Load balance optimering kategoriseras som NP-hård problem, spelar en viktig roll för att förbättra molnutnyttjandet. Olika metoder har föreslagits för att uppnå systembelastningsbalansering i molnmiljö. Migrering av virtuella maskiner är en av dessa tekniker, som föreslås för att förbättra de virtuella maskinernas funktionalitet. Trots fördelarna med VM-migrering finns det fortfarande vissa nackdelar som uppmanade forskare att förbättra migreringsmetoderna för virtuella maskiner. I den här artikeln föreslår vi en ny lastbalanseringsteknik, med hjälp av Endokrina algoritmen som är inspirerad av regleringsbeteendet hos människans hormonsystem. Vår föreslagna algoritm uppnår balansering av systembelastning genom att tillämpa självorganiserande metod mellan överbelastade virtuella maskiner. Denna teknik är strukturerad baserat på kommunikation mellan virtuella maskiner. Det hjälper de överbelastade virtuella maskinerna att överföra sina extra uppgifter till en annan underbelastad virtuell maskin genom att tillämpa den förbättrade foderbakgrundsmetoden med hjälp av partikelsvamoptimering (PSO). För att utvärdera vår föreslagna algoritm har vi utökat molnsimuleringsverktyget (Cloudsim) som utvecklats av University of Melbourne. Simuleringsresultatet visar att vår föreslagna lastbalanseringsmetod avsevärt minskar tidsåtgången jämfört med traditionella lastbalanseringsmetoder. Dessutom ökar det tjänsternas kvalitet (QOS) eftersom det minimerar de virtuella maskinernas driftstopp.
Aslanzedh m.fl. REF har inspirerats av det endokrina systemet för att förbättra lastbalanseringstekniken i molnhantering.
Load balancing optimization in cloud computing: Applying Endocrine-particale swarm optimization
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}