本学の研究者がIEEE Computer Society Publications Boardから、2022最優秀論文賞を受賞しました

　本学のサクセナ ディーピカー准教授(情報システム学部門) (※1)が論文誌IEEE Transactions on Cloud Computing(※2)に発表した論文でIEEEコンピュータ学会出版委員会から2023年12月15日にIEEE TCC 2022年度最優秀論文賞(※3)を受賞しました。
　この論文のタイトルは"OP-MLB: An Online VM Prediction-Based Multi-Objective Load Balancing Framework for Resource Management at Cloud Data Center"(※4)です。
<概要>
クラウドリソースに弾力性を持たせることにより、クラウド利用者はリソースの要求量をタイムリーにダイナミックに拡大・縮小することができる。しかし、リソース要求量や仮想マシンの事前定義サイズの増減は、リソース利用不足、負荷不均衡、過剰な電力消費につながる。これらの問題に対処し、データセンターの性能を向上させるために、サーバーのリソース利用を予測し、それに応じて負荷分散を行う効率的なリソース管理フレームワークを提案した。
稼働しているサーバーの数を最小限に抑え、仮想マシンのマイグレーション(別の環境への移転)を行い、リソースの利用率を最大化することで、省電力化を促進する。
オンライン・リソース予測システムを開発し、各仮想マシンに配備することで、サービス・レベル・アグリーメント（SLA）違反や、サーバーの過少／過負荷によるパフォーマンス低下のリスクを最小化する。

(※1) サクセナ ディーピカー准教授
(※2) IEEE Transactions on Cloud Computing
(※3) 2022 Best Paper Award
(※4) 受賞論文