Khai thác thuật toán tối ưu hóa seagull cho các trung tâm dữ liệu đám mây biên xanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn

Khai thác thuật toán tối ưu hóa seagull cho các trung tâm dữ liệu đám mây biên xanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn

    Khai thác thuật toán tối ưu hóa seagull cho các trung tâm dữ liệu đám mây biên xanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn

    Tapping seagull optimization algorithm for greener and more energy-efficient edge-cloud data centers

     

    Mô hình di cư và tấn công của mòng biển. Ảnh: Internet of Things và Cyber-Physical Systems (2023). DOI: 10.1016/j.iotcps.2023.01.002


    Chủ sở hữu các trung tâm công nghệ và công nghiệp đã sử dụng rộng rãi các trung tâm dữ liệu đám mây biên (ECDC) để đáp ứng các yêu cầu của người dùng, tuy nhiên, chi phí năng lượng do đó là rất lớn.

    Do đó, việc gán đúng máy ảo (VM) cho máy vật lý (PM) đã trở thành một yếu tố quan trọng trong việc giảm mức tiêu thụ năng lượng. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi không chỉ các mục tiêu hữu hình liên quan đến việc sử dụng năng lượng mà còn cả lưu lượng phần tử mạng khiến nó trở thành một nhiệm vụ khó khăn.

    Trong một nghiên cứu mới được công bố trên Internet of Things and Cyber-Physical Systems, các nhà nghiên cứu từ Vương quốc Anh, Trung Quốc và Áo mô tả một phương pháp tiết kiệm năng lượng mới liên quan đến việc bố trí máy ảo đa mục tiêu thông qua thuật toán tối ưu hóa mòng biển—một thuật toán cấp cao bắt chước hành vi di cư và săn mồi của mòng biển—để giải quyết cả việc sử dụng năng lượng và lưu lượng truy cập mạng.


    Mô hình điện toán biên đám mây. Tín dụng: Các tác giả
    Nghiên cứu cho thấy rằng phương pháp được đề xuất có thể giúp giảm 5,5% mức tiêu thụ năng lượng, giảm 70% lưu lượng truy cập mạng và giảm 80% mức tiêu thụ điện năng của các thành phần mạng—tất cả các biện pháp phù hợp với mục tiêu cuối cùng là điện toán bền vững để chống lại biến đổi khí hậu thay đổi. Thông qua việc tập trung giao tiếp VM trên ít PM hơn, việc truyền dữ liệu qua mạng bị hạn chế đồng thời giảm mức sử dụng năng lượng một cách có lợi.

    Sayyidshahab Nabavi, tác giả chính của nghiên cứu cho biết: “Những phát hiện của chúng tôi đại diện cho một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực điện toán đám mây. "Cách tiếp cận mới xem xét cả lưu lượng và năng lượng, đồng thời áp dụng thuật toán tối ưu hóa mòng biển (SOA) để chọn vị trí đặt máy ảo lý tưởng."

    Đáng chú ý, SOA vượt qua các kỹ thuật tối ưu hóa meta-heuristic thường được sử dụng khác nhờ sức mạnh của nó trong việc giải quyết các vấn đề hạn chế quy mô lớn như lập lịch trình tài nguyên trong điện toán biên đám mây, cũng như tốc độ của nó trong việc đạt được mức tối thiểu toàn cầu nhờ khả năng thăm dò và khai thác tốt hơn. .

    Nabavi cho biết thêm: "Kết quả mô phỏng của chúng tôi cho thấy hệ thống SOA cải thiện hiệu suất ECDC đồng thời giảm thời gian kích hoạt công tắc và mức tiêu thụ điện".

    Zalo
    Hotline