مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

ارائه یک روش جدید جهت افزایش توازن بار در محیط رایانش ابری مبتنی بر الگوریتم ژنتیک بهبود یافته

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مهاباد، مهاباد، ایران.
2 شرکت توزیع نیروی برق تبریز، تبریز، ایران.
چکیده
با پتانسیل بالایی که رایانش ابری برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها، از راه دور دارد، این فناوری نمونه‌ای جدید از محاسبات را ارائه داده است. در محیط‌های ارائه‌دهنده خدمات ابری، ماشین‌های مجازی از چندین سازمان روی همان سرور فیزیکی قرار داده شده‌اند که باعث می‌شود بازده مجازی‌سازی به حداکثر میزان خود برسد. در چنین زیرساخت مقیاس پذیری، بدون فراهم کردن راهکارهائی جهت مدیریت بارهای ترافیکی و پخش آن­ها بین سایر گره‌ها، می‌تواند سبب ایجاد گلوگاه و ازدحام شود. درنتیجه نیاز به راهکارهایی جهت متوازن نمودن بار و پخش آن در بین سایر گره های پردازشی است. در این مقاله یک راهکار پیشرفته مبتنی بر الگوریتم ژنتیک بهینه یافته به منظور زمان‌بندی و ایجاد توازن بار در زیرساخت ابری ارائه می­شود، بر همین اساس پارامترهای بررسی منبع به الگوریتم اضافه شده است تا قبل از زمان‌بندی، وضعیت منابع نیز موردبررسی قرار گیرد. درواقع تکنیک پیشنهادی از طریق تخصیص بهینه وظایف به سرورهای پردازشی، از افزایش بیش از حد یا کم باری در سرورها جلوگیری بعمل می‌آورد. همچنین سرورهائی که دارای بار زیاد هستند و بعبارتی دچار ازدحام شده‌اند، با استفاده از مهاجرت ماشین مجازی، وظایف آن­ها به یک سرور دیگر انتقال داده می‌شوند تا از این طریق زمینه سازی افزایش توازن بار در زیرساخت ابری فراهم شود. در پایان راهکار پیشنهادی از طریق شبیه‌ساز کلودسیم و با آزمایش بر روی حجم­کار بیش از هزار ماشین مجازی بر روی داده­ها PlantLab مورد ارزیابی قرار داده شده است. نتایج حاصل از شبیه­سازی نشان می­دهد که راهکار پیشنهادی توانسته است که معیار نقض توافق­نامه سطح سرویس را در مقایسه با روش­های AMUT  و EQVS به طور میانگین به میزان 46 درصد، معیار مصرف انرژی را به  طور میانگین به میزان 18 درصد و معیار تعداد مهاجرت­های ماشین مجازی را  به  طور میانگین به میزان 24 درصد بهبود دهد.
کلیدواژه‌ها

