Cloud computing provides an infrast

Cloud computing provides an infrastructure where large organizations can redundantly distribute their software assets across geographically distributed data centers. Consequently, on the account of the importance of energy efficiency, these organizations have to strategically configure their overall operations to leverage power availability as it changes, reduce their overall energy costs, and promote energy-efficiency throughout the entire system. Traditional state-of-the-art approaches rely on the monitoring and configuration of systems based on load measurements taken directly from their hardware assets. These measurements are largely independent of the underlying software applications. In this work, we introduce a decision support procedure to provide a priori, deterministic understanding of power consumption of modular software assets or services that reside on the hardware devices/servers. The proposed decision support procedure relies on power estimation models that predict power consumption of a software service considering the type of server on which it resides. The proposed procedure also embeds a smart sampling technique that will help monitor and record the system behavior effectively for the provisioning of new software services. Experiments demonstrate favorable predictions of the power consumption of a specific web service or group of web services and the promise of more energy-efficient operations of distributed cloud environments.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้านโครงสร้างพื้นฐานที่องค์กรขนาดใหญ่สามารถ redundantly กระจายสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ของพวกเขาผ่านศูนย์ข้อมูลการกระจายทางภูมิศาสตร์ช่วยให้คลาวด์ ดังนั้น ในบัญชีความสำคัญของการประหยัดพลังงาน องค์กรเหล่านี้ได้กำหนดกลยุทธ์การดำเนินงานโดยรวมการใช้จ่ายไฟฟ้าเป็นการเปลี่ยนแปลง ลดต้นทุนด้านพลังงานโดยรวมของพวกเขา และส่งเสริมพลังงานทั่วทั้งระบบ แนวทางของศิลปะดั้งเดิมพึ่งการตรวจสอบและการกำหนดค่าระบบการวัดโหลดโดยตรงจากสินทรัพย์ฮาร์ดแวร์ของพวกเขา การวัดเหล่านี้เป็นอิสระส่วนใหญ่ของการใช้งานซอฟต์แวร์พื้นฐาน ในงานนี้ เราแนะนำกระบวนการสนับสนุนการตัดสินใจให้ deterministic, priori ความเข้าใจของการใช้พลังงานของซอฟต์แวร์แบบแยกส่วนสินทรัพย์หรือบริการที่อยู่ในฮาร์ดแวร์ของอุปกรณ์/เซิร์ฟเวอร์ การสนับสนุนการตัดสินใจเสนออาศัยพลังงานการประเมินรุ่นที่ทำนายพลังงานบริการซอฟต์แวร์พิจารณาชนิดของเซิร์ฟเวอร์ที่มันอยู่ ขั้นตอนการนำเสนอยังฝังเทคนิคการสุ่มตัวอย่างชาญฉลาดที่จะช่วยตรวจสอบ และบันทึกลักษณะการทำงานของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการเตรียมใช้งานของบริการซอฟต์แวร์ใหม่ การทดลองแสดงให้เห็นถึงการคาดคะเนที่ดีของการใช้พลังงานของบริการเว็บเฉพาะ หรือกลุ่มของเว็บบริการและสัญญาการดำเนินงานที่ประหยัดพลังงานเพิ่มเติมของคลาวด์กระจาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Cloud Computing ให้โครงสร้างพื้นฐานที่องค์กรขนาดใหญ่เกินความจำเป็นสามารถกระจายสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ของพวกเขาข้ามศูนย์ข้อมูลกระจายภูมิศาสตร์ ดังนั้นในบัญชีของความสำคัญของประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่องค์กรเหล่านี้จะต้องมีกลยุทธ์การกำหนดค่าการดำเนินงานโดยรวมของพวกเขาที่จะยกระดับความพร้อมเป็นพลังที่จะเปลี่ยนแปลงลดค่าใช้จ่ายพลังงานโดยรวมของพวกเขาและส่งเสริมการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพทั่วทั้งระบบ รัฐของศิลปะวิธีการแบบดั้งเดิมพึ่งพาการตรวจสอบและการกำหนดค่าของระบบที่ใช้วัดความเร็วในการโหลดโดยตรงจากสินทรัพย์ฮาร์ดแวร์ของพวกเขา วัดเหล่านี้ส่วนใหญ่จะเป็นอิสระจากการใช้งานซอฟต์แวร์พื้นฐาน ในงานนี้เราจะแนะนำขั้นตอนการสนับสนุนการตัดสินใจเพื่อให้การเบื้องต้นเข้าใจกำหนดของการใช้พลังงานของสินทรัพย์ซอฟต์แวร์แบบแยกส่วนหรือบริการที่อยู่บนอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ / เซิร์ฟเวอร์ ขั้นตอนการสนับสนุนการตัดสินใจที่นำเสนอในรูปแบบที่ต้องอาศัยการประมาณค่าไฟฟ้าที่คาดการณ์การใช้พลังงานในการให้บริการซอฟต์แวร์พิจารณาชนิดของเซิร์ฟเวอร์ที่มันอาศัยอยู่ ขั้นตอนการเสนอยังฝังเทคนิคการสุ่มตัวอย่างสมาร์ทที่จะช่วยให้ตรวจสอบและบันทึกพฤติกรรมของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเตรียมการให้บริการซอฟแวร์ใหม่ การทดลองแสดงให้เห็นถึงการคาดการณ์ที่ดีของการใช้พลังงานของบริการเว็บหรือกลุ่มของบริการเว็บและสัญญาของการดำเนินงานพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นของสภาพแวดล้อมเมฆกระจาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คอมพิวเตอร์เมฆมีโครงสร้างพื้นฐานที่องค์กรขนาดใหญ่สามารถแจกจ่ายซอฟต์แวร์ของพวกเขาข้ามเกินทรัพย์สินกระจายทางภูมิศาสตร์ศูนย์ข้อมูล ดังนั้น เรื่องของความสำคัญของประสิทธิภาพการใช้พลังงาน , องค์กรเหล่านี้ต้องมีกลยุทธ์การปรับแต่งเพื่อใช้ประโยชน์จากพลังการรวมของพวกเขาว่าง เมื่อมีการลดต้นทุนด้านพลังงานของพวกเขาโดยรวม และส่งเสริมประสิทธิภาพการใช้พลังงานตลอดทั้งระบบได้ วิธีการแบบดั้งเดิมของการตรวจสอบ และการพึ่งพาของระบบขึ้นอยู่กับการวัดโหลดเอาโดยตรงจากสินทรัพย์ฮาร์ดแวร์ของพวกเขา วัดเหล่านี้ส่วนใหญ่จะเป็นอิสระของต้นแบบซอฟต์แวร์ประยุกต์ ในงานนี้เราแนะนำขั้นตอนเพื่อให้การสนับสนุนการตัดสินใจระหว่าง ความเข้าใจเชิงกำหนดปริมาณการใช้พลังงานของสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ modular หรือการบริการที่อาศัยอยู่บนอุปกรณ์ / ฮาร์ดแวร์เซิร์ฟเวอร์ เสนอขั้นตอนการตัดสินใจขึ้นอยู่กับรูปแบบการใช้พลังงานพลังงานที่คาดการณ์ของบริการซอฟต์แวร์การพิจารณาชนิดของเซิร์ฟเวอร์ที่มันอยู่ เสนอขั้นตอนยังฝังสมาร์ทเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ช่วยตรวจสอบและบันทึกพฤติกรรมของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับคุณภาพของการบริการซอฟต์แวร์ใหม่ การทดลองแสดงการคาดการณ์ที่ดีของการใช้พลังงานของเว็บบริการเฉพาะหรือกลุ่มของบริการบนเว็บและสัญญาของพลังงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นการกระจายสภาพแวดล้อมของเมฆ