Журнал
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики
УДК:004.75
Номер:2 (148)
Скачать PDF0 Кбайт
Гибридный алгоритм JAYA для планирования рабочих процессов в облаке
Аннотация:
Планирование рабочих процессов и предоставление ресурсов — две наиболее важные проблемы облачных вычислений. Разработка оптимальной стратегии планирования рабочих процессов в гетерогенной облачной среде чрезвычайно сложна из-за ее NP-полной природы. При планировании рабочего процесса используются различные алгоритмы оптимизации для получения пользователями качественного обслуживания (Quality of Service, QoS) от поставщиков облачных услуг. При этом поставщики услуг должны получать максимальную выгоду. Сегодня не существует такой модели, которая могла бы одновременно минимизировать время и стоимость выполнения работ при балансировке нагрузки между виртуальными машинами в гетерогенной среде с использованием подхода JAYA. В работе предложен гибридный алгоритм JAYA для минимизирования стоимости вычислений и времени выполнения работ при планировании рабочего процесса. Рассмотрена гетерогенная среда облачных вычислений, позволяющая равномерно распределять нагрузку между виртуальными машинами. Для достижения этих целей использованы эвристические подходы Task Duplication Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT-TD) и Predict Earliest Finish Time (PEFT). Длительность выполнения работ значительно сокращается благодаря HEFT-TD, основанному на таблице оптимистичных затрат (Optimistic Cost Table). Для распределения рабочей нагрузки между виртуальными машинами в гетерогенной среде использован жадный алгоритм. Жадный алгоритм назначает предстоящую задачу виртуальной машине с наименьшей нагрузкой. Рассмотрено изменение производительности, задержки завершения и время загрузки виртуальных машин. С целью проверки предложенной концепции для экспериментального анализа представленной модели использованы наборы данных Montage, LIGO, Cybershake и Epigenomics. Выполненные эксперименты показали, что рассмотренный гибридный подход превосходит более ранние алгоритмы по минимизации стоимости и времени его выполнения, такие как Cost Effective Genetic Algorithm (CEGA), Cost-effective Load-balanced Genetic Algorithm (CLGA), Cost effective Hybrid Genetic Algorithm (CHGA) и Artificial Bee Colony Algorithm (ABC).
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Полимерная композиция с фенантренхиноном для записи рельефных голографических решеток
- Современные методы математического моделирования в биомедицинских исследованиях
- Анализ фазовых изображений, полученных при использовании голографической системы регистрации на основе эффекта геометрической фазы и поляризационной камеры
- Система цветоделения на основе цветового треугольника для колориметрических исследований в микроскопии
- Концепция регистрации изображений с использованием двухэлементного активного оптико-электронного комплекса
- Вариационная задача адаптивного оптимального управления. Теоретический и прикладной компьютерный анализ
- Краткий обзор развития теорий робастности, грубости и бифуркаций динамических систем
- Решение задачи достижимости в графе с заданными ограничениями в виде многокомпонентной контекстно-свободной грамматики с использованием умножения матриц
- Предсказание результатов 16-факторного теста Р. Кеттелла на основе анализа текстовых постов пользователей социальной сети
- Методика управления компонентами распределительной электроэнергетической системы при обеспечении качества потребляемой электроэнергии
- Голосовая система оценки ответов для учащихся с ограниченными физическими возможностями, использующих обработку естественного языка и машинное обучение
- Обнаружение вредоносного домена на основе естественного языка с использованием машинного обучения и глубокого обучения
- Информационная модель продолжительности покупки товаров первой необходимости
- Разработка технологии интерактивной мобильной поддержки пациентов с хроническими заболеваниями
- Выделение ролей в сетях общественного транспорта с атрибутами узлов: описание модели
- Обзор систем обнаружения сетевых вторжений, основанных на подходах глубокого обучения
- Мониторинг состояния здоровья населения по возрастным группам
- Модель аналитики энергопотребления на основе интеллектуальной оболочки Game Optimization для данных интеллектуального учета
- Метод активного демпфирования напряжения с отрицательной обратной связью по току звена постоянного тока в электрических и гибридных электрических трансмиссиях
- Сравнительный анализ методов управления вентильно-индукторной электрической машиной
- Газовая динамика стационарных сверхзвуковых газовых струй с инертными частицами при их истечении в среду с низким давлением
- Смешанные формы свободных колебаний прямоугольной CFCF-пластины
- Моделирование тепло-гидродинамических процессов в испарителях низкотемпературных систем с внутриканальным кипением хладагентов
- Высокопроизводительное моделирование напряженно-деформированного состояния тонкостенных оболочечных конструкций с использованием глубокого обучения
- Валидация автоматных спецификаций