Resumen

En la computación en la nube, la técnica de virtualización es una tecnología significativa para optimizar el consumo de energía del centro de datos en la nube. En esta generación, la mayoría de los servicios se están trasladando a la nube, lo que resulta en una carga mayor en los centros de datos. Como resultado, el tamaño del centro de datos crece y, por lo tanto, hay un mayor consumo de energía. Para resolver este problema, se requiere un algoritmo de optimización eficiente para la asignación de recursos. En este trabajo, se propone un enfoque híbrido para la asignación de máquinas virtuales basado en el algoritmo genético (GA) y el bosque aleatorio (RF), que pertenece a una clase de técnicas de aprendizaje automático supervisado. El objetivo del trabajo es minimizar el consumo de energía manteniendo un mejor equilibrio de carga entre los recursos disponibles y maximizando la utilización de recursos. El modelo propuesto utilizó un algoritmo genético para generar un conjunto de datos de entrenamiento para el modelo de bosque aleatorio y obtener un modelo

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Computación en la nube; Técnica de virtualización; Consumo de energía; Centro de datos; Algoritmo de optimización; Asignación de recursos
• Keywords:Cloud computing; Virtualization technique; Power consumption; Data center; Optimization algorithm; Resource allocation