Optimización de energía en sistemas de Cloud Computing
En el presente Trabajo Fin de Máster, se han desarrollado diversas técnicas de optimización de potencia y energía en sistemas de Cloud Computing. Se ha comenzado por la unión de dos simuladores para obtener un entorno de simulación capaz de estimar consumo energético, así como la posibilidad de ejec...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Jaén (UJA) |
| Repositorio: | CREA. Colección de recursos educativos abiertos |
| OAI Identifier: | oai:crea.ujaen.es:10953.1/5204 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10953.1/5204 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 1203 Ciencia de los ordenadores 1203.04 Inteligencia artificial Ciencia de los ordenadores Inteligenica artificial Artificial intelligence Computer science |
| Sumario: | En el presente Trabajo Fin de Máster, se han desarrollado diversas técnicas de optimización de potencia y energía en sistemas de Cloud Computing. Se ha comenzado por la unión de dos simuladores para obtener un entorno de simulación capaz de estimar consumo energético, así como la posibilidad de ejecución de flujos de trabajo (Workflows) para poder el control dinámico de la tensión y frecuencia del procesador para ahorrar energía. En la segunda fase, se han desarrollado dos sistemas expertos basados en reglas borrosas para obtener dos planificadores de máquinas virtuales y tareas, y se muestran y analizan los resultados obtenidos, comprobando el ahorro de energía conseguido con la técnica DVFS, y concluyendo que el uso conjunto de los dos sistemas expertos consigue el mejor resultado. |
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