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Fan, WenjunAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Priori information and sliding window based prediction algorithm for energy-efficient storage systems in cloud

Publicado en: SIMULATION MODELLING PRACTICE AND THEORY. 39 3-19 - 2013-12-01 39(), DOI: 10.1016/j.simpat.2013.06.002

Autores:

Du, ZH; Fan, WJ; Chai, YP; Chen, YN
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Afiliaciones

Arizona State Univ, Sch Comp Informat & Decis Syst Eng - Autor o Coautor
Renmin Univ China, Sch Informat, Minist Educ, Key Lab Data Engn & Knowledge Engn - Autor o Coautor
Tsinghua Univ, Tsinghua Natl Lab Informat Sci & Technol, Dept Comp Sci & Technol - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Ingn Sistemas Telemat - Autor o Coautor
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Resumen

One of the major challenges in cloud computing and data centers is the energy conservation and emission reduction. Accurate prediction algorithms are essential for building energy efficient storage systems in cloud computing. In this paper, we first propose a Three-State Disk Model (3SDM), which can describe the service quality and energy consumption states of a storage system accurately. Based on this model, we develop a method for achieving energy conservation without losing quality by skewing the workload among the disks to transmit the disk states of a storage system. The efficiency of this method is highly dependent on the accuracy of the information predicting the blocks to be accessed and the blocks not be accessed in the near future. We develop a priori information and sliding window based prediction (PISWP) algorithm by taking advantage of the priori information about human behavior and selecting suitable size of sliding window. The PISWP method targets at streaming media applications, but we also check its efficiency on other two applications, news in webpage and new tool released. Disksim, an established storage system simulator, is applied in our experiments to verify the effect of our method for various users' traces. The results show that this prediction method can bring a high degree energy saving for storage systems in cloud computing environment. 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.
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Palabras clave

Conventional diskEnergy conservationEnergy-efficient cloud computingPrediction algorithm

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista SIMULATION MODELLING PRACTICE AND THEORY debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2013, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Hardware and Architecture. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • WoS: 4
  • Scopus: 4
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 37 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/45394/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 441
  • Descargas: 385
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: China; United States of America.

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Reconocimientos ligados al ítem

This research is supported in part by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 61272087, 61202115, 61073008, 60773148 and 60503039) and Beijing Natural Science Foundation (Nos. 4082016 and 4122039).
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