الگوریتم های تعادل بار در محاسبات ابری: مقاله مروری
محاسبات ابری، الگوی مدرنی برای فراهم سازی سرویس ها بواسطه اینترنت است. تعادل بار، جنبه کلیدی محاسبات ابری است و از شرایطی که در آن برخی گره ها دچار سربار می شوند در حالیکه گره های دیگر بیکار هستند یا کار کمی برای انجام دادن دارند. تعادل بار می تواند معیارهای کیفیت سرویس مانند زمان پاسخ، هزینه، توان عملیاتی، کارایی و مصرف منبع را بهبود دهد. در این مقاله، به مطالعه ی مقالات مربوط به زمانبندی وظیفه و الگوریتم های تعادل بار پرداخته و یک طبقه بندی جدید از چنین الگوریتم ها ارائه می کنیم، بعنوان مثال، تعادل بار نگاشت کاهش هادوپ، تعادل بار مبتنی بر عامل، تعادل بار کلی، تعادل بار کاربرد محور، آگاه از شبکه و مختص جریان کار. همچنین، به بررسی و مرور هر یک از این هفت دسته می پردازیم. بعلاوه، به شناسایی مباحث آزاد و رهنمودهایی برای پژوهش آتی می پردازیم.
کلمات کلیدی: محاسبات باری، تعادل بار، زمانبندی وظیفه، نگاشت کاهش هادوپ.
Load-balancing algorithms in cloud computing: A survey
Journal of Network and Computer Applications
Volume 88, 15 June 2017, Pages 50-71
Abstract
Cloud computing is a modern paradigm to provide services through the Internet. Load balancing is a key aspect of cloud computing and avoids the situation in which some nodes become overloaded while the others are idle or have little work to do. Load balancing can improve the Quality of Service (QoS) metrics, including response time, cost, throughput, performance and resource utilization. In this paper, we study the literature on the task scheduling and load-balancing algorithms and present a new classification of such algorithms, for example, Hadoop MapReduce load balancing category, Natural Phenomena-based load balancing category, Agent-based load balancing category, General load balancing category, application-oriented category, network-aware category, and workflow specific category. Furthermore, we provide a review in each of these seven categories. Also, we provide insights into the identification of open issues and guidelines for future research.
Keywords: Cloud computing, Load balancing, Task scheduling, Hadoop MapReduce