ارائه روشی مبتنی بر همکاری گره های مه و الگوریتم بخت آزمایی برای جایابی و زمانبندی وظایف مهلت آگاه در رایانش مه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

1 دانشگاه سیستان و بلوچستان

2 گروه فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

3 گروه مهندسی فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان ، ایران

چکیده

رایانش‌مه یک الگوی محاسباتی توزیع‌شده است که با گسترش سرویس‌های ابر به لبه شبکه امکان پاسخگویی به کاربردهای حساس به تاخیر و بلادرنگ را فراهم می‌سازد. یکی از مسائل مطرح در رایانش مه چگونگی تخصیص منابع محدود گره‌های مه به درخواست-های کاربران به شیوه‌ای کارا و عادلانه است. وجود منابع محدود، نیازمندی‌های متفاوت درخواست‌های کاربران و لزوم تخصیص به موقع منابع در کاربردهای حساس به تاخیر، تخصیص و زمانبندی منابع را به مسأله‌ای چالش برانگیز تبدیل کرده است. در این مقاله روشی کارا برای جایابی و زمانبندی وظایف مهلت‌آگاه در رایانش مه پیشنهاد می‌شود. در روش پیشنهادی، جایابی وظایف با همکاری گره‌های مه و بر اساس تخمین زمان اتمام کار یک درخواست در گره‌های مه مختلف انجام می‌شود. زمانبندی وظایف مهلت‌آگاه نیز با استفاده از الگوریتم بخت‌آزمایی و بر مبنای اولویت‌دهی به وظایف بر اساس مهلت زمانی آن‌ها انجام می‌شود. نتایج آزمایشات انجام گرفته نشان می‌دهد که ترکیب همکاری گره‌های مه برای جایابی وظایف و الگوریتم بخت‌آزمایی برای زمانبندی وظایف، باعث کاهش زمان‌پاسخ و افزایش نرخ پذیرش درخواست‌های کاربر می‌شود. بر طبق نتایج حاصل از شبیه‌سازی‌های انجام گرفته، نرخ پذیرش و زمان پاسخ روش پیشنهادی در مقایسه با روش پایه که از الگوریتم خدمت به ترتیب ورود برای زمانبندی درخواست‌ها استفاده می-کند به ترتیب 12.72 درصد و 37.97 میلی‌ثانیه بهبود داشته است. همچنین روش پیشنهادی در مقایسه با روش‌های موجود که از کنترل‌کننده مرکزی برای هماهنگی گره‌های مه بهره می‌برند، نرخ پذیرش درخواست‌ها را 2.57 درصد افزایش و زمان پاسخ را 20.42 میلی‌ثانیه کاهش داده است.

کلیدواژه‌ها


[1] O. Skarlat, M. Nardelli, S. Schulte, M. Borkowski and P. Leitner, "Optimized IoT service placement in the fog," Service Oriented Computing and Applications, Vol. 11, No. 4, pp. 427-443, 2017.
[2] O. Skarlat and S. Schulte, "FogFrame: a framework for IoT application execution in the fog," PeerJ Computer Science, Vol. 7, pp. e588, 2021.
[3] J. Nie, J. Luo and L. Yin, "Energy-aware Multi-dimensional Resource Allocation Algorithm in Cloud Data Center", Ksii Transactions on Internet & Information Systems, Vol. 11, No. 9, 2017.
[4] EH. Houssein, AG. Gad, YM. Wazery PN.and Suganthan, "Task scheduling in cloud computing based on meta-heuristics: review, taxonomy, open challenges, and future trends," Swarm and Evolutionary Computation, Vol. 62, pp.100841, 2021.
[5] PK. Bal, SK. Mohapatra, TK. Das, K. Srinivasan and YC. Hu, "A Joint Resource Allocation, Security with Efficient Task Scheduling in Cloud Computing Using Hybrid Machine Learning Techniques," Sensors, Vol. 22, No. 3, pp. 1242, 2022.
[6] AM. Yadav, KN. Tripathi and SC Sharma, "An enhanced multi-objective fireworks algorithm for task scheduling in fog computing environment," Cluster Computing, Vol. 25, No. 2, pp. 983-98, 2022.
[7] J. Gu, J. Mo, B. Li, Y. Zhang and W. Wang, "A multi-objective fog computing task scheduling strategy based on ant colony algorithm," In 2021 IEEE 4th International Conference on Information Systems and Computer Aided Education (ICISCAE), pp. 12-16, 2021.
[8] N. Potu, C. Jatoth, and P. Parvataneni, "Optimizing resource scheduling based on extended particle swarm optimization in fog computing environments,"Concurrency and Computation: Practice and Experience, Vol. 33, No. 23, pp. e6163, 2021.
[9] K.P.N. Jayasena and B.S. Thisarasinghe, “Optimized task scheduling on fog computing environment using meta heuristic algorithms,” In 2019 IEEE International Conference on Smart Cloud (SmartCloud), pp. 53-58, 2019.
[10] M. Abd Elaziz, L. Abualigah and I. Attiya, “Advanced optimization technique for scheduling IoT tasks in cloud-fog computing environments,” Future Generation Computer Systems, 2021.
[11] M. Verma, N. Bhardwaj and A.K. Yadav, "Real Time Efficient Scheduling Algorithm for Load Balancing in Fog Computing Environment," I.J. Information Technology and Computer Science," Vol. 8, No. 4, pp. 1-10, 2016.
[12] T. Choudhari, M. Moh and T.S. Moh, “Prioritized task scheduling in fog computing,” In Proceedings of the ACMSE 2018 Conference, pp. 1-8, 2018.
[13] Y. Xiao and  M. Krunz, "QoE and power efficiency tradeoff for fog computing networks with fog node cooperation," IEEE INFOCOM 2017-IEEE Conference on Computer Communications, pp. 1-9, 2017.
[14] S. Azizi, F. Khosroabadi and M. Shojafar, "A priority-based service placement policy for fog-cloud computing systems," Computational Methods for Differential Equations, No. 4 (Special Issue), pp. 521-34, 2019.
[15] C. Guerrero, I. Lera, C. Juiz, "On the influence of fog colonies partitioning in fog application  makespan," In IEEE International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud), pp. 377-384, 2018.
[16] P. Maiti, B. Sahoo, A.K. Turuk, A. Kumar and B.J. Choi, “Internet of Things applications placement to minimize latency in multi-tier fog computing framework,” ICT Express, 2021.
[17] S. Wang, T. Zhao and S. Pang, “Task scheduling algorithm based on improved firework algorithm in fog computing,” IEEE Access, 8, pp. 32385-32394, 2020.
[18] O. Consortium, "OpenFog reference architecture for fog computing," Architecture Working Group, pp. 1-162, 2017.
[19] RN. Calheiros, R. Ranjan, A. Beloglazov, CA. De Rose and R. Buyya, "CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms," Software: Practice and experience, Vol. 41, No. 1, pp. 23-50, 2011.
[20] H.E. Refaat and M.A. Mead, "DLBS: Decentralize Load-Balance Scheduling Algorithm for Real-Time IoT Services in Mist Computing," Editorial Preface from the Desk of Managing Editor, Vol. 10, No. 9, 2019.
[21] A. Khalid and M. Shahbaz, "Service Architecture Models For Fog Computing: A Remedy for Latency Issues in Data Access from Clouds," TIIS, Vol. 11, No. 5, pp. 2310-2345, 2017.