Task Scheduling Using Best-Level-Job-First on Private Cloud Computing
| العنوان بلغة أخرى: |
جدولة المهام على الحوسبة السحابية الخاصة باستخدام أفضل مستوى عمل أولا |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Aridah, Mohammed Ibrahim (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al Husainy, Mohammed A. F. (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 86 |
| رقم MD: | 788532 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة الشرق الأوسط |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
138
| المستخلص: |
الحوسبة السحابية هي البيئة الجديدة لتكنولوجيا المعلومات، توفر المتطلبات الضخمة للبنية التحتية والموارد. إنها بركة افتراضية من الموارد التي يتم توفيرها للمستخدمين عبر الإنترنت. واحدة من القضايا الأساسية في هذه البيئة يرتبط بجدولة المهام. جدولة المهام السحابية تصنف كمشكلة غير منتظمة. وتلعب دورا رئيسيا في أنظمة الحوسبة السحابية. لا يمكن أن تتم جدولة المهام على أساس معيار واحد ولكن وفقا لكثير من القواعد والأنظمة، توصف كاتفاق بين مستخدمي ومقدمي الخدمة. في الحوسبة السحابية الخاصة، هناك فجوة كبيرة بين معظم خوارزميات جدولة المهام التي تم تصميمها والمستوى الفعلي للمستخدمين. هنالك صعوبات في ترتيب مهام المستخدمين لتنفيذها. كيف يمكن جدولة أولويات المهام للمستخدمين على أساس تصنيف المستخدمين في المؤسسة التي تستخدم نفس الخدمات السحابية الخاصة. اقترحنا خوارزمية جدولة المهام تسمى خوارزمية أفضل-مستوى-وظيفي-أولاً" (BLJF)، الذي يأخذ بعين الاعتبار مستوى المستخدمين، واعتبرت المعايير الأربعة: الوقت يشير إلى وقت الانتهاء، التكلفة تشير إلى سعر الموارد المستخدمة (استهلاك الطاقة)، ويشير التحميل إلى العبء على النظام، والمستوى يشير إلى مستويات المستخدمين. الخوارزمية المقترحة تهتم بمستوى المستخدمين عند اختيار المهام لجدولتها، ولها القدرة على تغيير السلوك من خلال ترتيب أوزان المهام في قائمة الانتظار بشكل ديناميكي. بمقارنة الخوارزمية المقترحة (BLJF) مع خوارزمية (round robin) و(SJF) كانت أفضل في وقت الاستجابة وضمن المعدل لوقت الانتظار. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Scheduling Jobs on Cloud Computing using BCO Swarm Optimization Algorithm
بواسطة: Al Shaikh, Muna Munsour منشور: (2016) -
An Efficient Task Scheduling Algorithm for Private Cloud Computing based on User priority
بواسطة: Al-Zyadneh, Mohammad منشور: (2019) -
SLA-Based Trust Model for Secure Cloud Computing
بواسطة: Al Hamad, Mohammed منشور: (2011) -
Optimizing Task Scheduling in Cloud Computing by Using the Multi-Verse Optimizer (MVO)
بواسطة: الحمود، أريج منشور: (2021) -
Task Scheduling Optimization in Cloud Computing by Using Aquila Optimization Algorithm "AO"
بواسطة: السيوف، سلام محمد منشور: (2022)
