یک الگوریتم توازن بار جدید با استفاده از منطق فازی و الگوریتم کرم شب‌تاب چند هدفه در محیط رایانش ابری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی کامپیوتر، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

2 دانشکده فنی و مهندسی، گروه آموزشی مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد ساوه، ساوه، ایران.

چکیده

در محیط رایانش ابری، با افزایش تعداد کاربران و درخواست‌ آن‌ها برای استفاده از منابع، چالش مدیریت درخواست‌ها و تخصیص بهینه وظایف به منابع ابر ایجاد می‌شود. همچنین حفظ توازن بار در محیط رایانش ابر، موجب زمان پاسخ‌دهی کوتاه‌تر و افزایش سرعت، امنیت و قابلیت اطمینان سیستم می‌شود. بنابراین، وجود الگوریتمی مناسب برای تخصیص مطلوب وظایف و حفظ توازن بار ضروری است. در این مقاله یک روش زمان‌بندی و اختصاص وظایف به منابع با ترکیب الگوریتم کرم شب‌تاب چند هدفه و منطق فازی ارایه شده است. هدف روش پیشنهادی، بهبود زمان گردش کار و هزینه ارتباطی در محیط رایانش ابر است. برای بهینه سازی همزمان این دو پارامتر، از الگوریتم کرم شب‌تاب چند هدفه استفاده شده است. زمان گردش کار برحسب ثانیه و هزینه ارتباطی برحسب مسافت طی شده (متر) است. بنابراین، از منطق فازی جهت محاسبه میزان برازندگی استفاده شده‌است. نتایج بدست-آمده نشانگر بهبود زمان گردش کار الگوریتم پیشنهادی به میزان 49% و 43% در مقایسه با الگوریتم ژنتیک و الگوریتم کرم شب تاب ساده بوده‌است. همچنین هزینه ارتباطی به ترتیب 21% و 39% نسبت به الگوریتم ژنتیک و الگوریتم کرم شب‌تاب ساده، کاهش داشته‌است.

کلیدواژه‌ها


 
[1] محمدزاده, علی, مصدری, محمد, سلیمانیان قره چپق, فرهاد, جعفریان, احمد. (1398). 'ارائه یک الگوریتم بهبودیافته بهینه سازی گرگ های خاکستری برای زمان‌بندی جریان کار در محیط محاسبات ابری', مجله علمی-پژوهشی رایانش نرم و فناوری اطلاعات, 8(4), pp. 17-29.
[2] لشکری پور, زینب, بلوچ‌زهی, نیک‌محمد. (1399). 'یک معماری هوشمند مبتنی بر رایانش ابری جهت ارزیابی سیستم‏های آموزش الکترونیک', مجله علمی-پژوهشی رایانش نرم و فناوری اطلاعات, 9(2), pp. 100-114.
 
