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 |
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Optimización de energía en sistemas de Cloud ComputingCotes Ruiz, Iván Tomás1203 Ciencia de los ordenadores1203.04 Inteligencia artificialCiencia de los ordenadoresInteligenica artificialArtificial intelligenceComputer scienceEn 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.In this Master's End Work, various techniques of power and power optimization have been developed in Cloud Computing systems. It has been started by the union of two simulators to obtain a simulation environment capable of estimating energy consumption, as well as the possibility of execution of workflows for dynamic control of the voltage and frequency of the processor to save energy. In the second phase, two expert systems based on fuzzy rules have been developed to obtain two virtual machine planners and tasks, and they show and analyze the results obtained, verifying the energy savings achieved with the DVFS technique, and concluding that the use set of the two expert systems get the best result.Pérez de Prado, Rocío JosefinaGarcía Galán, SebastiánUniversidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación201720172017info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10953.1/5204reponame:CREA. Colección de recursos educativos abiertosinstname:Universidad de Jaén (UJA)Españolinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:crea.ujaen.es:10953.1/52042026-05-27T06:37:21Z |
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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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