Parameter Sweep Experiment (PSEs) gör det möjligt för forskare att utföra simuleringar genom att köra samma kod med olika indata, vilket resulterar i många CPU-intensiva jobb, och därmed parallella datormiljöer måste användas. Inom dessa erbjuder Infrastructure as a Service (IaaS) Clouds anpassade virtuella maskiner (VM) som lanseras i lämpliga värdar tillgängliga i ett moln för att hantera sådana jobb. Då, korrekt schemaläggning Moln värdar är mycket viktigt och därmed effektiva schemaläggningsstrategier för att på lämpligt sätt fördela virtuella maskiner till fysiska resurser måste utvecklas. Schemaläggning är dock utmanande på grund av dess inneboende NP-fullständighet. Vi beskriver och utvärderar en molnschemaläggare baserad på Partikelsvamoptimering (PSO). De viktigaste prestandamåtten att studera är antalet molnanvändare som schemaläggaren framgångsrikt kan tjäna, och det totala antalet skapade virtuella maskiner, i online (non-batch) schemaläggningsscenarier. Dessutom utvärderas antalet sända intra-Cloud-nätverksmeddelanden. Simulerade experiment som utförs med hjälp av CloudSim och jobbdata från verkliga vetenskapliga problem visar att vår schemaläggare uppnår bättre prestanda än schemaläggare baserade på slumpmässiga uppdrag och genetiska algoritmer. Vi studerar också prestationen när vi tillhandahåller eller inte ger arbetsinformation till schemaläggaren, nämligen en kvalitativ indikation på arbetslängd. Understudier erhålls som måste köras på olika maskiner för att öka prestandan. Cloud Computing [2] passar bra för att utföra dessa problem, på grund av sitt löfte om att tillhandahålla oändliga resurser. Inom ett moln kan resurser hanteras effektivt och dynamiskt med hjälp av virtualiseringsteknik. Dessutom erbjuder molnleverantörerna sina tjänster enligt tre grundläggande modeller: infrastruktur, plattform och programvara som tjänster. Även om användningen av Clouds har sina rötter i IT-miljöer, börjar idén gradvis träda in i vetenskapliga och akademiska miljöer [3]. Detta arbete är fokuserat på infrastrukturen som en tjänst (IaaS) modell, där användare begär virtuella maskiner (VM) till molnet, som sedan är kopplade till fysiska resurser. Enligt denna modell måste virtuella maskiner till fullo utnyttja de fysiska resurserna [4, 5] för att uppnå bästa prestanda. Dessutom, på ett IaaS Cloud, är resurser schemalagda på två nivåer: Infrastruktur-nivå, där en eller flera Cloud-infrastrukturer skapas och genom en VM schemaläggare de virtuella maskinerna fördelas till fysiska maskiner, och VM-nivå där genom en jobb schemaläggning teknik, jobb tilldelas för utförande i virtuella maskiner. För att utföra detta är schemaläggning av bearbetningsenheter för fysiska molnresurser en viktig fråga och det är nödvändigt att utveckla effektiva schemaläggningsstrategier för att på lämpligt sätt fördela jobb/VM i lämpliga maskiner -fysiska eller virtuella-. Schemaläggning är dock ett NP-komplett problem och därför är det inte trivialt ur ett algoritmiskt perspektiv. I detta sammanhang kan schemaläggningen också avse två mål, nämligen att tillhandahålla effektiv högpresterande dator (HPC) eller stödja högpresterande dator (HTC). HPC fokuserar på att minska tiden för utförande av jobb medan HTC syftar till att öka bearbetningskapaciteten i systemet. Som kommer att visas, våra föreslagna schemaläggare försöker balansera båda aspekterna. Swarm Intelligence (SI) [6] har fått ökad uppmärksamhet på senare tid bland forskare, och hänvisar till det kollektiva beteende som uppstår från sociala insekter svärmar för att lösa komplexa problem. Därför har forskare föreslagit algoritmer för kombinatoriska optimeringsproblem [6]. Dessutom är schemaläggning i Clouds också ett kombinatoriskt optimeringsproblem, och därför har schemaläggare som utnyttjar SI föreslagits. Till skillnad från tidigare arbete [7], där en myrkolonioptimering (ACO) användes för att tilldela virtuella maskiner till fysiska resurser och en prioritetsbaserad policy för att kartlägga jobb till virtuella maskiner