[3] Abd Elaziz, M., Xiong, S., Jayasena, K.P.N. and Li, L., 2019. Task scheduling in cloud computing based on hybrid moth search algorithm and differential evolution. Knowledge-Based Systems, 169, pp.39-52.
[4] Chaudhry, S.A., Kim, I.L., Rho, S., Farash, M.S. and Shon, T., 2019. An improved anonymous authentication scheme for distributed mobile cloud computing services. Cluster Computing, 22(1), pp.1595-1609.
[5] Mishra, S.K., Sahoo, B. and Parida, P.P., 2020. Load balancing in cloud computing: a big picture. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 32(2), pp.149-158.
[6] Kumar, P. and Kumar, R., 2019. Issues and challenges of load balancing techniques in cloud computing: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 51(6), pp.1-35.
[7] Ala’Anzy, M. and Othman, M., 2019. Load balancing and server consolidation in cloud computing environments: a meta-study. IEEE Access, 7, pp.141868-141887.
[8] Priya, V., Kumar, C.S. and Kannan, R., 2019. Resource scheduling algorithm with load balancing for cloud service provisioning. Applied Soft Computing, 76, pp.416-424.
[9] Srivastava, R. and Daniel, A.K., 2019. Efficient model of cloud trustworthiness for selecting services using fuzzy logic. In Emerging Technologies in Data Mining and Information Security (pp. 249-260). Springer, Singapore.
[10]  Selvakumar, B. and Muneeswaran, K., 2019. Firefly algorithm based feature selection for network intrusion detection. Computers & Security, 81, pp.148-155.
[11] Arunarani, A.R., Manjula, D. and Sugumaran, V., 2019. Task scheduling techniques in cloud computing: A literature survey. Future Generation Computer Systems, 91, pp.407-415.
[12] Jeevitha, J.K. and Athisha, G., 2020. A novel scheduling approach to improve the energy efficiency in cloud computing data centers. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, pp.1-11.
[13] Sharma, N., Tyagi, S. and Atri, S., 2017. A Comparative Analysis of Min-Min and Max-Min Algorithms based on the Makespan Parameter. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 8(3).
[14] Krishnaveni, H. and Prakash, V.S.J., 2019. Execution time based sufferage algorithm for static task scheduling in cloud. In Advances in Big Data and Cloud Computing (pp. 61-70). Springer, Singapore.
[15] Kaur, A. and Kaur, B., 2019. Load balancing optimization based on hybrid Heuristic-Metaheuristic techniques in cloud environment. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences.
[16] Alguliyev, R.M., Imamverdiyev, Y.N. and Abdullayeva, F.J., 2019. PSO-based load balancing method in cloud computing. Automatic Control and Computer Sciences53(1), pp.45-55.
[17] Rajagopalan, A., Modale, D.R. and Senthilkumar, R., 2020. Optimal scheduling of tasks in cloud computing using hybrid firefly-genetic algorithm. In Advances in decision sciences, image processing, security and computer vision (pp. 678-687). Springer, Cham.
[18] Kashikolaei, S.M.G., Hosseinabadi, A.A.R., Saemi, B., Shareh, M.B., Sangaiah, A.K. and Bian, G.B., 2020. An enhancement of task scheduling in cloud computing based on imperialist competitive algorithm and firefly algorithm. The Journal of Supercomputing76(8), pp.6302-6329.
[19] Ali, H.G.E.D.H., Saroit, I.A. and Kotb, A.M., 2017. Grouped tasks scheduling algorithm based on QoS in cloud computing network. Egyptian informatics journal, 18(1), pp.11-19.
[20] Dubey, K., Kumar, M. and Sharma, S.C., 2018. Modified HEFT algorithm for task scheduling in cloud environment. Procedia Computer Science, 125, pp.725-732.
[21] Li, X. and Wang, Y., 2018. Scheduling batch processing machine using max–min ant system algorithm improved by a local search method. Mathematical Problems in Engineering, 2018.
[22] Sharma, N., Tyagi, S. and Atri, S., 2017. A Comparative Analysis of Min-Min and Max-Min Algorithms based on the Makespan Parameter. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 8(3).
[23] Pradhan, P., Behera, P.K. and Ray, B.N.B., 2016. Modified round robin algorithm for resource allocation in cloud computing. Procedia Computer Science, 85, pp.878-890.
[24] Liu, S., Wang, Z., Wei, G. and Li, M., 2019. Distributed set-membership filtering for multirate systems under the Round-Robin scheduling over sensor networks. IEEE Transactions on Cybernetics, 50(5), pp.1910-1920.
[25] Zou, L., Wang, Z., Han, Q.L. and Zhou, D., 2019. Full information estimation for time-varying systems subject to round-robin scheduling: A recursive filter approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems.
[26] Islam, T. and Hasan, M.S., 2017, October. A performance comparison of load balancing algorithms for cloud computing. In 2017 International Conference on the Frontiers and Advances in Data Science (FADS) (pp. 130-135). IEEE.
[27] Raj, G. and Setia, S., 2012. Effective cost mechanism for cloudlet retransmission and prioritized VM scheduling mechanism over broker virtual machine communication framework. arXiv preprint arXiv:1207.2708.
[28] Halabi, T. and Bellaiche, M., 2018. A broker-based framework for standardization and management of Cloud Security-SLAs. Computers & Security, 75, pp.59-71.
[29] Liu, X.F., Zhan, Z.H., Deng, J.D., Li, Y., Gu, T. and Zhang, J., 2016. An energy efficient ant colony system for virtual machine placement in cloud computing. IEEE transactions on evolutionary computation, 22(1), pp.113-128.
[30] Kashikolaei, S.M.G., Hosseinabadi, A.A.R., Saemi, B., Shareh, M.B., Sangaiah, A.K. and Bian, G.B., 2020. An enhancement of task scheduling in cloud computing based on imperialist competitive algorithm and firefly algorithm. The Journal of Supercomputing, 76(8), pp.6302-6329.
[31] Naha, R.K., Garg, S., Chan, A. and Battula, S.K., 2020. Deadline-based dynamic resource allocation and provisioning algorithms in fog-cloud environment. Future Generation Computer Systems, 104, pp.131-141.
[32] Saikia, L.P. and Devi, Y.L., 2014. Fault tolerance techniques and algorithms in cloud computing. International Journal of Computer Science & Communication Networks, 4(1), pp.01-08.
[33] Abd Latiff, M.S., Madni, S.H.H. and Abdullahi, M., 2018. Fault tolerance aware scheduling technique for cloud computing environment using dynamic clustering algorithm. Neural Computing and Applications, 29(1), pp.279-293.
[34] Mohammed, B., Kiran, M., Maiyama, K.M., Kamala, M.M. and Awan, I.U., 2017. Failover strategy for fault tolerance in cloud computing environment. Software: Practice and Experience, 47(9), pp.1243-1274.
 [35] RM, S.P., Bhattacharya, S., Maddikunta, P.K.R., Somayaji, S.R.K., Lakshmanna, K., Kaluri, R., Hussien, A. and Gadekallu, T.R., 2020. Load balancing of energy cloud using wind driven and firefly algorithms in internet of everything. Journal of parallel and distributed computing, 142, pp.16-26
[36] Neelima, P. and Reddy, A.R.M., 2020. An efficient load balancing system using adaptive dragonfly algorithm in cloud computing. Cluster Computing, pp.1-9.