I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   6 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 6 ,   p p .   3 2 8 3 ~ 3 2 9 2   I SS N:   2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 6i 6 . 1 2 2 5 1          3283       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   M ini m i z i ng  Ener g y  Cons u m pt io n  by  Ta sk  Cons o lid a tion  in  Clo ud Cen ters w ith  O pti m i zed  Res o urce Ut i li z a tion        M a hend ra   K u m a r  G o uris a ri a 1 ,  S.  S.  P a t r a 2 ,  P .   M .   K hil a r 3     1 S c h o o l  o f   Co m p u ter   E n g in e e rin g ,   KIIT   Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r,   In d ia   2 S c h o o l  o f   Co m p u ter A p p li c a ti o n ,   KIIT   Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r,   In d ia   3 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   NIT ,   Ro u rk e la,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 1 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Sep   1 8 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Oct  0 2 ,   2 0 1 6     C lo u d   co m p u ti n g   i s   an   e m er g in g   f ield   o f   co m p u tat io n .   As  th e  d ata   ce n ter s   co n s u m e  lar g e   a m o u n t  o f   p o w er ,   it   i n cr ea s e s   t h e  s y s te m   o v er h ea d s   a s   w el l  as   t h e   ca r b o n   d io x id e  e m is s io n   in cr ea s e s   d r asti ca ll y .   T h e  m ai n   ai m   is   t o   m a x i m ize  t h e  r eso u r ce   u tili za tio n   b y   m i n i m izi n g   t h e  p o w er   co n s u m p ti o n .   Ho w e v er ,   th e  g r ea te s t   u s a g es  o f   r eso u r ce s   d o es  n o t  m ea n   t h at   th er e  h as  b ee n   a  r ig h t  u s e  o f   en er g y .    V ar io u s   r eso u r ce s   w h ic h   ar e  i d le,   also   co n s u m e s   a   s i g n if ica n t  a m o u n t   o f   en er g y .   So   w e   h a v e  to   k ee p   m in i m u m   r eso u r ce s   id le .   C u r r en t  s tu d ie s   h a v e  s h o w n   th a t  th e  p o w er   co n s u m p tio n   d u e  t o   u n u s ed   co m p u ti n g   r eso u r ce s   is   n ea r l y   1   to   2 0 %.  So ,   th e  u n u s ed   r eso u r ce s   h av e  b ee n   as s ig n ed   w it h   s o m e  o f   th e  tas k s   to   u til ize  th e  u n u s ed   p er io d .   I n   th e  p r esen t  p ap er ,   it  h as  b ee n   s u g g ested   th a t  t h e  en er g y   s av i n g   w it h   tas k   co n s o lid atio n   w h ich   h as  b ee n   s av ed   t h e  en er g y   b y   m i n i m izi n g   t h e  n u m b er   o f   id le   r eso u r ce s   in   a  clo u d   co m p u ti n g   en v ir o n m e n t.  I t   h as  b ee n   ac h iev ed   f ar - r ea ch i n g   e x p er i m e n ts   to   q u an ti f y   t h e  p er f o r m a n ce   o f   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m .   T h e  s a m e  h a s   also   b ee n   co m p ar ed   w it h   t h e  FC F SMax Util  a n d   E n er g y   a war e  T ask   C o n s o lid atio n   ( E T C )   alg o r ith m .   T h e  o u tco m e s   h a v e  s h o wn   th a t  th e   s u g g e s ted   alg o r ith m   s u r p ass   t h e  FC F SMa x Util  an d   E T C   alg o r ith m   in   ter m s   o f   t h e  C P U  u tili za tio n   a n d   en er g y   co n s u m p tio n .   K ey w o r d :   C P U  u tili za t io n   E n er g y   c o n s u m p tio n   I d le  VM   T ask   co n s o lid atio n   Vir tu aliza t io n   VM s   Co p y rig h t  ©   2 0 1 6   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   S.S.  P atr a,     Sch o o l o f   C o m p u ter   A p p licati o n ,   KI I T   Un iv er s i t y ,     B h u b an e s w ar ,   Od is h a,   I n d ia.   E m ail: s u d h a n s h u p atr a@ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   Data   co m m u n icatio n s   p la y s   a  cr u cial  ele m e n t  o f   o u r   d ail y   li v es  an d   also   in   t h e  co m p u tatio n .   Mo s t  o f   o u r   p r ac tices  d ep en d s   o n   g ath er in g   i n f o r m atio n   t h r o u g h   t h e  clien t - s er v er   an d   d is tr ib u ted   p ar ad ig m   [ 1 ] .   No w   a  d ay s ,   clien t  d e m a n d s   h a v e  tr e m en d o u s l y   in cr ea s ed   in   ter m s   o f   th e  n u m b er   o f   r eq u es ts .   T o   ca ter   to   th e  co n s is ten t  a m o u n t   o f   r eq u e s t s ,   co m p u ta tio n al  ca p ac itie s   a n d   f ac i liti es   m u s t  b e  co n s tan tl y   r ev ie w ed   an d   i m p r o v ed .   T o   r em ain   co m p et itiv e,   t h e  p r o p o r ti o n al  n o n n e g li g ib le  a m o u n t  o f   t h e  r eq u ir ed   en er g y   h a s   b ee n   o f ten   le f t b eh i n d .     R ec en t   ad v o ca c y   a n d   ti g h tl y   co u p led   w it h   e n er g y   co n s u m p tio n   ca lled   g r ee n   o r   s u s tai n ab le   co m p u ti n g   h a s   r ec ei v ed   co n s id er ab le  atten tio n   i n   t h e  f ie ld   o f   co m p u tatio n   as  th er e  i s   a  h u g e  n ee d   o f   m i n i m izi n g   t h e  en er g y   co n s u m p tio n .   