دانشجو

دانشجو

مرجع دانلود پرسشنامه، گزارش کارآموزی ، خلاصه کتاب ، جزوه ، مقاله ترجمه شده و ...
دانشجو

دانشجو

مرجع دانلود پرسشنامه، گزارش کارآموزی ، خلاصه کتاب ، جزوه ، مقاله ترجمه شده و ...

مقاله ترجمه شده استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری


استراتژی-هوشمند-زمان-بندی-وظیفه-برای-تعادل-بار-در-محاسبات-ابری
استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری
فرمت فایل دانلودی: .rar
فرمت فایل اصلی: rar
تعداد صفحات: 11
حجم فایل: 1555 کیلوبایت
قیمت: 12000 تومان

توضیحات:
مقاله ترجمه شده با عنوان استراتژی هوشمند زمان‌بندی وظیفه برای تعادل بار در محاسبات ابری، در قالب فایل word و در حجم 11 صفحه، بهمراه فایل pdf اصل مقاله انگلیسی.

عنوان لاتین مقاله: 
Intelligent Strategy of Task Scheduling in Cloud Computing for Load Balancing

سال چاپ: 2013
محل انتشار: 
International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS) -


چکیده:
Cloud computing is a type of parallel and distributed system consisting of a collection of interconnected and virtual computers. With the increasing demand and benefits of cloud computing infrastructure, different computing can be performed on cloud environment. One of the fundamental issues in this environment is related to task scheduling. Cloud task scheduling is an NP-hard optimization problem, and many meta-heuristic algorithms have been proposed to solve it. A good task scheduler should adapt its scheduling strategy to the changing environment and the types of tasks. In this paper a cloud task scheduling policy based on ant colony optimization algorithm for load balancing compared with different scheduling algorithms has been proposed. Ant Colony Optimization (ACO) is random optimization search approach that will be used for allocating the incoming jobs to the virtual machines. The main contribution of our work is to balance the system load while trying to minimizing the makespan of a given tasks set. The load balancing factor, related to the job finishing rate, is proposed to make the job finishing rate at different resource being similar and the ability of the load balancing will be improved. The proposed scheduling strategy was simulated using Cloudsim toolkit package. Experimental results showed that, MACOLB algorithm decrease the degree of imbalancing between available virtual machines and increase the overall performance.

ترجمه چکیده:
محاسبات ابری نوعی از سیستم‌های موازی و توزیع شده شامل مجموعه‌ای از کامپیوترهای به هم متصل و مجازی است. با افزایش تقاضا و مزایای زیرساخت‌های محاسبات ابری، انواع مختلفی از محاسبات را می‌توان در محیط ابر اجرا کرد. یکی از مسائل اساسی در این محیط مرتبط با زمان‌بندی وظیفه است. زمان‌بندی وظیفه ابر یک مسئله‌ی بهینه‌سازی NP-سخت است، و بسیاری از الگوریتم‌های فرااکتشافی برای حل آن پیشنهاد شده است. زمانبند وظیفه خوب باید   خود را با محیط در حال تغییر و انواع وظایف وفق دهد. در این مقاله یک سیاست زمان‌بندی وظیفه ابر بر اساس الگوریتم بهینه‌سازی کلونی مورچه‌ها برای تعادل بار در مقایسه با الگوریتم‌های زمان‌بندی‌های مختلف مطرح شده است. الگوریتم مورچگان (ACO) روش جستجو بهینه‌سازی تصادفی است که برای تخصیص کارهای ورودی به ماشین های مجازی استفاده می‌شود. سهم اصلی این مقاله، تعادل بار سیستم در حال تلاش برای به حداقل رساندن makespan مجموعه وظایف داده شده است. عامل تعادل بار، مربوط به نرخ اتمام وظایف، برای نرخ اتمام کار در منابع مختلف مشابه و بهبود توانایی حفظ تعادل بار است. استراتژی زمان‌بندی پیشنهادی با استفاده از بسته ابزار Cloudsim شبیه‌سازی شده است. نتایج تجربی نشان می‌دهد که، الگوریتم MACOLB درجه نامتعادلی بین ماشین‌های مجازی موجود را کاهش و عملکرد کلی را افزایش می‌دهد.

مقدمه:
محاسبات ابری به عنوان یک مدل محاسباتی برای انواع حوزه‌های برنامه‌های کاربردی استفاده شده، توجه زیادی به دست آورده است. سرویس‌های محاسبات ابری به کاربران اجازه می‌دهند منابع محاسباتی را در قالب ماشین های مجازی (VMS) از مراکز داده در مقیاس بزرگ توسط ارائه دهندگان سرویس‌ها اجاره کنند [1]. با استفاده از سرویس‌های ابر، کاربران ابر می‌توانند طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی را به صورت پویا و بر اساس تقاضا معمولاً از سه جنبه اساسی مورد توجه مستقر کنند: زیرساخت به عنوان یک سرویس (IaaS)، پلت فرم به عنوان سرویس (PaaS) و نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS) [2 ]. بیشتر ارائه دهندگان سرویس‌های ابر از ماشین مجازی برای ارائه اشتراک‌گذاری منابع انعطاف‌پذیرتر و مقرون به صرفه‌تر استفاده می‌کنند...

فهرست مطالب:
چکیده
مقمده
پیش‌زمینه و کارهای پیشین
محیط محاسبات ابری
الگوریتم‌های مورچه
کارهای پیشین
CLOUDSIM
ویژگی‌های Cloudsim
جریان داده Cloudsim
بستر Cloudsim
زمانبندی ابر مبتنی بر ACO
مقداردهی اولیه فرمون
قانون انتخاب VM برای وظیفه بعدی
به‌روزرسانی فرمون
پیاده‌سازی و نتایج تجربی
و ...

دانلود فایل
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.
نظرات 0 + ارسال نظر
برای نمایش آواتار خود در این وبلاگ در سایت Gravatar.com ثبت نام کنید. (راهنما)
ایمیل شما بعد از ثبت نمایش داده نخواهد شد