıcılar, ihtiyaç duydukları her bir sanal kaynağın kapasite vektörünü belirterek tekliflerini açıklamaktadır. Model, boşta güç tüketimini azaltmak için konsolidasyonu vurgulayarak kaynak tahsisini optimize edip sağlayıcının karını en üst düzeye çıkarmayı ve enerji maliyetlerini en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla modelin matematiksel formülasyonu ile tahsis ve yerleştirme belirleme problemi tasarlanmıştır. Problem NP-zor olduğundan, çeşitli sezgisel çözüm yöntemleri tanıtılmıştır. Sezgisel yöntemlerin performansını değerlendirmek amacıyla model için sentetik bir test senaryosu üreteci üretilmiştir ve kapsamlı bir test paketi hazırlanmıştır. Sentetik test üreteci ile yapılan deneyler sayesinde, önerilen yöntemlerin makul zaman dilimlerinde optimuma yakın çözümler bulabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Cloud computing, a prevailing paradigm for delivering computing services, has witnessed exponential growth in demand due to its scalability and cost-effectiveness. However, the surge in energy consumption by data centers hosting cloud resources has raised various environmental concerns. This study presents the Energy-Aware Combinatorial Auction-Based Multidimensional Resource Allocation Model (ECO-MCRA) as a means to provide an energy-efficient solution for allocating virtual resources to users using combinatorial auctions. ECO-MCRA employs a multi-unit nondiscriminatory combinatorial auction model, allowing users to submit complex resource requirements, supporting logical AND and OR relationships. In this allocation model, each physical resource (e.g., machine or storage) is represented by a multi-dimensional capacity vector. Each dimension signifies a specific resource capacity limit, such as CPU processing power, memory, GPU, storage, and network bandwidth. In the auction mechanism, users declare their bids by specifying the capacity vector of each virtual resource that they require. The model aims to maximize the provider's profit and minimize energy costs by optimizing resource allocation, emphasizing consolidation to reduce idle power consumption. For this purpose, the mathematical formulation of the model and the allocation and placement determination problem are designed. As the problem is established as NP-hard, several heuristic solution methods are introduced. In order to assess the performance of heuristic methods, a synthetic test case generator for the model is implemented and an extensive test suite is prepared. Through experiments with the synthetic test generator, it has been shown that the proposed methods can find near-optimal solutions in reasonable time frames.
Benzer Tezler
- A comparative study of deep learning architectures for multivariate cloud workload prediction
Çok değişkenli bulut iş yükü tahmini için derin öğrenme mimarilerinin karşılaştırmalı çalışması
DERYA GÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FERHAN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Devrelerin büyük işaret cevaplarının bilgisayar yardımıyla bulunması
Başlık çevirisi yok
NÜKHET GÜNEYİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE