1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Doctoral thesis of telecommunications engineering: SDN-based energy-efficient networking in cloud computing environments

130 19 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 130
Dung lượng 3,32 MB

Nội dung

Software-defined networking aims to change the inflexible state networking, by breaking vertical integration, separating the network’s control logic from the underlying routers and switches, promoting (logical) centralization of network control, and introducing the ability to program the network. Consequently, SDN is an important key for resolving aforementioned difficulties.

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY TRAN MANH NAM CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG SỬ DỤNG  CƠNG NGHỆ MẠNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG PHẦN MỀM TRONG  MƠI TRƯỜNG ĐIỆN TỐN ĐÁM MÂY SDN­BASED ENERGY­EFFICIENT NETWORKING IN  CLOUD COMPUTING ENVIRONMENTS DOCTORAL THESIS OF TELECOMMUNICATIONS ENGINEERING HANOI ­ 2018 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY TRAN MANH NAM CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG SỬ DỤNG  CƠNG NGHỆ MẠNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG PHẦN MỀM TRONG  MƠI TRƯỜNG ĐIỆN TỐN ĐÁM MÂY SDN­BASED ENERGY­EFFICIENT NETWORKING IN CLOUD  COMPUTING ENVIRONMENTS Specialization: Telecommunications Engineering Code No: 62520208 DOCTORAL THESIS OF TELECOMMUNICATIONS ENGINEERING Supervisor: Assoc.Prof. Nguyen Huu Thanh HANOI ­ 2018 PREFACE I hereby assure that the results presented in this dissertation are my work under the  guidance   of   my   supervisor   The   data   and   results   presented   in   the   dissertation   are  completely honest and have not been disclosed in any previous works. The references have  been fully cited and in accordance with the regulations.  Tơi xin cam đoan các kết quả trình bày trong luận án là cơng trình nghiên cứu của tơi  dưới sự hướng dẫn của giáo viên hướng dẫn. Các số liệu, kết quả trình bày trong luận  án là hồn tồn trung thực và chưa được cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào trước đây   Các kết quả sử dụng tham khảo đều đã được trích dẫn đầy đủ theo đúng quy định Hà Nội, Ngày 19 tháng 01 năm 2018 Tác giả Trần Mạnh Nam ACKNOWLEDGEMENTS First and foremost, I would like to thank my advisor, Associate Prof. Dr. Nguyen Huu  Thanh,   for  providing   an  excellent   researching   atmosphere,   for  his   valuable   comments,  constant support and motivation. His guidance helped me in all the time and also in writing  this dissertation. I could not have thought of having a better advisor and mentor for my  PhD.  Moreover, I would like to thank Associate Prof. Dr. Pham Ngoc Nam, Dr. Truong Thu  Huong   for   their   advices   and   feedbacks,   also   for   many   educational   and   inspiring  discussions.  My sincere gratitude goes to the members (present and former) of the Future Internet  Lab, School of `Electronics and Telecommunications, Hanoi University of Science and  Technology. Without their support and friendship it would have been difficult for me to  complete my PhD studies Finally, I would like to express my deepest gratitude to my family. They are always  supporting me and encouraging me with their best wishes, standing by me throughout my  life Hanoi, 19th Jan 2018 CONTENTS ABBREVIATIONS APCI APEX ASIC BAU BFS CAPEX DC DCN D­ITG EA­NV EA­VDC ECO FM FPGA GH HEA­E HEE IaaS ICT ISP MoA MST NaaS NFV NV OLD OPEX PaaS PCS PM POD PSnEP RMD­EE SaaS SDSN SN SNMP TCAM VDC VDCE VLiM VM Advanced Configuration & Power Interface Capital expenditure Application specific integrated circuits Business­as­usual Breadth­first Search Capital Expenditure  Data center Data center network Distributed internet traffic generator Energy­aware network virtualization Energy­aware Virtual Data Center Eco sustainable Full migration Field programmable gate arrays GreenHead Heuristic Energy­aware VDC Embedding Heuristic energy­efficient Infrastructure­as­a­service Information and communication technologies Internet service provider Migrate on arrival Minimum spanning tree Network­as­a­service Network function virtualization Network virtualization OpenDayLight Operating expenses Platform­as­a­service Power­Control System Partial migration Optimized data centers Power scaling and energy­profile­aware Reducing middle node energy efficiency Software­as­a­service Software­Defined Substrate Network SecondNet Simple network management protocol Ternary content­addressable memory Virtual data center Virtual data center embedding Virtual link mapping Virtual Machine VmM VNE VNoM VNR   Virtual machine mapping Virtual network embedding Virtual node mapping Virtual network requests LIST OF FIGURES LIST OF TABLES INTRODUCTION Overview of Network Energy Efficiency in Cloud Computing Environments The advances in Cloud Computing services as well as Information and Communication  Technologies (ICT) in the last decades have massively influenced economy and societies  around the world. The Internet infrastructure and services are growing day by day and play  a considerable role in all aspects including business, education as well as entertainment. In  the last four years, the percentage of people using Internet witnesses an annual growth of  3.5%, from 39% world population’s percentage in Dec­2013 to 51.7% in June­2017 [1].  To support the demand of cloud network infrastructure and Internet services in the rapid  growth of users, it is necessary for the Internet providers to have a large number of devices,  complex design and architecture that have the capacity to perform increasingly number of  operations   for   a   scalability   Consequently,   many   huge   cloud   infrastructures   have   been  employed by Telcos, Internet Service Providers (ISPs) and enterprises for the exploded  demand   of   various   applications   and   data   cloud­services   such   as   YouTube,   Dropbox,   e­learning, cloud office etc. To meet the requirements of these booming services all around  the world, cloud network infrastructures have been built up in a very large scale, even  geographically distributed data centers with a huge number of network devices and servers.  In addition, the  maintenance  of the systems  with  high availability  and reliability  level  requires a notable redundancy of devices such as routers, switches, links etc. As a result,  having such a large infrastructure consumes  a huge volume of energy, which leads  to  consequent environmental and economic issues: ­ Environmentally, the amount of energy consumption and carbon footprint of the   ITC­sector is remarkable. The manufacture of ICT equipment is estimated its use  and disposal account for 2% of global CO2 emissions, which is equivalent to the  contributions   from   the   aviation   industry   [2]   The   networking   devices   and  components estimate around 37% of the total ICT carbon emission [3];  ­ Economically,   the   huge   consumed   power   leads   to   the   costs   sustained   by   the  providers/operators to keep the network up and running at the desired service level  and their need to counterbalance ever­increasing cost of energy Although   network   energy   efficiency   has   recently   attracted   much   attention   from  communities [4], there are still many issues in realization of the energy­efficient network  including inflexibility and the lack of an energy­aware network. The main difficulties of  the network energy efficiency as well as its research motivations are shortly described as  follows:  Inflexible network: first, one important point the network in cloud data centers (DC)  nowadays is the inflexibility issue. For changing the processing algorithm and the control  plane   of   a   network,   its   administrators   should   carefully   re­design,   re­configure and migrate the network for a long time. In many cases, there is a technical  challenge   for   an   administrator   to   apply   new   approaches   and   evaluate   their   efficiency.  