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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Energy-Efficient Virtual Machine Placement in Data Centers by Genetic Algorithm

verfasst von : Grant Wu, Maolin Tang, Yu-Chu Tian, Wei Li

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Server consolidation using virtualization technology has become an important technology to improve the energy efficiency of data centers. Virtual machine placement is the key in the server consolidation. In the past few years, many approaches to the virtual machine placement have been proposed. However, existing virtual machine placement approaches to the virtual machine placement problem consider the energy consumption by physical machines in a data center only, but do not consider the energy consumption in communication network in the data center. However, the energy consumption in the communication network in a data center is not trivial, and therefore should be considered in the virtual machine placement in order to make the data center more energy-efficient. In this paper, we propose a genetic algorithm for a new virtual machine placement problem that considers the energy consumption in both the servers and the communication network in the data center. Experimental results show that the genetic algorithm performs well when tackling test problems of different kinds, and scales up well when the problem size increases.

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Metadaten
Titel
Energy-Efficient Virtual Machine Placement in Data Centers by Genetic Algorithm
verfasst von
Grant Wu
Maolin Tang
Yu-Chu Tian
Wei Li
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-34487-9_39