Virtuaalikoneiden sijoittelun optimointi pilvipalveluissa Ant Colony System -algoritmeilla

Abstract

Pilvipalvelujen käyttö on usein halvempaa ja kätevämpää kuin omien tietoteknisten systeemien hankkiminen ja ylläpitäminen, joten on ymmärrettävää, että niiden suosio on kasvanut valtavasti eri organisaatioiden keskuudessa 2010-luvusta eteenpäin. Pilvipalveluja pyöritetään datakeskuksissa, jotka voivat kuluttaa valtavasti energiaa. Ilmastonmuutoksen uhka on luonut painetta kehittää ratkaisuja, joilla tätä energiankulutusta voitaisiin vähentää. Yksi tapa, jolla tämä voidaan saavuttaa ilman tarvetta vaihtaa datakeskuksen fyysisiä komponentteja, on sijoittaa datakeskuksen palvelimilla toimivat virtuaalikoneet niin, että palvelimien resursseja hyödynnetään mahdollisimman tehokkaasti. Tämä sijoitteluongelma on vaikea, ja usein on tyydytty käyttämään varsin yksinkertaisia heuristiikkoja sen ratkaisemiseksi. Sittemmin on kehitetty myös paljon monimutkaisempia menetelmiä, joilla on pyritty saamaan energiatekniikan näkökulmasta parempia tuloksia. Ensimmäinen Ant Colony –optimointimetodi oli Marco Dorigon kehittämä Ant System, joka oli alunperin tarkoitettu kaupparatsuongelman ratkomiseen. Kuusi vuotta myöhemmin julkaistiin Ant Colony System, joka pyrki parantamaan alkuperäisen toteutuksen tehokkuutta. Sittemmin Ant Colony Systemiä on pystytty soveltamaan lukuisiin muihinkin kuin alkuperäiseen ongelmaan, mukaan lukien virtuaalikoneiden sijoitteluongelmaan. Erilaisissa skenaarioissa suoritetuissa testeissä on havaittu, että Ant Colony System –pohjaiset algoritmit tuottavat merkittäviä energiansäästöjä verrattuna suhteessa yksinkertaisiin heuristiikkoihin, ja muihin algoritmeihin.

Tämän työn tarkoituksena on kuvata virtuaalikoneiden sijoitteluongelmaa, sekä esitellä, miten Ant Colony System –pohjaisia algoritmeja on sovellettu siihen kirjallisuudessa. Tämän lisäksi tarkastellaan, ovatko nämä toteutukset onnistuneet saavuttamaan energiasäästöjä, verrattuna vanhempiin ja yksinkertaisempiin sijoitusmetodeihin.