Algorithme génétique pour le placement des machines virtuelles dans les centres de données Cloud
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Date
2022
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Publisher
Faculté des Sciences
Abstract
Avec la demande croissante des services Cloud Computing, les fournisseurs Cloud doivent
proposer des solutions adaptant des méthodes et des mécanismes qui augmentent les
performances et assurent la disponibilité et la fiabilité des centres de données et des systèmes
Cloud. La virtualisation des serveurs est un élément clé pour y parvenir, qui permet de partager
les ressources d'une machine physique entre plusieurs machines virtuelles de manière
totalement isolée. L'optimisation de la virtualisation a un effet très significatif sur les
performances globales des systèmes Cloud. Cela nécessite un placement efficace et efficient
des machines virtuelles dans les machines physiques. Comme il s'agit d'un problème
d'optimisation de complexité NP-Complet et impliquant de multiples contraintes, nous
proposons une méthode basée sur les algorithmes génétiques pour placer des machines
virtuelles dans le Cloud. En considérant l'utilisation des machines, notre méthode vise à réduire
la consommation d'énergie dans les différentes hôtes des centres de données. Les résultats de
simulation montrent l’efficacité de l’algorithme utilisé par rapport à d’autres méthodes
(Aléatoire, Round Robin) en termes d’énergie consommée. Cette simulation a été mise en
oeuvre en utilisant le simulateur CloudSim Plus, un simulateur Cloud le plus populaire et le plus
accessible au public.