| المستخلص: |
تعتبر الحوسبة السحابية نموذجا هاما يوفر الخدمات والموارد الافتراضية الديناميكية للمستهلكين عبر الإنترنت. ومن التحديات الرئيسية والمجالات الهامة للبحث في بيئة الحوسبة السحابية هي موازنة التحميل. وبالتالي فإن الهدف الرئيسي من هذه الأطروحة هو إنشاء خوارزمية موازنة التحميل فعالة لجدولة المهام. في بيئة الحوسبة السحابية، يتم تنفيذ المطالب في الأجهزة الظاهرية (VM) وفي التنفيذ، فإنه يجب تجنب وضع بعض الموارد Under loaded في حين أن هناك موارد overloaded في حين يتم تحقيق أقل وقت تنفيذ والمهام ووقت الاستجابة. في هذه الأطروحة نقدم Load Balancing Decision Algorithm (LBDA) والتي تهدف إلى تحقيق موازنة التحميل للحد من: مجموع وقت الانتهاء (Makespan)، وقت الاستجابة ووقت تنفيذ الكلي المهام في بيئة الحوسبة السحابية. وتستند آلية LBDA على ثلاث وظائف، أولا: حساب قدرة الجهاز الظاهري، تحميل الجهاز الظاهري ثم تحديد حالات فم (Under loaded, Balance, High balance, Overloaded) على أساس مقارنة قدرة VM، الحمل على VM واستخدام ثلاثة عتبات: عتبة عليا. عتبة وسطى؛ وعتبة دنيا. ثانيا: تقدير الوقت اللازم لاستكمال تنفيذ المهمة في كل VM. وأخيرا، اتخاذ قرار لتوزيع المهام بين VMs على أساس حالة VM والوقت الازم للمهمة. حيث يتم تحديد وقت المهمة المطلوب في أجهزة القياس الافتراضية Under loaded High واختيار أسرع VM، عندما يكون هناك أكثر من واحد VMs لديهم نفس الوقت المتوقع لإكمال المهمة، LBDA تعين المهمة إلى VM التي لديها أكبر قدرة. عندما تصبح جميع VMs (High Balance balance or)، الدول، يتم توزيع المهام بين VMs اعتمادا على الأسرع في التنفيذ. تمت مقارنة LBDA المقترحة مع Round Robin, Max-Min, SJF, Related work (Banerjee). طبقنا العديد من التجارب مع سعات VMs مختلفة، عدد مختلف من المهام على عدد مختلف من أجهزة القياس الظاهري، نفس العدد من المهام على عدد مختلف من الأجهزة الظاهرية، وعدد مختلف من المهام على عدد مختلف من الأجهزة الظاهرية. نتائج تقييم الأداء التي تم تنفيذها في على أداة المحاكاة كلودسيم 3.0.3 وبلغة الجافا والتجارب تبين أن لدينا LBDA المقترحة تفوقت على الخوارزميات الأخرى عن طريق تقليل من وقت إكمال المهام، زمن الاستجابة، وقت تنفيذ المهام الكلي.
|