T h e  s co p e  o f   s u s tai n ab le  co m p u t in g   g o es  b e y o n d   th e  m ai n   co m p u ti n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 , N o .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 6   :   3 283 –   3 29 2   3284   co m p o n e n t s ,   ex p a n d in g   i n to   a   m u ch   lar g er   r an g e  o f   r eso u r c es  ass o ciate d   w i th   au x iliar y   e q u ip m e n t,  s u c h   as   th e  w ater   u s ed   f o r   co o lin g   a n d   th e  p h y s ical/ f lo o r   s p ac e  o cc u p ied   b y   th e  r eso u r ce s   [ 1 4 ] .     I n   C lo u d   co m p u ti n g ,   en er g y   c o n s u m p tio n   a n d   r eso u r ce   u til i za tio n   ar e  s tr o n g l y   co u p led .   S p ec if icall y ,   r eso u r ce s   w it h   a  lo w   u tili za tio n   r ate  s till   co n s u m e   an   u n ac ce p tab le  a m o u n t  o f   en er g y   co m p ar ed   to   th e  en er g y   co n s u m p tio n   o f   a  f u ll y   u tili ze d   o r   s u f f icien t l y   lo ad ed   C lo u d   co m p u ti n g   [ 1 0 ] .   A cc o r d in g   to   r ec en t st u d ies    [2 - 5 ]   av er ag e  r eso u r ce   u ti liz atio n   i n   m o s t  d ata  ce n ter s   c an   b e  as  lo w a s   2 0 %,  an d   t h e  av er a g e  e n er g y   co n s u m p tio n   o f   id le  r eso u r ce s   ca n   b e  as  h i g h   as  6 0 %  ( o r   p ea k   p o w er )   [ 3 ] .   T o   in cr ea s e  r eso u r ce   u til izatio n ,   task   co n s o lid atio n   i s   a n   e f f ec tiv e  tech n iq u e,   g r ea tl y   e n ab le d   b y   v ir tu al izatio n   tech n o lo g i es,  w h ich   f ac ilit ate   th e  co n c u r r en t e x ec u tio n   o f   s e v er al  tas k s   a n d ,   in   tu r n ,   r ed u ce   en er g y   co n s u m p t io n   [ 4 ] .            P o w er   m a n ag e m e n t  h as   b ee n   b r o ad ly   clas s i f ied   i n to   s tatic  a n d   d y n a m ic  m an a g e m e n t.  Sta tic  p o w e r   an ag e m e n t  h a s   b ee n   d ea lin g   w it h   f ix ed   p o w er   an d   d y n a m i c  p o w er   m a n ag e m e n t s   w i th   d y n a m ic  b eh a v io r s   f o r   ad d itio n al  d eg r ee   o f   ca p ab ilit y   in   v ir tu al ized   d ata  c en ter s   [ 6 ] .   I n f r astru ct u r e - as - a - Ser v ice   ( I aa S),   P latf o r m - as - a - Ser v ice  ( P aa S),   So f t w ar e - as - a - Ser v ice  ( Saa S)  a n d   Data b ase - as - a - Ser v ice  ( Daa S)   ar e  th e   f o u r   le v els   o f   ac ce s s   i n   w h ic h   clo u d s   ar e  d e p lo y ed   f o r   th e   clie n ts .   T h e  ta s k   h as o r i g in a ted   b y   t h e  d i f f er e n t   t y p e  o f   cu s to m er s   ac co r d in g   to   t h eir   r eq u ir e m e n ts .   T h er e  ar e  s e v er al  h e u r is tic  alg o r it h m s   p r o p o s ed   f o r   l o ca l  clo u d   f o r   t h e  ce n tr alize d   co n tr o ller   w h ich   h as  b ee n   p o w er   a w ar e.   B ased   o n   th e  s y s te m   s tr u ct u r e  a n d   th e  ch ar ac ter i s tics   o f   th e  clo u d   i n f r as tr u ct u r e s ,   a   f u n ctio n   b et w ee n   t h e  r eso u r ce s   o f   clo u d   a n d   t h e  co m b i n ato r ia l  allo ca tio n   tas k   h as   b ee n   p r o p o s ed ,   as a n   ec o n o m i cs b ased   o p tim iza tio n   m o d el  [ 1 3 ] .     T h e  v ir tu aliza t io n   co n ce p t  e n c ap s u lates  th e  n u m er o u s   s er v ic es  th at  h a v e  m e t  th e  u s er   n ee d s   in   clo u d   co m p u t i n g   s ce n ar io   [ 7 ] .   VM s   h a v e  b ee n   d esi g n ed   to   r u n   o n   v ar io u s   s er v er s   w h ic h   p r o v id e  th e  m u l tip le   Op er atin g   s y s te m   en v ir o n m e n ts   f o r   d if f er en t  ap p licatio n s .   P ar ticu lar l y ,   ex ec u ti n g   a n   ap p licatio n   w h ic h   r eq u ir es  r eso u r ce s   h as   b ee n   m ad e  a v ailab le   f o r   r eso u r c e  p r o v is io n i n g   a n d   VM   p r o v is io n i n g .   R e s o u r ce   p r o v is io n i n g   is   s c h ed u lin g   t h e  r eq u ests   f o r   th e  p h y s ical  r eso u r ce s   w h er e - a s   VM   p r o v i s io n i n g   cr ea te s   t h e  in s ta n ce   o f   VM s   as r eq u ir ed   b y   th e  d i f f er e n t a p p licatio n s   [ 8 ] .   Ser v er   o r   w o r k lo ad   co n s o lid a tio n   is   t h e  m ain   ai m   o f   th e   ta s k   co n s o lid atio n   p r o b lem .   I t   allo w s   t h e  s er v er s   o n   a  s in g le  p h y s ica l  s er v er   f o r   m i n i m izat io n   o f   e n er g y   co n s u m ed   b y   a  clo u d   d ata  ce n ter .   I n   th e   p r esen t  p ap er ,   th e  task   co n s o lid atio n   p r o b lem   h as  b ee n   ad d r ess ed   to   ass ig n   n   task s   t o   a  s et  o f   d if f er en t   r eso u r ce s   a n d   t h e  u tili za t io n   o f   n o d es   an d   d i s tr ib u ted   VM s   ar e  m ai n tai n ed   b y   e n er g y   e f f icien c y   an d   lo a d   m an a g e m e n t.  