Consequently,   the   flexible   and   programmable   network   is   strictly   necessary   Secondly,  there   are   difficulties   in   evaluating   the   energy­saving   levels   of   new   energy­efficient  approaches in a network due to the lack of the centralized power­control system. This  system allows administrators and developers to monitor, control and managing the working  states as well as power consumption of all network devices in real­time Energy­aware networking for virtualization technologies in cloud environments: cloud  computing has emerged in the last few years as a promising paradigm that facilitates such  new   service   models   as   Infrastructure­as­a­Service   (IaaS),   Storage­as­a­Service   (SaaS),  Platform­as­a­Service   (PaaS),   Network­as­a­Service   (NaaS)   For   such   kinds   of   cloud  services, virtualization techniques including  network virtualization  [5] [6] [7] and  data  center virtualization [8] [9] [10]  have quickly developed and attracted much attention of  research   and   industrial   communities   Currently,   research   in   virtualization   technologies  mainly focuses on the resource optimization and resource provisioning approaches [8] [9].  There are very few works focusing on the energy efficiency of a network. With the benefits  of flexible controlling and resource management of virtualization technologies as well as  new network technologies  such as  Software­defined Networking (SDN) [11] [12] [13],  researching in network energy efficiency in virtualization is an important and promising  approach Additionally,   the   SDN   technology,   the   emergence   of   new   trends   in   networking  technology,   provides   new   way   to   realize   and   optimize   network   energy   efficiency.  Software­defined   networking   [11]   aims   to   change   the   inflexible   state   networking,   by  breaking vertical integration, separating the network’s control logic from the underlying  routers   and   switches,   promoting   (logical)   centralization   of   network   control,   and  introducing the ability to program the network. Consequently, SDN is an important key for  resolving aforementioned difficulties Research Scope and Methodology a) Research Scope The scope of this research focuses on the network energy efficiency in cloud computing  environments,   including:   (1)   energy   efficiency   in   centralized   data   center   network;   (2)  energy   efficiency   in   network   virtualization;   and   (3)   energy   efficiency   in   data   center  [41]  G   V   N   T   i   O.­     ‐   B   N   Roteiro,   "Efficient   Resource   Provisioning   Using   Virtualization   Technology   in   Cloud   Environment,"  International   Journal   of   Innovative   Research   in   Science,   Engineering   and   Technology,  vol   3,  no   3,  pp.  2200­2205, 2014, Oct.  [42]  Theophilus   Benson,   Aditya   Akella   and   David   A   Maltz,   "Network   Traffic  Characteristics   of Data  Centers  in  the  Wild,"  in  IMC 10,  Melbourne,  Australia.,  2010.  [43]  Z. Q. R. M. H. G. A. V. V. Bin Wang, "A survey on data center networking for  cloud computing," Computer Networks, vol. 91, p. 528–547, 2015.  [44]  A. M. N. T. Brian Lebiednik, "A Survey and Evaluation of Data Center Network  Topologies," Distributed, Parallel, and Cluster Computing, 2016.  [45]  D. Kliazovich, P. Bouvry, S.U. Khan, "GreenCloud: a packet­level simulator for  energy­aware cloud computing data centers,"  Journal of Supercomputing,  vol. 62,  no. 3, p. 1263–1283, 2012.  [46]  "Cisco   Data   Center   Infrastructure   2.5,"  Design   Guide,   Cisco   Validated   Design,   March 9, 2010.  [47]  S. K. L. Z. H. L. K. H. S. M. N. M.­A. L. W. a. D. C. K. Bilal, "Quantitative   Comparisons of the State of the Art Data Center Architectures," Concurrency and  Computation: Practice and Experience, vol. 25, no. 12, pp. 1771­1783, 2013.  [48]  C   E   Leiserson,   "Fat­trees:   universal   networks   for   hardware­efficient  supercomputing," IEEE Transactions on Computers, vol. 100, no. 10, pp. 892­901,  1985.  [49]  M.  Al­Fares,   A.  Loukissas,  and   A.  Vahdat,   "A   scalable,   commodity   data   center  network architecture," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 38,  no. 4, p. 63–74, 2008.  [50]  Greenberg, A., Hamilton, J. R., Jain, N., Kandula, S., Kim, C., Lahiri, P., Sengupta,  S.,   "VL2:   A   Scalable   and   Flexible   Data   Center   Network.,"  ACM   SIGCOMM  Computer Communication Review, vol. 39, no. 4, 2009.  [51]  Andreyev., A., "Introducing data center fabric, the next­generation facebook data  center   network.,"   Facebook,   Nov   2014   [Online]   Available:  https://code.facebook.com/posts/360346274145943/. [Accessed Jan 2017] [52]  A. Singh, J. Ong, A. Agarwal, G. Anderson, A. Armistead, R. Bannon, S. Boving,  G   Desai,   B   Felderman,   P   Germano   et   al.,,   "Jupiter   rising:   A   decade   of   clos  topologies   and   centralized   control   in   google’s   datacenter   network,"   in  ACM   Conference on Special Interest Group on Data Communication, 2015.  [53]  C. Guo, H. Wu, K. Tan, L. Shi, Y. Zhang, and S. Lu, "Dcell: a scalable and fault­ tolerant   network   structure   for   data   centers,"  ACM   SIGCOMM   Computer   Communication Review, vol. 38, no. 4, p. 75–86, 2008.  [54]  C. Guo, G. Lu, D. Li, H. Wu, X. Zhang, Y. Shi, C. Tian, Y. Zhang, and S. Lu,  "Bcube: a high performance, server­centric network architecture for modular data  centers," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 39, no. 4, p. 63– 74, 2009.  [55]  A. Singla, C.­Y. Hong, L. Popa, P. B. Godfrey, "Jellyfish: Networking data centers  randomly,"   in  The   9th   USENIX   Conference   on   Networked   Systems   Design   and   Implementation, CA, USA, 2012.  [56]  Trinh, L. Gyarmati and T. A., "Scafida: A scale­free network inspired data center  architecture,"  ACM SIGCOMM Computer Communication Review,  vol. 40, no. 5,  pp. 4­12, 2010   [57]  Heller, B., Seetharaman, S., Mahadevan, P., Yiakoumis, Y., Sharma, P., Banerjee,  S., & McKeown, N., "ElasticTree : Saving Energy in Data Center Networks," in  NSDI'10 Proceedings of the 7th USENIX conference, CA, USA, 2010.  [58]  Pham Ngoc, N., Nguyen Huu, T., Vu Quang, T., Tran Hoang, V., Truong Thu, H.,  Tran­Gia, P., & Schwartz, C., "A new power profiling method and power scaling  mechanism for energy­aware NetFPGA gigabit router.,"  Computer Networks,  vol.  78, p. 4–25, 2015.  [59]  Mahadevan,   P.,   Sharma,   P.,   Banerjee,   S.,   &   Ranganathan,   P.,   "Energy   Aware  Network Operations.," in IEEE INFOCOM Workshops, 2009.  [60]  "NetFPGA Gigabit Card," netFPGA, 2015. [Online]. Available: http://netfpga.org/.  [Accessed Dec 2016] [61]  Wang,  X., Yao, Y., Wang,  X., Lu,  K., &  Cao, Q., "CARPO: Correlation­aware  power   optimization   in   data   center   networks,"   in  In   2012   Proceedings   IEEE   INFOCOM, 2012.  [62]  J   Case,   M   Fedor,   M   Schoffstall   and   D   J.,   "RFC   1157   ­   A   Simple   Network  Management   Protocol   (SNMP),"   1990   [Online]   Available:  https://tools.ietf.org/html/rfc1157 [63]  K.  W  a  Y.­H.  H  Yi­Chih   Lei,   "Multipath   Routing   in  SDN­based  Data   Center  Networks,"   in  2015   European   Conference   on   Networks   and   Communications   (EuCNC) , Paris, France, 2015.  [64]  D. P. Omair Fatmi, "Distributed multipath routing for data center networks based on  stochastic traffic modeling," in Networking, Sensing and Control (ICNSC), Miami,  FL, USA, 2014.  [65]  "D­ITG,   Distributed   Internet   Traffic   Generator,"   2017   [Online]   Available:  http://www.grid.unina.it/software/ITG/ [66]  Fabien Hermenier, Xavier Lorca, Jean­Marc Menaud, Gilles Muller, Julia Lawall,  "Entropy: a Consolidation Manager for Clusters," ACM SIGPLAN/SIGOPS, 2009.  [67]  Hiroki   Shirayanagi,   Hiroshi   Yamada,   and   Kenji   Kono,   "Honeyguide:   A   VM  Migration­Aware   Network   Topology   for   Saving   Energy   Consumption   in   Data  Center Networks," ISCC 2012 IEEE, Cappadocia, Turkey., July 2012 [68]  V   De   Maio,   R   Prodan,   S   Benedict,   G   Kecskemeti,   "Modelling   energy  consumption of network transfers and virtual machine migration, Modelling energy  consumption   of   network   transfers   and   virtual   machine   migration,"  Future  Generation Computer Systems, vol. 56, p. 388–406, 2016.  [69]  Chowdhury, N.K., & Boutaba, R. et al., "Network virtualization: state of the art and  research challenges,"  Communications Magazine, IEEE,  vol. 47, no. 7, p. 20–26,  2009.  [70]  Kleinberg,   J.,   "Approximation   algorithms   for   disjoint   paths   problems,"   MIT,  Massachusetts Institute of Technology, 1996 [71]  R. Sherwood, G. Gibb, K. Yap, G. Appenzeller, N. McKeown, and G. Parulkar,  "FlowVisor:   A   network   virtualization   layer,"   in  OpenFlow   Switch   Consortium   ­   OPENFLOW­TR­2009, 2009.  [72]  Rob Sherwood, Michael Chan,Glen Gibb, Nikhil Handigol,Te­Yuan Huang,Peyman  Kazemian,   Masayoshi   Kobayashi,   David   Underhill,   Kok­Kiong   Yap,   Guido  Appenzeller, and Nick McKeown, "Carving Research Slices Out of Your Production  Networks   with   OpenFlow,"  Newsletter   ACM   SIGCOMM   Computer   Communication, vol. 40, no. 1, 2010.  [73]  "Exploring   networks   of   the   future,"   GENI,   [Online]   Available:  http://www.geni.net/. [Accessed Dec 2015] [74]  "Applications, Linking Infrastructure and Ofelia,," OpenFlow in Europe, [Online].  Available: http://www.fp7­ofelia.eu. [Accessed dec 2016] [75]  "OF@TEIN   ­   OpenFlow@Trans­Eurasian   Information   Network,"   [Online].  Available: http://oftein.net. [Accessed Dec 2016] [76]  Botero, J. F., Hesselbach, X., Fischer, A., & de Meer, H., "Optimal mapping of  virtual networks with hidden hops,"  Telecommunication Systems,  vol. 51, no. 4, p.  273–282, 2013.  [77]  Andreas Fischer, Juan Felipe Botero, Michael Till Beck, Hermann de Meer, and  Xavier   Hesselbach,   "Virtual   Network   Embedding:   A   Survey,"  IEEE  COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, vol. 15, no. 4, 2013.  [78]  M   Y   Y   R   J   &   C   M   Yu,   "Rethinking   virtual   network   embedding,"  ACM   SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 38, no. 2, p. 17, 2008.  [79]  B   M   Waxman,   "Routing   of   multipoint   connections,"  IEEE   J   Sel   Areas   Communication, vol. 6, no. 9, pp. 1617­1622, , 1988.  [80]  Skiena, S. S., "The Algorithm Design Manual, 2nd Edition," Springer Pub­ lishing  Company, 2008 [81]  A. B. J. D. M. S. D. H. X. D. M. H. Fischer, "ALEVIN ­ A framework to develop,   compare,   and   analyze   virtual   network   embedding   algorithms,"  Electronic  Communications of the EASST, vol. 37, pp. 1­12, 2011.  [82]  P. Costa, M. Migliavacca, P. Pietzuch, A. L. Wolf, "NaaS: Network­as­aService in  the   cloud,"   in  The   2nd   USENIX   Workshop   on   Hot   Topics   in   Management   of   Internet, Cloud, and Enterprise Networks  and Services, USENIX, San Jose, CA,  USA, 2012.  [83]  Fischer, A., Botero, J. F., Beck, M. T., de Meer, H., Hesselbach, X., Meer, H. De, …  Hesselbach,   X.,  "Virtual  network  embedding:   A   survey,"  IEEE   Communications   Surveys and Tutorials, vol. 15, no. 4, p. 1888–1906, 2013.  [84]  Yoonseon  Han,   Jian   Li,   Jae­Yoon  Chung,   Jae­Hyoung   Yoo,  &   Hong,  J.  W.­K.,  "SAVE:   Energy­aware   Virtual   Data   Center   embedding   and   Traffic   Engineering  using   SDN,"   in  In   Proceedings   of   the   2015   1st   IEEE   Conference   on   Network   Softwarization (NetSoft), London, UK, 2015.  [85]  Guo, C., Lu, G., Wang, H. J. H. J., Yang, S., Kong, C., Sun, P., … Zhang, Y.,  "SecondNet:   a   data   center   network   virtualization   architecture   with   bandwidth  guarantees,"   in  Proceedings   of   the   6th   International   COnference,   (VDC,  Pennsylvania, USA, 2010.  [86]  A. Amokrane, M. F. Zhani, R. Langar, R. Boutaba, G. Pujolle, "Greenhead: Virtual  data   center   embedding   across   distributed   infrastructures,"  IEEE   Transactions   on  Cloud Computing, vol. 1, no. 1, p. 36–49, 2013.  [87]  H. Goudarzi, M. PedramH. Goudarzi, M. Pedram, "Energy­efficient virtual machine  replication and placement in a cloud computing system," in IEEE Fifth International   Conference on Cloud Computing, Honolulu, HI, USA, 2012.  [88]  F   Farahnakian,   P   Liljeberg,   J   Plosila,   "Energy­efficient   virtual   machines  consolidation   in   cloud   data   centers   using   reinforcement   learning,"   in  22nd  Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network­Based   Processing, Torino, Italy, 2014.  [89]  A. Beloglazov, R. Buyya, Y. C. Lee, A. Y. Zomaya, "A taxonomy and survey of  energy­efficient data centers and cloud computing systems," Advances in Computers   82 (2011) 47 – 111, pp. 47­111, 2011.  [90]  "OpenStack," [Online]. Available: https://www.openstack.org. [Accessed Dec 2016] [91]  J. H. D. A. M. P. P. A. Greenberg, "The cost of a cloud: Research problems in data  center networks," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 39, no.  1, p. 68–73, 2009.  [92]  A. Desai, R. Oza, P. Sharma, and B. Patel, "Hypervisor : A Survey on Concepts and  Taxonomy," no. 3, vol. 3, pp. 222 ­ 225, 2013.  [93]  "CT503­MIX   High­Speed   LANforge­FIRE   Traffic   Generator,"   Candela  Technology,   2017   [Online]   Available:   http://www.candelatech.com/ct503­ MIX_product.php. [Accessed 2017] [94]  A. Al­Shabibi, M. De Leenheer, M. Gerola, A. Koshibe, G. Parulkar, E. Sal­ vadori,  B. Snow, "OpenVirteX: Make your virtual SDNs programmable," in Proceedings of  the Third Workshop on Hot Topics in Software Defined Networking, HotSDN ’14,   ACM, New York, NY, USA, 2014.  [95]  D   Schwerdel,   D   Gunther,   R   Henjes,   B   Reuther,   and   P   Muller,   "German­lab  experimental facility in Future Internet," FIS 2010, ser.Lecture Notes in Computer   Science ­ Springer­Verlag Belin Heidelberg, vol. 6369, p. 1, 2010.  [96]  H. T. Nguyen, A. V. Vu, D. L. Nguyen, V. H. Nguyen, M. N. Tran, Q. T. Ngo, T. H.  Truong, T. H. Nguyen, T. Magedanz, "A generalized resource allocation framework  in   support   of   multi­layer   virtual   network   embedding   based   on   SDN,   Computer  Networks," Computer Networks, vol. 92, no. 2, pp. 251 ­ 269, 2015.  [97]  L   Ceuppens,   A   Sardella,   D   Kharitonov,   "Power   Saving   Strategies   and  Technologies   in   Network   Equipment   Opportunities   and   Challenges,   Risk   and  Rewards," in Proc. Internat. Symp. on Applications and the Internet (SAINT 2008),  Turku, Finland, 2008.  [98]  Singh,   M   Gupta   and   S.,   "Greening   of   the   Internet,"   in  ACM   SIGCOMM   Conf   (SIGCOMM 03, Karlshue, Germany, Aug­2003.  [99]  R   D   Corin,   M   Gerola,   R   Riggio,   F   D   Pellegrini,   E   Salvadori,   "VeRTIGO:  Network virtualization and beyond," in  European Workshop on Software Defined   Networking, Darmstadt, Germany, 2012.  [100]  Mohsen, Ehab, "Reducing System Power and Cost," XILINX White Paper: Artix­7  FPGAs, Sep­2016 ... SDN­BASED ENERGY­EFFICIENT NETWORKING IN CLOUD COMPUTING ENVIRONMENTS Specialization: Telecommunications Engineering Code No: 62520208 DOCTORAL THESIS OF TELECOMMUNICATIONS ENGINEERING Supervisor: Assoc.Prof. Nguyen Huu Thanh... INTRODUCTION Overview of Network Energy Efficiency in Cloud Computing Environments The advances in Cloud Computing services as well as Information and Communication  Technologies (ICT) in the last decades have massively influenced economy and societies ... system allows administrators and developers to monitor, control and managing the working  states as well as power consumption of all network devices in real­time Energy­aware networking for virtualization technologies in cloud environments: cloud computing has emerged in the last few years as a promising paradigm that facilitates such 

Ngày đăng: 08/01/2020, 10:23

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN