مدل سازی قابلیت اطمینان سرویس ابر و زمانبندی وظیفه بهینه
محاسبات ابری، به اشتراک گذاری سرویس را در مقیاس انبوه از طریق دسترسی شبکه به مجموعه منابع محاسباتی قابل پیکربندی فراهم می سازد. باید منابع را بطور انطباقی برای وظایف و برنامه های کاربردی که قرار است اجرا شوند، در محیط ناهمگن مقیاس بزرگ بطور کارا و قابل اطمینان تخصیص دهد. تخصیص منبع در محاسبات ابری یک مسئله سخت NP است. در این مطالعه، محققان آنالیز قابلیت اطمینان سرویس های ابر را با بکارگیری روش مبتنی بر مارکوف انجام دادند و مسئله زمانبندی ابر را بصورت یک مسئله بهینه سازی چندهدفه با شرط هایی برحسب قابلیت اطمینان، زمان اجرا و زمان جریان فرموله کردند. همچنین، الگوریتم ازدحام مورچه هرج و مرج مبتنی بر الگوریتم ژنتیک[1] را پیشنهاد کردند که در آن چهار عملگر و انتخاب طبیعی برای حل مسئله بهینه سازی چندهدفه شرط دار بکار گرفته می شوند. نتایج شبیه سازی نشان دادند که الگوریتم پیشنهادی در کل سرعت همگرایی را افزایش داده و بهتر از سایر راهکارهای متاهیوریستیک عمل می کند.
کلمات کلیدی: آنالیز وظیفه، محاسبات ابری، پیچیدگی محاسباتی، الگوریتم های ژنتیک، فرایندهای مارکوف، بهینه سازی، تخصیص منبع، زمانبندی، قابلیت اطمینان نرم افزار
Cloud service reliability modelling and optimal task scheduling
Published in: IET Communications ( Volume: 11, Issue: 2, 1 26 2017 ), IEEE
Abstract
Cloud computing enables service sharing in a massive scale via network access to a pool of configurable computing resources. It has to allocate resources adaptively for tasks and applications to be executed effectively and reliably in a large scale, highly heterogeneous environment. Resource allocation in cloud computing is an NP-hard problem. In this study, the authors conduct a reliability analysis of cloud services by applying a Markov-based method. They formulate the cloud scheduling problem as a multi-objective optimisation problem with constraints in terms of reliability, makespan, and flowtime. Furthermore, they propose a genetic algorithm-based chaotic ant swarm (GA-CAS) algorithm, in which four operators and natural selection are applied, to solve this constrained multi-objective optimisation problem. Simulation results have demonstrated that GA-CAS generally speeds up convergence and outperforms other meta-heuristic approaches.
Keywords: task analysis, cloud computing, computational complexity, genetic algorithms, Markov processes, optimization, resource allocation, scheduling, software reliability
[1] genetic algorithm-based chaotic ant swarm (GA-CAS) algorithm