T h e  av a ilab ilit y   o f   co m p u ter   n o d es   d u r in g   th e  p o w er   co n s u m ed   b y   th e   clo u d   is   th e  p r i m e   co n ce r n   o f   t h e  d ev elo p ed   alg o r ith m   [ 9 - 1 0 ] .   I n   th i s   p ap er ,   th e  g r ee d y   h eu r is tic  al g o r ith m   h as  b ee n   e v al u ated   an d   i m p le m en ted   f o r   th r ee   b asic  task   co n s o lid atio n s   w h ic h   as s i g n   t ask s   to   th e  p h y s ical  s er v er s   f o r   m i n i m izi n g   th e  to tal  e n er g y   co n s u m ed .   T h e  p r o p o s ed   h eu r is t ic  is   to   m i n i m ize  t h e  n u m b er   o f   id le  VM s   an d   m in i m ize  th e  n u m b er   o f   id le  VM s   to   as   m i n i m u m   as   p o s s ib le.   I t  h a s   a ls o   b ee n   s h o w n   t h at  t h e  p er f o r m an ce   i m p r o v e m e n t   is   b ased   o n   d i f f er en t   tas k s .   Sectio n   2   d ef i n e s   th e   g e n er al  m o d el  o f   clo u d   co m p u ti n g   en v ir o n m en t,  en er g y   co n s u m p t io n   an d   ta s k   m o d el  o f   th e  s y s te m .   W e  h av e   f ir m l y   d ef i n ed   t h e  p r o b le m   o f   e n er g y   m i n i m izat io n   b ased   o n   t h e  s y s te m   m o d el .     Sectio n   3   d ea ls   w i th   th e  u s ed   h eu r i s tic  al g o r ith m   a n d   t h e  alg o r ith m s   ar e  ill u s tr ated   b y   m ea n s   o f   an   ex a m p le  i n   Sectio n   4 .   Sectio n   5   ill u s tr ates   th e   s et   u p   f o r   t h e  s i m u latio n   an d   an a l y ze s   t h e  r e s u l ts   g e n er ated   b y   s i m u lat io n .   Fin all y ,   t h e  co n cl u s io n s   h a v e  b ee n   d escr ib ed   in   Sectio n   6 .       2 .         CL O UD  SY ST E M   M O DE L     T h e  cu r r en t  s ec tio n   d ep icts   t h e  clo u d   an d   its   f u n ctio n   w i th   t h e  en er g y   m o d els.  I t  also   d ef i n es  t h e  j o b   co n s o lid atio n   p r o b le m .   T h e  h i g h   lev el  ar c h itect u r e  o f   th e  clo u d   s y s te m   is   s h o w n   in   F ig u r e  1   [ 1 1 ] .   Vir tu aliza t io n   allo w s   t h e  clo u d   p r o v id er s   to   cr ea te  a   s et  o f   VM s   o n   a  s in g le  p h y s ical  m a ch in e  t h at  i m p r o v e s  th e  R et u r n   o n  I n v est m e n t  ( R OI ) .   T h e  en er g y   co n s u m p t io n   m a y   b e  r ed u ce d   b y   s w itch in g   o f f   t h e  id le  n o d es,  w h ic h   eli m in a tes t h e  id le  p o w er   co n s u m p tio n   o f   t h e  g iv e n   s y s te m   [ 1 2 ] .   I n   th e  p r esen t  w o r k ,   th e  tar g e t   s y s te m   h as  b ee n   u s ed   w h ich   co n s is ts   o f   a  s et  N   o f   r   r eso u r ce s   w h ic h   ca n   b e  i n ter co n n ec ted   i n   th e   s en s e   th a t a   co m m o n   r o u te  e x i s ts   b et w ee n   w h ic h e v er   t w o   i n d i v id u al   r eso u r ce s   as   s h o w n   in   F ig u r e  2 .   I t  ass u m e s   th at  t h e  r eso u r ce s   ar e  id en ti ca l  in   ter m s   o f   t h eir   p o ten tial   o f   co m p u ti n g .   T h e  v ir tu a lizatio n   tech n o lo g ie s   j u s tif ie s   t h is .  T h e  p r esen t  s t u d y   h as  h o w ev er   n o t   co n s id er ed   th e  f ed er ated   clo u d   en v ir o n m e n t  i n   w h ich   t h e  d at a  ce n ter s   ca n   b e  p lace d   at  d if f er en t  p h y s ical  lo ca tio n s   an d   th e  clie n t  r eq u est s   m a y   b e  p r o ce s s ed   at  v ar io u s   g eo g r ap h ical  lo ca tio n s .           Fig u r e  3   s h o w s   th e  e n er g y   c o n s u m p tio n   h a s   r is e n   b y   5 6 %  b y   d ata  ce n ter s   f r o m   2 0 0 5   to   2 0 1 0   w o r ld w id e.   Fu r t h er m o r e,   C O 2   em is s io n s   o f   t h e  I C T   in d u s tr ies  ar e  cu r r en tl y   ap p r o x i m a te d   to   b e  2 %  o f   th e  g lo b al  e m is s io n s .   I t  h as  b ee n   o b s er v ed   th at   g lo b al  e m i s s io n s   ar e  eq u i v ale n t  to   th e   e m is s i o n s   o f   t h e  a v iatio n   in d u s tr ies.  T h e  en er g y   m o d el  i s   co n ce p tu al ized   o n   t h e  b asis   t h at  e n er g y   co n s u m p tio n   h a s   a  lin ea r   r elatio n s h ip   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Min imiz in g   E n erg y  C o n s u mp tio n   b y  Ta s k  C o n s o lid a tio n   in   C lo u d   ….    ( Ma h en d r a   K u ma r   G o u r is a r ia )   3285   wi t h   p r o ce s s o r   u tili za tio n   [ 1 1 ] .                             Fig u r e.   1 .   C lo u d   S y s te m   A r c h i tectu r e  [ 1 1 ]           Fig u r e.   2 .   T h e  clo u d   Mo d el  [ 8 ]                                    Fig u r e  3 .   