-ارائه یک الگوریتم بهینه برای زمان‌بندی منابع و پارتیشن‌بندی کد در محاسبات ابری تلفن همراه | ||
| مدیریت مهندسی و رایانش نرم | ||
| مقاله 10، دوره 8، شماره 1 - شماره پیاپی 14، فروردین 1401، صفحه 151-170 اصل مقاله (1016.9 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22091/jemsc | ||
| نویسندگان | ||
| راضیه قاسمی* 1؛ فرزانه فاموری2 | ||
| 1کامپیوتر،ازاد اسلامی واحد زاهد شهر،ایران | ||
| 2عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد واحد زاهدشهر | ||
| چکیده | ||
| با تکنولوژی مجازی‌سازی، مراکز داده ابری امروزی انعطاف‌پذیرتر و امن‌تر می‌شود و بر اساس تقاضا تخصیص می‌یابد. یک فناوری کلیدی که نقش مهمی در مراکز داده ابری بازی می‌کند، برنامه زمان‌بندی منابع است. در این مقاله برای حل مشکلات موجود در این حوزه با استفاده از الگوریتم تکاملی ازدحام ذرات برای کوچک کردن حیطه اهداف چندگانه به اندازه‌ای مناسب، راهبرد جایابی نزدیک به بهینه ارائه شده است. روش جایابی مبتنی بر الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات، به دلیل افزایش در قابلیت محاسباتی پردازشگرها در پنج سال گذشته می‌تواند به عنوان یک روش جایابی زمان واقعی عمل کند. این جایابی یک روش جستجو بوده که در آن شایستگی به صورتی پویا بر مبنای واریانس‌های مقادیر تناسب در هر نسل تغییر می‌کنند. این روش مهاجرت و جایابی، به حداقل‌سازی زمان تکمیل ماشین‌های مجازی نیز توجه می‌کند. برای ارزیابی روش پیشنهادی، نتایج حاصله طی معیارهای متفاوت کیفیتی و از جنبه‌های متفاوت و بر اساس تغییر در پارامترهای مختلف اجرایی مورد مقایسه و بررسی قرار گرفت. کارایی روش معرفی شده در مقایسه با سایر روش‌های موجود در این زمینه مقایسه شد که نتایج بیانگر کیفیت بالای روش پیشنهادی می‌باشد. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| محاسبات ابری تلفن همراه؛ زمان‌بندی منابع؛ پارتیشن‌بندی کد؛ بهینه‌سازی ازدحام ذرات؛ ماشین مجازی | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Presenting an Optimal Algorithm for Resource Scheduling and Code Partition in Mobile Cloud Computing | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Raziyeh Ghasemi1؛ Farzaneh Famoori2 | ||
| 1Computer,engineering,islamic azad unit zahedshahr,iran | ||
| 2Academic member of Azad University of Zahedashehr Branch | ||
| چکیده [English] | ||
| Through virtualization technology, current cloud data centers are becoming more flexible and secure, and are allocated on demand. A key technology playing an important role in cloud data centers is the resource scheduling program. In this paper, a near-optimal strategy is proposed to solve the problems in this field, by using an evolutionary particle swarm algorithm to reduce the range of multiple targets to a proper level. The placement method based on the particle swarm optimization algorithm can act as real-time placement, due to the increase in computational capability of processors over the past five years. This placement is a searching method in which competencies are dynamically altered based on the variance of fitness values in each generation. This migration and placement approach also minimizes the completion time for virtual machines. In order to assess the proposed method, the results were analyzed and compared through various qualitative criteria, from different aspects and based on changes in different functioning parameters. The performance of the proposed method was compared with other approaches in this field and reflects the high quality of the proposed method. | ||
| کلیدواژه‌ها [English] | ||
| Code Partition, Mobile Cloud Computing, Particle Swarm Optimization, Resource Scheduling, Virtual Machine | ||
| مراجع | ||
|
Bellavista, P., Montanari, R., & Das, S. K. (2013). Mobile social networking middleware: A survey. Pervasive and Mobile Computing, 9(4), 437-453. DOI:10.1007/s11276-013-0677-7 Chang, R. S., Chang, J. S., & Lin, P. S. (2009). An ant algorithm for balanced job scheduling in grids. Future Generation Computer Systems, 25(1), 20-27. DOI:10.1109/APSCC.2007.41 Deshpande, U., You, Y., Chan, D., Bila, N., & Gopalan, K. (2014, June). Fast server deprovisioning through scatter-gather live migration of virtual machines. In 2014 IEEE 7th International Conference on Cloud Computing (pp. 376-383). IEEE. DOI:10.1109/CLOUD.2014.58 Esmaili, Mohammad, Mirzaei, Abbas, 2015, Scheduling Tasks in Cloud Computing Using Enhanced Particle Swarm Optimization Algorithm, International Conference on New Research Findings in Electrical Engineering and Computer Science, in persian. DOI:10.1016/j.compag.2019.04.041 Galloway, M., Loewen, G., & Vrbsky, S. (2015, June). Performance metrics of virtual machine live migration. In 2015 IEEE 8th International Conference on Cloud Computing (pp. 637-644). IEEE. DOI:10.1109/CLOUD.2015.90 Garg, S. K., Yeo, C. S., Anandasivam, A., & Buyya, R. (2009). Energy-efficient scheduling of HPC applications in cloud computing environments. arXiv preprint arXiv:0909.1146. Doi: 10.48550/arXiv.0909.1146 Gharooni-fard, G., Moein-darbari, F., Deldari, H., & Morvaridi, A. (2010). Scheduling of scientific workflows using a chaos-genetic algorithm. Procedia Computer Science, 1(1), 1445-1454. DOI:10.1016/j.procs.2010.04.160 Huang, D., Yang, D., Zhang, H., & Wu, L. (2012, December). Energy-aware virtual machine placement in data centers. In 2012 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) (pp. 3243-3249). IEEE. DOI:10.1109/GLOCOM.2012.6503614 Kamel-Tabakh Farizani, Seyyed Reza, Hashemi, Seyyed Tayebeh, 2016, Algorithmic Load Balance Algorithm in Cloud Computing Inspired by Bee Behavior - International Conference on Modern Research in Engineering Sciences, in persian. DOI:10.25046/aj060299 Kumar, P., & Verma, A. (2012, August). Scheduling using improved genetic algorithm in cloud computing for independent tasks. In Proceedings of the International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (pp. 137-142). ACM. DOI:10.1145/2345396.2345420 Latiff, M. S. A., Abdul-Salaam, G., & Madni, S. H. H. (2016). Secure scientific applications scheduling technique for cloud computing environment using global league championship algorithm. PloS one, 11(7), e0158102. DOI:10.1371/journal.pone.0158102 Li, J., Peng, J., Lei, Z., & Zhang, W. (2011). An energy-efficient scheduling approach based on private clouds. Journal of Information &computational Science, 8(4), 716-724. DOI:10.4156/jcit.vol6.issue7.1 Lin, C. C., Jian, Z. D., & Hsu, C. H. (2014, December). A strategy of service quality optimization for live virtual machine migration. In 2014 IEEE 17th International Conference on Computational Science and Engineering (pp. 1308-1313). IEEE. DOI:10.1007/978-3-319-10509-3_7 Liu, Y., Shao, H., Jing, W., & Qiu, Z. (2015). Multi-DAGs scheduling integrating with security and availability in cloud environment. Chinese Journal of Electronics, 24(4), 709-716. DOI:10.1080/00207543.2018.1449978 Oprescu, A. M., & Kielmann, T. (2010, November). Bag-of-tasks scheduling under budget constraints. In 2010 IEEE Second International Conference on Cloud Computing Technology and Science (pp. 351-359). IEEE. DOI:10.1109/CloudCom.2010.32 Ramachandran, M., & Chang, V. (2016). Towards performance evaluation of cloud service providers for cloud data security. International Journal of Information Management, 36(4), 618-625. DOI:10.1016/j.ijinfomgt.2016.03.005 Sundar, S., & Liang, B. (2016, April). Communication augmented latest possible scheduling for cloud computing with delay constraint and task dependency. In 2016 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS) (pp. 1009-1014). IEEE. DOI:10.1109/INFOCOM.2018.8486305 Tawfeek, M. A., El-Sisi, A., Keshk, A. E., & Torkey, F. A. (2013, November). Cloud task scheduling based on ant colony optimization. In 2013 8th international conference on computer engineering & systems (ICCES) (pp. 64-69). IEEE. DOI:10.1109/ICCES.2013.6707172 Ungurean, I. (2010). Job scheduling algorithm based on dynamic management of resources provided by grid computing systems. Elektronika ir Elektrotechnika, 103(7), 57-60. DOI:10.1016/j.future.2012.12.012 Van den Bossche, R., Vanmechelen, K., & Broeckhove, J. (2013). Online cost-efficient scheduling of deadline-constrained workloads on hybrid clouds. Future Generation Computer Systems, 29(4), 973-985. DOI:10.1016/j.future.2012.12.012 Zhang, F., Chen, J., Chen, H., & Zang, B. (2011, October). CloudVisor: retrofitting protection of virtual machines in multi-tenant cloud with nested virtualization. In Proceedings of the Twenty-Third ACM Symposium on Operating Systems Principles (pp. 203-216). ACM. Doi: 10.1145/2043556.2043576 Zhang, J., Ren, F., Shu, R., Huang, T., & Liu, Y. (2015). Guaranteeing delay of live virtual machine migration by determining and provisioning appropriate bandwidth. IEEE Transactions on Computers, 65(9), 2910-2917. DOI:10.1504/IJKEDM.2018.094743 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,333 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 923 |
||