[1] Sharma, N., S. Tyagi, and S. Atri, A Comparative Analysis of Min-Min and Max-Min Algorithms based on the Makespan Parameter. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 2017. 8(3).
[2] Abd Elaziz, M., et al., Task scheduling in cloud computing based on hybrid moth search algorithm and differential evolution. Knowledge-Based Systems, 2019. 169: p. 39-52.
[3] Chaudhry, S.A., et al., An improved anonymous authentication scheme for distributed mobile cloud computing services. Cluster Computing, 2019. 22(1): p. 1595-1609.
[4] Mishra, S.K., B. Sahoo, and P.P. Parida, Load balancing in cloud computing: a big picture. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 2020. 32(2): p. 149-158.
[5] Kumar, P. and R. Kumar, Issues and challenges of load balancing techniques in cloud computing: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 2019. 51(6): p. 1-35.
[6] Ala’Anzy, M. and M. Othman, Load balancing and server consolidation in cloud computing environments: a meta-study. IEEE Access, 2019. 7: p. 141868-141887.
[7] Priya, V., C.S. Kumar, and R. Kannan, Resource scheduling algorithm with load balancing for cloud service provisioning. Applied Soft Computing, 2019. 76: p. 416-424.
[8] Pradhan, P., P.K. Behera, and B. Ray, Modified round robin algorithm for resource allocation in cloud computing. Procedia Computer Science, 2016. 85: p. 878-890.
[9] Mishra K, Pati J, Majhi SK. A dynamic load scheduling in IaaS cloud using binary JAYA algorithm. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. 2022 Sep 1;34(8):4914-30.
[10] Gulbaz R, Siddiqui AB, Anjum N, Alotaibi AA, Althobaiti T, Ramzan N. Balancer genetic algorithm—A novel task scheduling optimization approach in cloud computing. Applied Sciences. 2021 Jul 6;11(14):6244.
[11] Kashikolaei SM, Hosseinabadi AA, Saemi B, Shareh MB, Sangaiah AK, Bian GB. An enhancement of task scheduling in cloud computing based on imperialist competitive algorithm and firefly algorithm. The Journal of Supercomputing. 2020 Aug;76:6302-29.
[12] Lim J, Lee D. A load balancing algorithm for mobile devices in edge cloud computing environments. Electronics. 2020 Apr 23;9(4):686.
[13] Talaat FM, Saraya MS, Saleh AI, Ali HA, Ali SH. A load balancing and optimization strategy (LBOS) using reinforcement learning in fog computing environment. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2020 Nov;11:4951-66.
[14] Bi S, Huang L, Wang H, Zhang YJ. Lyapunov-guided deep reinforcement learning for stable online computation offloading in mobile-edge computing networks. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2021 Jun 9;20(11):7519-37.
[15] Kumar KP, Ragunathan T, Vasumathi D, Prasad PK. An efficient load balancing technique based on cuckoo search and firefly algorithm in cloud. Algorithms. 2020 May 1;423:422-32.
[16] Srivastava S, Saxena S, Buyya R, Kumar M, Shankar A, Bhushan B. CGP: Cluster-based gossip protocol for dynamic resource environment in cloud. Simulation Modelling Practice and Theory. 2021 Apr 1;108:102275.
[17] Shukri SE, Al-Sayyed R, Hudaib A, Mirjalili S. Enhanced multi-verse optimizer for task scheduling in cloud computing environments. Expert Systems with Applications. 2021 Apr 15;168:114230.
[18] Mahapatra B, Turuk AK, Panda SK, Patra SK. Utilization-aware VB migration strategy for inter-BBU load balancing in 5G cloud radio access networks. Computer Networks. 2020 Nov 9;181:107507.
[19] Pradhan A, Bisoy SK. A novel load balancing technique for cloud computing platform based on PSO. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. 2022 Jul 1;34(7):3988-95.
[20] Pandey, S., et al. A particle swarm optimization-based heuristic for scheduling workflow applications in cloud computing environments. in 2010 24th IEEE international conference on advanced information networking and applications. 2010. IEEE.
[21] Shi, C., et al. Ultra-low latency cloud-fog computing for industrial internet of things. in 2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). 2018. IEEE.
[22] Skarlat, O., et al., Optimized IoT service placement in the fog. Service Oriented Computing and Applications, 2017. 11(4): p. 427-443.
[23] Fan, X., W.-D. Weber, and L.A. Barroso, Power provisioning for a warehouse-sized computer. ACM SIGARCH computer architecture news, 2007. 35(2): p. 13-23.
[24] Blickle, T. and L. Thiele, A comparison of selection schemes used in evolutionary algorithms. Evolutionary Computation, 1996. 4(4): p. 361-394.
[25] Neves Calheiros R, Ranjan R, Beloglazov A, De Rose CA, Buyya R. CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms. Software: Practice and Experience. 2011:23-50.
[26] tandard Performance EvaluationCorporation. https://www.spec.org/power_ssj2008/results/
[27] Amazon EC2 Instance Types.
https://aws.amazon.com/ec2/instance- ypes/
[28] Park K, Pai VS. CoMon: a mostly-scalable monitoring system for PlanetLab. ACM SIGOPS Operating Systems Review. 2006 Jan 1;40(1):65-74.
[29] Wang J, Gu H, Yu J, Song Y, He X, Song Y. Research on virtual machine consolidation strategy based on combined prediction and energy-aware in cloud computing platform. Journal of Cloud Computing. 2022 Sep 24;11(1):50.
[30] Tarafdar A, Debnath M, Khatua S, Das RK. Energy and quality of service-aware virtual machine consolidation in a cloud data center. The Journal of Supercomputing. 2020 Nov;76:9095-126.