T h e  W o r ld w id e  Data   C e n tr e  E n er g y   C o n s u m p tio n   ( 2 0 0 0 - 2 0 1 0 ) [ 1 1 ]       T h is   m ea n s   t h at  f o r   a  p ar tic u lar   ta s k ,   th e   p r o ce s s in g   ti m e  o f   a   tas k   a n d   t h e  p r o ce s s o r   u tili za tio n   ar e   th e   r eq u ir ed   p ar am eter s   to   d eter m in e  t h e  en er g y   co n s u m p t io n   f o r   th at  tas k .   T h e  u tili za t io n   Z i   is   d ef i n ed   as   f o r   a  r eso u r ce   r i   at  an y   g iv e n   ti m e,                            , 1 t i i j j Zz                                                                                                           ( 1 )     I n   ( 1 )   it h as b ee n   o b s er v ed   th a t t   is   ass ig n ed   as  t h e  n u m b er   o f   tas k s   r u n n i n g   at  th e  c u r r en t   ti m e  w h er e   as    s tan d s   f o r   th e   r eso u r ce   u s a g e  o f   t h e  ta s k   t j   .   T h e  en er g y   co n s u m p tio n   E i  o f   a  r eso u r ce   r i   at  a   g i v en   ti m e  i s   d er iv ed   as                      m a x m i n m i n () ii EZ                                                                                                                         ( 2 )                 , ij z Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 , N o .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 6   :   3 283 –   3 29 2   3286   I n   ( 2 )   it   h as  ass i g n ed   as  m a x   is   m ea n in g   f o r   th e  en er g y   co n s u m p tio n   at  1 0 0 %  u tili za tio n   o r   p ea k   lo ad   an d   m i n   is   as s ig n i n g   th e  m in i m u m   e n er g y   co n s u m p tio n   as  lo w   as  1 %  co n s u m p tio n   o r   in   d y n a m ic  m o d e .   I n   t h is   p ap er ,  it  h as  ass u m e d   th a t   th e   r eso u r ce s   i n   th e  o b j ec tiv e  ar r an g e m en t  ar e  co m p r is ed   o f   an   ef f icien t  p o w er   s av in g   m e th o d   in   f av o r   o f   an   i n ac ti v e  ti m e   s lo t.  P ar ticu lar ly ,   t h e  en er g y   u s e  o f   an   i n ac ti v e   s o u r ce   at  an y   s p e cif ied   ti m e  h as  b ee n   s et  to   1 0 %  o f   m i n . A cc o r d in g   to   t h e  en er g y   co n s u m p tio n ,   th e  VM s   ca n   b e  b r o ad ly   class if ied   i n to   s ix   l ev els,   th e   id le  s tate  a n d   o th er   f i v e  lev el s   o f   C P U  u tili za tio n s   w h ic h   h as   s h o w n   in   Fi g u r e  4 .   I n   th e  p r ese n t  s t u d y ,   t h e  tas k   co n s o lid atio n   alg o r ith m   as s i g n s   a  s et  M   o f   m   t ask s   to   a  s et  N   o f   n   clo u d   r eso u r ce s   w it h o u t   v io l at in g   th e  ti m e  co n s tr ai n ts   to   m i n i m ize  en er g y   co n s u m p tio n   an d   to   m a x i m ize   r eso u r ce   u tili za tio n .                              Fig u r e   4 .   Fiv e  Le v el s   o f   C P U  Util izat io n   [ 9 ]       3 .           T ASK   CO NSO L I DA T I O N  H E URIS T I C  AL G O RI T H M             T ask   allo ca tio n   is   a  NP - Har d   p r o b lem   i n   t h e  clo u d .   Heu r i s ti c  an d   m eta - h e u r is tic  al g o r ith m s   ar e  t h e   t w o   u s e f u l  a n d   ef f icie n t  tec h n o lo g ies  f o r   s c h ed u li n g   in   clo u d   d u e  to   th e  ab ilit y   to   d is tr ib u te  an d   d eliv er   t h e   o p tim ized   s o lu tio n s .     I n   th i s   s ec tio n ,   w e  p r ese n t  t h e  p r o p o s ed   task   co n s o lid atio n   alg o r ith m   a n d   th e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  p r o p o s ed   a lg o r ith m   h as b ee n   co m p ar ed   w it h   t h e  ex is ti n g   E C T C   an d   F C FS Ma x Ut il e n er g y   co n s cio u s   tas k   co n s o lid atio n   alg o r ith m s .     3 . 1           F CF S M a x Ut il   w it h  M ini m iza t io n o f   I dle V M     As  th e  id le  r eso u r ce s   al s o   co n s u m e  p o w er ,   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   al w a y s   m i n i m izes  t h e  n u m b er   o f   id le  r eso u r ce s   b y   allo ca ti n g   a   tas k   at  a n   in s ta n ce   to   a  VM   w h ic h   is   c u r r en tl y   id le.   I f   n o   m ac h in e   i s   id le  it   i m p le m en t s   F C FS Ma x Ut il a lg o r ith m .   T h e  p s eu d o   co d es o f   all  th e  al g o r ith m s   ar e  as  f o llo ws:     3 . 2           E CT C  w it h M ini m iza t io n o f   I dle V M     As  th e  id le  r eso u r ce s   al s o   co n s u m e  p o w er ,   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   al w a y s   m i n i m izes  t h e  n u m b er   o f   id le  r eso u r ce s   b y   allo ca ti n g   a   tas k   at  a n   in s ta n ce   to   a  VM   w h ic h   is   c u r r en tl y   id le.   I f   n o   m ac h in e   is   id le  it   i m p le m en t s   E C T C   alg o r it h m .   T h e  p s eu d o   co d es o f   all  th e  alg o r ith m s   ar e  as  f o llo w s :     F CF SM a x Ut il Alg o rit h m   I n p u t :  T ask   Ma tr ix   ( T ask I d , Ar r iv al  T im e,                                                         Utilizatio n ,   E x ec u tio n   T i m e)   Ou tp u t :  A llo ca tio n   T ab le  ( T a s k   I d ,   Ma ch i n e  I d ,   Star t T im e, E n d   T im e, Util izatio n )   [ m in A r r i v alT i m e  m ax A r r i v al T im e] =   Fin d Mi n i m u m Ar r i v alT i m eM a x i m u m Ar r i v alT i m e( m at)   ti m e=   m i n A r r iv alT i m e    w h ile  ( ti m e  <=   m a x A r r i v alT im e)     do     T ask lis t =   GetT ask s at A r r i v alT i m e( m at  ,     ti m e)        s o r t th e  tas k lis t in   a s ce n d i n g   o r d er   o f   ar r iv al        f o r   ea ch   tas k   in   ta s k lis t       do       f i n d   th e  VM   w h ic h   h as c u r r en tl y                                              h ig h est  C P U  Utilizatio n         Ass i g n   th e  ta s k   to   t h e  VM   an d         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Min imiz in g   E n erg y  C o n s u mp tio n   b y  Ta s k  C o n s o lid a tio n   in   C lo u d   ….    ( Ma h en d r a   K u ma r   G o u r is a r ia )   3287   u p d ate  th e  A llo ca tio n   tab le       ti m e=   ti m e  +1     E n d   A l g o r ith m     E CT C  Alg o rit h m   I n p u t :  T ask   Ma tr ix   ( T ask I d , Ar r iv al  T im e,                                           Utilizatio n ,   E x ec u tio n   T i m e)   Ou tp u t :  A llo ca tio n   T ab le  ( T a s k   I d ,   Ma ch i n e  I d ,   Star t T im e, E n d   T im e, Util izatio n )   f o r   ea ch   tas k   in   ta s k lis t d o     f o r   ea ch   v m   i n   v m li s t d o       m ax = - 1       E =                 E n er g y C o n s u m ed I n clu d i n g T h eT ask ( task , v m )            //A l lo ca te  th e  tas k   i n to   th e  V M  to   th e          m ax i m u m   en er g y   e f f icie n t     if   E   >  m a x       m ax =E       allo ca ted V m   =V m     en d   if     en d   f o r     if   allo ca ted V m   ! =N U L L       allo ca te  task   to   allo ca ted   VM       Up d ate  th e  A l lo c  tab le     en d   if   en d   f o r   E n d   A l g o r ith m     F CF SM a x Ut il w it h  M ini m iz a t io n o f   I dle V M   I n p u t :  T ask   Ma tr ix   ( T ask I d , Ar r iv al  T im e,                                           Utilizatio n ,   E x ec u t io n   T i m e)   Ou tp u t :  A llo ca tio n   T ab le  ( T a s k   I d ,   Ma ch i n e  I d ,   Star t           T im e, E n d   T i m e, Utilizat io n )   [ m in A r r i v alT i m e  m ax A r r i v al T im e] =   Fin d Mi n i m u m Ar r i v alT i m eM a x i m u m Ar r i v alT i m e( m at)   ti m e=   m i n A r r iv alT i m e    w h ile  ( ti m e  <=   m a x A r r i v alT im e)     do     T ask lis t =   GetT ask s at A r r i v alT i m e( m at,   ti m e)        s o r t th e  tas k lis t in   a s ce n d i n g   o r d er   o f   ar r iv al         f o r   ea ch   tas k   in   ta s k l is t d o     f o r   ea ch   V m   i n   V m li s t d o       if   C P UUti lizatio n ( V m ) == 0         allo ca ted V m =V m           r etu r n       else         f i n d   th e  VM   w h ic h   h as                cu r r en tl y   h ig h es t CP U                 Utilizatio n           Ass i g n   th e  ta s k   to   t h e                                                                  VM   an d   u p d ate  th e                                                                A llo ca tio n   tab le       en d if       ti m e=   ti m e  +1   E n d   A l g o r ith m     E CT C  w it h  M ini m iza t io n o f   I dle V M   In p u t :  T ask   Ma tr ix   ( T ask I d , Ar r iv al  T im e,                                           Utilizatio n ,   E x ec u tio n   T i m e)   Ou tp u t :  A llo ca tio n   T ab le  ( T a s k   I d ,   Ma ch i n e  I d ,   Star t        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 , N o .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 6   :   3 283 –   3 29 2   3288         T im e, E n d   T i m e, Utiliza tio n )   f o r   ea ch   tas k   in   ta s k lis t d o     f o r   ea ch   V m   i n   V m li s t d o       if   C P UU ti lizatio n ( V m ) == 0         allo ca ted V m =V m           r etu r n       else          m ax = - 1     E =    E n er g y C o n s u m ed I n cl u d in g T h eT ask ( task , V m )       //Allo ca te  th e  ta s k   i n to   th e  V M  to         w h ic h   it  w ill b e    m a x i m u m   e n er g y         ef f icien t         if   E   >  m a x         m ax =E                                         allo ca te d V m   =V m                                          en d   if   en d   f o r   if   allo ca ted V m   ! =N U L L   allo ca te  task   to   allo ca ted VM     Up d ate  th e  A l lo c  tab le   en d   if   en d   f o r       4 .             AN  I L L UST RAT I O N     C o n s id er   a  s et  o f   1 0   VM s   V= {V1 , V2 , . . . V1 0 }  an d   a  s et  o f   2 0   in d ep en d en t  task s   T ={ T 1 , T 2 , T 3 , . . T 2 0 }   in   w h ic h   ea c h   ta s k   T i   h as  4   tu p les  {T ask I d ,   A r r iv a l  T i m e ,   P r o ce s s in g   T im e,   C P U  Ut il izatio n }.   W e  h av e   co n s id er ed   th e  th r es h o ld   v alu e  o f   C P U  u tili za tio n   as  1 0 0 %.   