تحسين جدولة المهام في الحوسبة السحابية استناداً إلى خوارزميات السرب المدمجة

الباحث

وجدان عبدالمهدي مخيف

المشرف

حسين عطية لفتة - يسرى حسين علي

الجامعة

جامعة بابل

الكلية / القسم

كلية العلوم للبنات / علوم الحاسوب

الشهادة

ماجستير

السنة

—

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Task Scheduling ; Cloud Computing ; Swarm Algorithms ; Optimization

تصف الحوسبة السحابية خدمات الكمبيوتر المقدمة عبر الإنترنت وتتضمن مجموعة واسعة من موارد المحاكاة الافتراضية. لأن الحوسبة السحابية تتكون من عدد كبير من الأنظمة المستقلة غير المتجانسة مع بنية حسابية قابلة للتكيف. ومع ذلك ¢ أصبحت جدولة وإدارة استخدام الموارد أكثر صعوبة نتيجة للحوسبة السحابية. تعد جدولة المهام أمرًا بالغ الأهمية ، ويجب أن يقوم هذا الإجراء بجدولة المهام على الجهاز الظاهري أثناء استخدام أقل قدر ممكن من الوقت. يؤدي استخدام استراتيجية جدولة فعالة إلى تحسين خدمات الحوسبة السحابية وتسريعها. بشكل عام ، يتم استخدام تقنيات التحسين لحل مشاكل جدولة السحابة. الغرض من هذه الرسالة هو توزيع المهام داخل النظام بطريقة تعمل على تحسين أداء النظام بشكل عام وتقليل وقت تنفيذ المهام يمكن حل مشكلات جدولة المهام في بيئة السحابة من خلال وصف تقنيات التعامل مع تطبيقات حقيبة المهام (BOT) تم استخدام خوارزميات التحسين المعروفة - خوارزميات تحسين Bat و Harmony وحث سرب الدجاج - بالإضافة إلى نهج المجموعة (خوارزمية (CBAHS التي تدمجهم جميعًا لهذا الغرض. بالإضافة إلى ذلك ، تم إنجاز العمل في colab على البيئة الفعلية ، وهو يعمل بالكامل في السحابة. أنتجت الطريقة المقترحة (CBAHS) نتائج أفضل من الخوارزميات المنافسة عند استخدامها في بيئة كولاب. تم اختبار الخوارزمية eli على معلومات الموارد في بيئة غير متجانسة. تظهر نتيجة الدراسة أن خوارزمية الجدولة المقترحة لها نطاق أفضل ¢ ومتوسط وانحراف معياري أفضل من خوارزمية meta-heuristic الأساسية الأخرى.

Cloud computing describes computer services provided through the internet and includes a wide range of virtualization resources. Because cloud computing is made up of a sizable number of heterogeneous autonomous systems with an adaptable computational architecture. The scheduling and management of resource utilization, however, have become more difficult as a result of cloud computing. Task scheduling is crucial, and this procedure must schedule tasks on the virtual machine while using the least amount of time possible. Utilizing an effective scheduling strategy enhances and expedites cloud computing services. Generally, optimization techniques are used to resolve cloud scheduling problems. The purpose of this thesis is tasks distribution within the system in a manner work to improve system performance overall and reduce task execution time Task scheduling concerns in a cloud environment can be solved by describing techniques for dealing with Bag of Task (BoT) applications .Three well-known optimization algorithms—the Bat, Harmony search, and Chicken swarm optimization algorithms—as well as a combination approach (the CBAHS algorithm) that integrates them all, were used for this. .Additionally, Work was done at the colab on the actual environment., and It functions entirely in the cloud. The suggested method (CBAHS) produced better results than competing algorithms when used in the colab environment. The algorithm tested based on the resource information in heterogeneous environment. The result of the study shows that the proposed scheduling algorithm has a better makespan , mean and standard deviation than other basic meta-heuristic algorithm.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب