|
|
مروری بر الگوریتمهای متعادل کردن بار در محیط رایانش ابری
|
|
|
|
|
نویسنده
|
امینیآذر وهاب ,فرحی رسول ,دشتی فاطمه ,رحمانی کمال
|
منبع
|
آرمان پردازش - 1402 - دوره : 4 - شماره : 4 - صفحه:31 -45
|
چکیده
|
افزایش لحظهای کاربران و نیاز آنها به خدمات اینترنتی باعث شد که در اندک زمانی شرکتهایی که این گونه از خدمات را ارائه میدادند با مشکلاتی نظیر عدم توانایی در پاسخگویی سریع به کاربران و افزایش هزینههایشان روبرو شوند .از اینرو بسیاری از این شرکتها با سرمایهگذاریهای فراوان در زمینههای تحقیقاتی به فکر شیوههای موثر و مقرون به صرفه، برای سرویسدهی به حجم بالایی از کاربران افتادند و به این ترتیب فناوری نوین و کارآمدی به نام رایانش ابری به وجود آمد .با افزایش کاربران استفاده کننده از خدمات رایانش ابری و لذا افزایش میزان درخواستها، جهت دستیابی به مزایای اشاره شده، نیاز به استقرار مکانیزمهای مناسبی جهت توازن بار، زمانبندی کار و مجازیسازی در رایانش ابری میباشد. این بار میتواند شامل ظرفیت حافظه، بار شبکه و یا تاخیر باشد. توازن بار فرایند توزیع بار در میان گرههای مختلف یک سیستم توزیع شده جهت بهبود بهرهبرداری از منابع و زمان پاسخ میباشد در حالی که از وضعیتی که درآن برخی از گرهها دارای بار سنگین باشند در حالیکه گرههای دیگر بیکار باشند و یا کار خیلی کمی برای انجام دادن داشته باشند اجتناب میکند. با توجه به ضرورت و اهمیت توازن بار در رایانش ابری، در این مقاله به مروری جامع از الگوریتمهای استاتیک، پویا و الهامگرفته از طبیعت جهت متعادلسازی بار در یک فضای ابری برای رسیدگی به زمان پاسخدهی مراکز داده و عملکرد کلی آنها میپردازیم. با تحلیل الگوریتمهای تعادل بار نشان میدهیم که الگوریتم کلونی مورچه ، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات با تخصیص بهینه وظایف میتوانند نقش موثرتری در متعادل-سازی بار در فضای ابری را داشته باشند. همچنین نتایج گویا این است که نرمافزار کلودسیم بیشترین کاربرد را در شبیهسازی الگوریتمهای متعادل کردن بار در فضای ابری داشته است.
|
کلیدواژه
|
رایانشابری، مجازیسازی، زمانبندی وظایف، تعادل بار، بهینهسازی منابع
|
آدرس
|
دانشگاه آزاد اسلامی واحد مهاباد, دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر, گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات, ایران, دانشگاه ازاد اسلامی واحد مهاباد, دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر, گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات, ایران, شرکت توزیع نیروی برق تبریز, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد مهاباد, دانشکده مهندسی عمران, گروه مهندسی عمران, ایران
|
پست الکترونیکی
|
k.rahmani@iau-mahabad.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a review of load balancing algorithms in cloud computing environment
|
|
|
Authors
|
aminiazar wahab ,farahi rasoul ,dashti fatmeh ,rahami kamal
|
Abstract
|
the instantaneous increase in users and their need for internet services caused that, in a short time, the companies that provided this type of service faced problems such as the inability to respond quickly to users and the increase in their costs. therefore, many of these companies, with a lot of investments in research fields, thought of effective and cost-effective ways to serve a high volume of users, and in this way, new technology and an efficiency system called cloud computing were created. with the increase in users using cloud computing services and therefore the increase in the number of requests, in order to achieve the mentioned benefits, there is a need to establish appropriate mechanisms for load balancing, work scheduling and virtualization. sazi is in cloud computing. this load can include memory capacity, network load or delay. load balancing is the process of distributing load among different nodes of a distributed system in order to improve the utilization of resources and response time, while it is a situation in which some nodes have a heavy load while the node others avoid being unemployed or having very little work to do. considering the necessity and importance of load balancing in cloud computing, in this article, a comprehensive review of static, dynamic and nature-inspired algorithms for load balancing in a cloud space to handle the response time of data centers and their overall performance is given. we pay by analyzing the load balancing algorithms. we show that the ant colony algorithm, the genetic algorithm and the particle swarm optimization algorithm with optimal allocation of tasks can play a more effective role in balancing the load in the cloud space. also, the results show that cloudsim software has been used the most in simulating load balancing algorithms in the cloud space.
|
Keywords
|
cloud computing ,virtualization ,task scheduling ,load balancing ,resource optimization
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|