Den anmärkningsvärda utvecklingen av cloud computing under de senaste åren, och dess beprövade förmåga att hantera webbhotell arbetsbelastningar, föranleder forskare att undersöka om moln är lämpliga för att köra storskaliga beräkningar. Molnbelastningsbalansering är en av lösningarna för att tillhandahålla tillförlitliga och skalbara molntjänster. Speciellt, lastbalansering för multimedia streaming kräver dynamiska och realtid lastbalansering strategier. I detta sammanhang syftar detta dokument till att föreslå en Inter Cloud Manager (ICM) jobbutskicksalgoritm för den storskaliga molnmiljön. ICM utför huvudsakligen två uppgifter: klusterering (grannskap) och beslutsfattande. För klusterering använder ICM Hello-paket som observerar och samlar in data från sina grannnoder, och beslutsfattandet baseras både på den uppmätta verkställighetstiden och nätverksfördröjningen i vidarebefordran av jobben och mottagandet av resultatet av utförandet. Vi kör sedan experiment på en storskalig laboratorium test-bädd för att utvärdera prestanda ICM, och jämföra det med välkända decentraliserade algoritmer som Ant Colony, Workload och Client Aware Policy (WCAP), och Honey-Bee Foraging Algorithm (HFA). Mätningarna fokuserar särskilt på den observerade totala genomsnittliga svarstiden inklusive nätverksfördröjning i överbelastade miljöer. De experimentella resultaten visar att ICM i de flesta fall är bättre på att undvika systemmättnad under den tunga belastningen.
REF introducerade ett jobb för Inter Cloud Manager (ICM) som skickar decentraliserade algoritmer som fungerar bra i storskaliga miljöer.
A cluster-based decentralized job dispatching for the large-scale cloud
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}