T h e  task   tab le  h as  b ee n   s h o w n   in   T ab le  1 .   T h e  task   allo ca tio n   tab le  f o r   v ar i o u s   alg o r it h m s   s u ch   as  Ma x Ma x Util,  E C T C   an d   o u r   p r o p o s ed   alg o r ith m   ar e  s h o w n   in   T ab les  2 ,   3 , 4   an d   5   r esp ec tiv el y .       T ab le  1 .   E x am p le  o f   T ask   T ab le      T a sk     Id   A r r i v a l     T i me   P r o c e ssi n g     T i me   U t i l i z a t i o n   1   1   12   54   2   1   5   62   3   1   7   31   4   1   12   51   5   1   9   67   6   2   8   59   7   2   11   57   8   2   8   31   9   2   10   54   10   2   10   66   11   2   17   61   12   3   17   45   13   3   13   43   14   3   9   59   15   3   7   13   16   3   12   40   17   4   12   63   18   4   11   22   19   4   6   18   20   4   14   33                   T ab le  2 .   T ask   A llo ca tio n   T ab l e  u s i n g   FC F SMax u ti l  A lg o r it h m   T a sk     Id   M a c h i n e     Id   S t a r t     T i me   En d     T i me   U t i l i z a t i o n   1   1   1   12   54   2   2   1   5   62   3   3   1   7   31   4   4   1   12   51   5   5   1   9   67   6   6   2   9   59   7   7   2   12   57   8   3   2   9   31   9   8   2   11   54   10   9   2   11   66   11   10   2   18   61   12   2   6   22   45   13   3   10   22   43   14   5   10   18   59   15   7   3   9   13   16   6   10   21   40   17   8   12   23   63   18   2   6   16   22   19   4   4   9   18   20   9   12   25   33     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Min imiz in g   E n erg y  C o n s u mp tio n   b y  Ta s k  C o n s o lid a tio n   in   C lo u d   ….    ( Ma h en d r a   K u ma r   G o u r is a r ia )   3289   T ab le   3 .   T ask   A llo ca tio n   T ab l e  u s i n g   E C T C   A l g o r ith m   T ab le   4 .   T ask   A llo ca tio n   T ab l e  u s i n g   t h e  P r o p o s ed   Min i m izatio n   o f   I d le  VM   Alg o r ith m   u s i n g   E C T C   T a sk   Id   M a c h i n e   Id   S t a r t   T i me   En d   T i me   U t i l i z a t i o n   1   1   1   12   54   2   2   1   5   62   3   1   1   7   31   4   3   1   12   51   5   4   1   9   67   6   5   2   9   59   7   6   2   12   57   8   3   2   9   31   9   7   2   11   54   10   8   2   11   66   11   9   2   18   61   12   7   3   19   45   13   6   3   15   43   14   10   3   11   59   15   1   3   9   13   16   10   3   14   40   17   2   6   17   63   18   9   4   14   22   19   3   4   9   18   20   8   4   17   33     T a sk   Id   M a c h i n e   Id   S t a r t   T i me   En d   T i me   U t i l i z a t i o n   1   1   1   12   54   2   2   1   5   62   3   3   1   7   31   4   4   1   12   51   5   5   1   9   67   6   6   2   9   59   7   7   2   12   57   8   8   2   9   31   9   9   2   11   54   10   10   2   11   66   11   8   2   18   61   12   1   3   19   45   13   4   3   15   43   14   3   3   11   59   15   5   3   9   13   16   7   3   1 4   40   17   2   6   17   63   18   9   4   14   22   19   5   4   9   18   20   10   4   17   33         T ab le   5 .   T ask   A llo ca tio n   T ab l e  u s i n g   t h e  P r o p o s ed   Min i m iz atio n   o f   I d le  VM   A l g o r ith m   u s i n g   MA X UT I L   T a sk     Id   M a c h i n e     Id   S t a r t     T i me   En d     T i me   U t i l i z a t i o n   1   1   1   12   54   2   2   1   5   62   3   3   1   7   31   4   4   1   12   51   5   5   1   9   67   6   6   2   9   59   7   7   2   12   57   8   8   2   9   31   9   9   2   11   54   10   10   2   11   66   11   2   6   22   61   12   3   8   24   45   13   5   10   22   43   14   6   10   18   59   15   7   3   9   13   16   8   10   21   40   17   9   12   23   63   18   3   8   18   22   19   4   4   9   18   20   10   12   25   33       5 .               SI M UL AT I O N   RE SU L T S   T h e  b eh av io r   o f   th r ee   tas k   c o n s o lid atio n   h e u r is tic   w it h   1 0 0 0   task s   h as   b ee n   s i m u lated   h er e.   T h e  task s   ar e  b o u g h t   o u t  f o r   d if f e r en t  g r o u p s   o f   VM s   w it h   t h e  u s e   o f   i n co m p atib le  E T C   alg o r ith m   [ 6 ] .   Ma tlab   2012  s o f t w ar e  h a s   b ee n   u s ed   f o r   s i m u latio n   f o r   1 0 0 0   task s .   T h e  task s   ar r i v e  at   t h e  ce n tr al  s er v er   q u e u e  w it h   a   r ate  o f   λ   h a v in g   u n l i m ited   b u f f er   s ize .  It   ha s   ta k e n   th e  ar r i v al  in ter v al  b et w ee n   th e  ta s k s   as  1   an d   th e  tas k   ar r iv al  r ate  to   b e  3 0   in   t h e  p r e s en t   s t u d ies.   T h e  tas k   co n s o li d atio n   al g o r ith m s   be h a v io r s   a r e   d e m o n s tr ated   f o r   1 0   an d   1 5   VM s   in   F ig u r es  5 ,   6   r esp ec tiv el y .   T h e  co n s u m p ti o n   o f   en er g y   o n   1 5   VM s   b y   v ar y in g   th e  ta s k   s iz e   f r o m   5 0 0   to   1 5 0 0   h as b ee n   s h o w n   in   F ig u r e  7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 , N o .