i scenarion för schemaläggning av partier, föreslår detta papper en partikelsvärmoptimering (PSO) schemaläggare för att fördela virtuella maskiner till fysiska molnresurser, och utvärderar dess prestanda i ett online Cloud (non-batch) scenario som den i [3], där flera användare ansluter till molnet vid olika tidpunkter för att utföra sina PSEs. I motsats till det dokument som lades fram vid HPCLatAm 2013 i detta dokument studerar vi dessutom effekterna av att överväga en sådan prioriteringsbaserad politik i samband med tidtabellen för allmän trafikplikt. Motiveringen är att användningen av politiken kräver att användarna matar schemaläggaren med en kvalitativ indikation på längden på jobben i en PSE, men resultaten kan förbättras när det gäller att inte använda politiken. När den prioriterade politiken inte används är användaren dock inte tvungen att tillhandahålla information om arbetets längd, vilket ökar användbarheten. Försök har gjorts för att utvärdera prestanda när det gäller antalet tjänsteanvändare (som avser dataflöde) bland alla användare som är anslutna till molnet, och det totala antalet virtuella maskiner som tilldelas av schemaläggaren (som avser svarstid). Ju mer användarna tjänade, desto mer avrättade PSE, vilket ökar genomströmningen. När fler virtuella maskiner kan tilldelas kan dessutom fler fysiska resurser utnyttjas, och därmed minskar PSE:s genomförandetid. Å andra sidan visade vi [7] att vår ACO schemaläggare effektivt minskar flödestiden och uppnår mycket bra nivåer när den prioriterade politiken används. Makespan är den maximala verkställande tiden för en uppsättning jobb. Flowtime är summan av jobbsluttider minus jobbankomsttider för en uppsättning jobb. I detta dokument utökar vi vårt tidigare arbete som presenterades [8] genom att införliva en analys för att utvärdera avvägningen mellan prestanda - när det gäller antalet tjänsteanvändare och antalet skapade virtuella maskiner-och lönsamhet. Viabilitet avser att analysera om användningen av prioritetsbaserad policy på VM-nivå är lämplig och bekväm i ett online Cloud-scenario. I denna analys använder vi ett vägt mätvärde där de resultat som erhållits från olika schemaläggningsalgoritmer har normaliserats och vägts för att bestämma, från de utvärderade algoritmerna, som man balanserar de ovannämnda mätvärdena bättre. Två vikter har tilldelats de enskilda måtten, dvs. en vikt för antalet tjänsteanvändare (wSU) och en vikt för antalet skapade virtuella maskiner (wVM). Därefter använder vi ett blandat HTC/HPC-scenario genom att tilldela vikter (0,5, 0,5) i syfte att balansera de två grundläggande mätvärdena. Dessutom mäter vi nätresurser som förbrukas. Experiment som utförs med hjälp av verktygslådan CloudSim [9], tillsammans med jobbdata från en verklig PSE och andra schemaläggningsalgoritmer för moln visar att vår PSO presterar konkurrenskraftigt med avseende på de använda mätvärdena. I avsnitt 2 ges preliminära begrepp. Avsnitt 3 undersökningar relaterade arbeten. I avsnitt 4 beskrivs därefter schemaläggaren för den allmänna trafikplikten och den prioriterade politiken. I avsnitt 5 utvärderas tillvägagångssättet. Avsnitt 6 avslutar dokumentet. Bakgrund Moln [2] är den senaste tidens trend när det gäller att leverera IT-tjänster. Inom ett moln tillhandahålls applikationer, data och tjänster i dynamiska och potentiellt geografiskt spridda organisationer. Moln [2] avser en uppsättning tekniker som erbjuder datatjänster via ett nätverk, dvs. allt tillhandahålls som en tjänst. Ett relaterat viktigt inslag är förmågan att skala upp och ner på datorinfrastrukturen enligt resursbehov.
Pacini, Mateos och García REF att schemalägga virtuella maskiner över tillgängliga fysiska maskiner utvecklade en moln schemaläggare baserad på PSO, samt minska antalet skapade virtuella maskiner.
Dynamic scheduling based on particle swarm optimization for cloud-based scientific experiments
{'venue': 'CLEI Electron. J.', 'journal': 'CLEI Electron. J.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}