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 6   :   3 283 –   3 29 2   3290     Fig .   5 .   C P U  Utilizatio n   C o m p ar is o n   f o r   1 0 0 0   T ask s   o n   1 0   VM s         Fig u r e  6 .   C P U  Utilizatio n   C o m p ar i s io n   f o r   1 0 0 0   T ak s   o n   1 0   VM s           Fig u r e  7 .   E n er g y   C o n s u m p tio n   f o r   Nu m b er   o f   T ask s   o n   1 5   VM s .       6 .             CO NCLUS I O N   T h e  s i m u latio n   e x p er i m en t s   h av e  b ee n   s u cc es s f u ll y   ca r r ie d   o u t  w h ic h   e x a m in e s   th e  b eh av io r   o f   h eu r i s tic  tas k   co n s o li d atio n   alg o r ith m s .   I t  h as  also   b ee n   o p tim ized   f o r   en er g y   co n s u m p tio n   i n   a  clo u d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Min imiz in g   E n erg y  C o n s u mp tio n   b y  Ta s k  C o n s o lid a tio n   in   C lo u d   ….    ( Ma h en d r a   K u ma r   G o u r is a r ia )   3291   en v ir o n m e n t.  T h e  p er f o r m a n c e  an al y s is   h as  b ee n   d e m o n s tr a ted   f o r   th e  v ar io u s   tas k   co n s o l id atio n   alg o r it h m s   f o r   th e   E T C   m atr i x .   T h e    r es u lts   d r a w n   s h o w s   t h at   th e   p r o p o s ed   alg o r it h m   h a s   s a v ed   t h e  en er g y   as   co m p ar ed   to   th e  ex i s ti n g   al g o r ith m s .       RE F E R E NC E S     [1 ]   D.  G rig o ra s,  “ A d v a n c e d   e n v iro n m e n ts,   to o ls,   a n d   a p p li c a ti o n s f o r  c lu ste r  c o m p u ti n g , ”   NAT O A d v a n c e d   Res e a rc h         W o rk sh o p ,   IW CC  2 0 0 1 ,   M a n g a li a ,   Ro m a n ia,  S e p tem b e r  2 0 0 1 ,   L e c t u re   No t e s in   Co mp u ter   S c ien c e ,   2 3 2 6 ,   S p rin g e r,           2 0 0 2 .   [2 ]   C.   L e f u rg y ,   X .   W a n g ,   a n d   M .   W a re ,   “ S e rv e r - lev e l  p o w e r  c o n tro l, ”   in   Pro c   4 t h   IEE E   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n         Au to n o mic   C o mp u ti n g   ( ICAC  ’0 7 ) ,   Ja c k so n v il le,  F L ,   USA ,   Ju n e   2 0 0 7 ,   p p .   4 .   [3 ]   L .   Ba rro so   a n d   U.   Ho l z le,  “ T h e   c a se   f o r  e n e rg y - p ro p o rt io n a l  c o m p u ti n g , ”   IEE E  Co m p u ter ,   4 0 ( 1 2 ) ,   2 0 0 7 ,   p p .   3 3 - 3 7 .   [4 ]   P .   Bo h re r,   E.   El n o z a h y ,   T .   Ke ll e r,   M .   Kistler,  C .   L e f u rg y ,   a n d   R.   Ra ja m o n y ,   “ T h e   c a se   f o r    p o w e r  m a n a g e m e n t  in         w e b   se r v e rs,”  Po we r A wa re   Co mp u ti n g ,   Klu w e r  A c a d e m i c   P u b li sh e rs,2 0 0 2 ,   p p .   2 6 1 – 2 8 9 .   [5 ]   X .   F a n ,   X . - D .   W e b e r,   a n d   L . A .   Ba rro so ,   “ P o w e r  p ro v isio n i n g   f o r  a   w a re h o u se - siz e d   c o m p u ter,” i n   P ro c   3 4 t h   a n n u a l          I n ter n a t io n a l  S y mp o si u m o n   C o m p u ter   Arc h it e c t u re   ( IS CA  ’0 7 ) ,   2 0 0 7 ,   p p   1 3 – 23.   [6 ]   W e n ,   G a o ji n ,   Ju e   Ho n g ,   Ch e n g z h o n g   Xu ,   P a v a n   Ba laji,   S h e n g z h o n g   F e n g ,   a n d   P in g c h u a n g   Jia n g .   " En e rg y -   a wa re   h iera rc h ica l  sc h e d u li n g   o f   a p p li c a ti o n s  in   larg e   sc a le d a ta ce n ters . "   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n     C lo u d   a n d         S e rv ice   Co mp u ti n g   ( CS C)  2 0 1 1 ,   p p .   1 5 8 - 1 6 5 .   IEE E,   2 0 1 1 .   [7 ]   Kim ,   K y o n g   Ho o n ,   Ra jk u m a r  Bu y y a ,   a n d   Jo n g   Kim .   " P o w e r  Aw a re   S c h e d u li n g   o f   Ba g - of - T a s k s  Ap p li c a ti o n s  w it h       De a d li n e   Co n stra i n ts  o n   D V S - e n a b led   Cl u ste rs."   In   CCGRID ,   v o l .   7 ,   p p .   5 4 1 - 5 4 8 .   2 0 0 7 .   [8 ]   L e e ,   Yo u n g   Ch o o n ,   a n d   A lb e rt  Y.  Zo m a y a .   " En e rg y   e ff icie n t  u ti li z a ti o n   o f   re so u rc e s in   c lo u d   c o m p u ti n g   sy ste m s."       T h e   J o u r n a l   o f   S u p e rc o mp u ti n g ,   v o l.   2 ,   p p .   2 6 8 - 2 8 0 ,   2 0 1 2 .   [9 ]   Hs u ,   Ch in g - Hs ien ,   S h ih - C h a n g   Ch e n ,   Ch i h - Ch u n   L e e ,   Hs i - Y a   Ch a n g ,   Ku a n - Ch o u   L a i,   Ku a n - Ch i n g   L i,   a n d   Ch u n m in g   Ro n g .   " En e rg y - a wa r e   tas k   c o n so li d a ti o n   tec h n i q u e   f o r  c l o u d   c o m p u ti n g . "   In   Clo u d   C o mp u ti n g   T e c h n o l o g y   a n d     S c ien c e   ( Clo u d Co m) ,   2 0 1 1   IEE E  T h ird   In tern a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n ,   p p .   1 1 5 - 1 2 1 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   S rik a n taia h ,   S h e k h a r,   Am a n   Ka n sa l,   a n d   F e n g   Z h a o .   " En e rg y   a wa re   c o n so li d a ti o n   f o r  c lo u d   c o m p u ti n g . "   In     P r o c e e d in g s o f   th e   2 0 0 8   c o n fer e n c e   o n   P o we r a wa re   c o m p u ti n g   a n d   sy ste ms ,   v o l.   1 0 ,   p p .   1 - 5 .   2 0 0 8 .   [1 1 ]   Ko o m e y ,   Jo n a th a n .   " G ro w th   in   d a ta ce n ter ele c tri c it y   u se   2 0 0 5   to   2 0 1 0 . "   A  re p o rt  b y   An a lytica l  Pre ss ,   T h e   Ne w      Y o rk   T ime s ,   2 0 1 1 .   [1 2 ]   Hs u ,   Ch i n g - Hs ien ,   Ke n n   D.  S lag ter,  S h ih - C h a n g   Ch e n ,   a n d   Ye h - Ch in g   Ch u n g .   " Op ti m izin g   e n e rg y   c o n su m p ti o n   w it h   tas k   c o n so li d a ti o n   in   c l o u d s . "   In fo rm a ti o n   S c ien c e s ,   v o l.   2 5 8 , p p .   4 5 2 - 4 6 2 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   Aw a d a   Uc h e c h u k w u ,   Ke q iu   L i,   Ya n m in g   S h e n .   " En e rg y   c o n su m p ti o n   i n   Cl o u d Co m p u ti n g   Da ta  Ce n ters . "                             In te rn a t io n a l  J o u rn a l  o f  Cl o u d   Co mp u t in g   a n d   S e rv ice s  S c ien c e s  ( I J - CL OS ER ) ,   v o l.   3 ,   N o . 3 ,   p p .   1 4 5 - 1 6 2 ,     Ju n e   2 0 1 4 .   [1 4 ]   A n g li   L iu ,   " T h e o rit ica l  A n a l y sis  o n   S c a le - d o w n   Aw a re   S e r v ice   A ll o c a ti o i n   i n   Clo u d   S to ra g e   S y ste m s."     In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l. 3 ,   No . 1 ,   p p .   2 1 - 2 9 ,   F e b r u a ry   2 0 1 3 .       B I O G RAP H I I E S O F   AUTH O RS       M a h e n d r a   K u m a r   G o u r isa r ia   i s  p re se n tl y   w o rk in g   a s  a n   A ss ist a n t  P ro f e ss o r   in   th e   S c h o o l  o f   Co m p u ter  En g in e e rin g   a t  KIIT   Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r,   Od ish a .   He   h a s   re c e i v e d   h is  M a ste r  d e g re e   in   Co m p u ter  A p p li c a ti o n   f ro m   In d ira  Ga n d h i  Na ti o n a l  Op e n   Un iv e rsit y ,   Ne w   De lh i  a n d   M . T e c h   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   f ro m     Bij u   P a tn a i k   Un iv e rsit y   o f   T e c h n o lo g y   -   Ro u rk e la.  He   is   p u rsi n g   h is  P h . D .   f ro m   KII T   Un iv e rsit y .   He   h a s   p u b li sh e d   a r o u n d   1 0   re se a rc h   p a p e rs  in   d if f e re n t  in tern a ti o n a l  j o u r n a ls  a n d   c o n f re n c e s  o f   re p u te.   His  a re a   o f   re s e a rc h   in c lu e d e s  Clo u d   C o m p u ti n g ,   Da ta  M in ig ,   S o f t  Co m p u ti n g   a n d   In tern e t   a n d   W e b   T e c h n o l o g y .   He   is  a   m e m b e r  o f   I A EN G ,   U A CEE   a n d   li f e   m e m b e r  o f   IS T E,   CS I  a n d   I S CA .     S u d h a n s u   S h e k h a t   Pa tr a   is  c u rre n tl y   a n   A ss o c iate   P ro f e ss o r  in   th e   S c h o o l  o f   Co m p u ter   A p p li c a ti o n ,   KIIT   Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r,   In d ia.  He   re c e iv e d   h is  M a ste r  d e g r e e   in   Co m p u ter  A p p li c a ti o n   f ro m   M o ti lal  Ne h ru   Na ti o n a l  In stit u te  o f   Te c h n o l o g y ,   A ll a h a b a d ,   In d ia,   M . T e c h (Co m p u ter  S c ien c e   &   En g g )  f ro m   Utk a l  Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r,   In d ia  a n d   P h . D.  in   Co m p u ter S c ien c e   f ro m   KII T   Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r,   In d ia.  His  re se a rc h   in tere sts in c lu d e   g rid   c o m p u ti n g ,   Clo u d   Co m p u ti n g ,   A lg o rit h m s.  He   i s  a   li f e   m e m b e r  o f   In d ian   S o c iety   f o r   T e c h n ica l   Ed u c a ti o n .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  6 , N o .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 6   :   3 283 –   3 29 2   3292         Pa b itr a   M o h a n   K h il a r   is  c u rre n tl y   a n   A ss istan t   P r o f e ss o r  in   t h e   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  En g in e e rin g ,   NIT ,   Ro u rk e la ,   In d ia.  He   re c e iv e d   h is   M a ste r  d e g r e e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   f ro m   NIT   Ro u rk e la   a n d   P h . D.  i n   C o m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g   f ro m   IIT ,   Kh a ra g p u r,   In d ia.  His   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   P a re ll e l  a n d   D istri b u te d   P r o c e ss in g ,   F a u lt - T o lera n c e   Co m p u ti n g ,   Cl u ste r  a n d   g rid   c o m p u ti n g ,   W irele ss   Ad h o c   Ne tw o rk s,  P e rf o rm a n c e   Ev a lu a ti o n   o f   Distrib u ted   Ne tw o rk s  a n d   Distrib u ted   Em b e d d e d   S y ste m .   He   is  a   m e m b e r  o f  M IEE E,   M IE,   M CS I,   M IS T E,   M OEC,   M OIT S ,   M IET E,   M I S CA .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.