Сочинение на тему Эффективный подход к распределению ресурсов с использованием гибридного планирования

Аннотация: Грид-вычисления состоят из достижения эффективной кластеризации ценных ресурсов, имеющих разные места, которые будут иметь дело со сценариями в реальном времени. Сетка следует за распределенными процедурами, имеющими большие рабочие нагрузки, которые могут быть в форме файлов трафика из разных мест. Грид-вычисления связаны с такими выдающимися системами производительности, как компьютерная кластеризация, или мы можем сказать, что узлы в сетке таковы, что каждый набор узлов выполняет различные задачи и приложения. Сетевые компьютеры также имеют дело с сетями с вариациями топологии и разнообразной географией, которые по существу не предназначены для существенного подключения к кластеру компьютеров. Поскольку количество трафика увеличивается день ото дня, сложной задачей является завершение всех выделенных процессов в ограниченные промежутки времени. Таким образом, это исследование посвящено эффективному планированию и подходу оптимизации для управления ресурсами с использованием оптимизации колоний Ant и циклического планирования для получения низких интервалов выполнения с меньшей вероятностью появления ошибок. Все моделирование выполняется в среде MATLAB.

Ключевые слова: распределенная система, грид-вычисления, управление ресурсами, оптимизация, планирование задач

I. Введение

Развитие распределенных вычислений, широко известное как грид-вычисления, открывает перед правительствами и учреждениями широкие возможности использования различных циклов обработки с использованием компьютерных сетей, и это одна из основных ключевых структур в мире работающих серверов [1,2. ]. Знание грид-компьютинга связано с одноранговой связью или структурой вычислительной модели, которая пользуется большим спросом в приложениях реального времени. Изобретатель грид-систем или распределенных вычислений использует сопоставимый прототип для сбора ресурсов, доступных в отдельных кластерах процессоров или серверов настольных компьютеров [3, 4]. Грид-вычисления поднимают эти группы или кластеры на высокий уровень, связывая множество коллекций в геологически распределенных областях для улучшения групповых усилий и совместного использования различных ценных ресурсов [10]. Начальная форма грид-компьютинга инициируется с восприятием циркулирующих вычислений. Сегодня грид-компьютинг рассматривается как ИТ-инфраструктура современного поколения, которая должна преобразовывать сложные вычисления и совместную работу в работающие веб-серверы в реальном времени. Будет происходить сбор сетей, каждая из которых имеет свой собственный фон, который разделяют различные высокие сообщества в аналогичной отрасли с высоким уровнем интересов. Сетки – это сервис, управляемый через Интернет для нужд коммунальных услуг или ресурсов, требуемых пользователями [11, 12].

Аналитики приближают, что широкое внедрение грид-компьютинга требует широкомасштабного внедрения различных фаз. Самые первые критерии включают прибыльную эксплуатацию строительных сетей внутри крупных фирм, которые имеют глобальное распространение, или требование оценки ресурсов отдельно в одиночный корпоративный сайт [13].

Вторая часть или этап посвящен сетке Партнера, которая будет реализована в виде администраций, функционирующих в сопоставимых производствах и сферах концентрации, которые полагаются на проекты в реальном времени и использование соседних ресурсов для достижения общей цели. Например, организации, основанные на совместном функционировании наук о жизни, могут ускорить свой исследовательский период, связывая имеющиеся компьютерные системы или используя большие объемы обмена информацией в партнерских администрациях [14, 15]. Третьим и очень важным этапом является сервисная сетка, которая возникает, когда операторы внедряют сетку, как модель ресурсов. Это так же, как потребители очень уверены в своем использовании Интернета; Распространенное признание помощи грид-вычислений приведет к следующему уровню [16, 17].

Идея грид-компьютинга, безусловно, эквивалентна или распределена, но разница заключается в масштабировании и сложности структуры. Вместо распределения одного или дополнительных ресурсов или сервисов для параллельной обработки систем каждый вычислительный источник представляет собой взаимное сотрудничество всех основных блоков в системе [18, 19]. Грид-вычисления связаны с передачей вхолостую управления многочисленными вычислительными компонентами и управляют передачей мощности для вычисления одного процесса, который далее разделяется на различные задания. Задания могут быть хранилищем данных или сложными вычислениями. Сетка содержит несколько разнообразных утвержденных смешанных схем и, возможно, принадлежит многим другим организациям [20, 21].

Помощь по сеточным вычислениям

 
1. Грид-компьютинг имеет дело с организациями, которые предоставляют коллективные ресурсы во всей ИТ-структуре, и не имеет значения, где расположены системы. Он отвергает обстоятельства, когда одно местоположение последовательно работает на экстремальном уровне громкости, в то время как другие системы имеют последовательности в режиме ожидания [22].

 

2. Организации могут восстановить превосходство и быстроту товаров и услуг, которые они перевозят, одновременно снижая расходы на ИТ за счет расширения прозрачных отношений и совместного использования ресурсов [23].

 

3. Грид-вычисления имеют дело с широко распространенными администрациями, чтобы легко сотрудничать в разработке, создавая возможность обмениваться ресурсами от презентаций программного обеспечения и данных до практических приложений

 

4. Грид-вычисления могут создать более здоровую и сильную ИТ-структуру, способную присоединиться к незначительным или серьезным трагедиям [24, 25].

II. СВЯЗАННЫЕ РАБОТЫ

Существуют различные ценные исследования по изучению распределения ресурсов сети в различных распределительных схемах. Для процедуры активного распределения ресурсов недопустимо регулярно изменять материал состояния из-за высоких накладных расходов на обмен данными между узлами (также называемыми подключенными компьютерами). Манприт Сингх [5] предложил концепцию распределения ресурсов грид-сетей и хорошо знает, как обеспечить высокое качество предоставления грид-ресурсов пользователям, а также рассчитал стоимость и время выполнения в качестве параметров производительности. Харшадкумар Б. Праджапати, Випул А. Шах и др. [6] предложено восприятие планирования ресурсов, а также обсуждается порядок процедур планирования. Кроме того, они обсудили методологию оценки процессов планирования, включающую как схему в реальном времени, так и методы, основанные на репликации. Минакши Мемориа, доктор Мукеш Ядав и др. [7] восстанавливать ресурсную операцию с максимальной эффективностью и количеством даже при наличии ответственности в структуре. Он состоит из трех сегментов: анализ задания, распределение ресурсов и выполнение задания. Он имеет дело с количеством выделений с возможностями, которые уменьшают вероятность распределения ресурсов, которые имеют большую вероятность отказа среди различных процессоров, их памяти и процессоров. Г-н Капил Б. Морей, профессор Сачин Б. Джадхав и др. В [8] был представлен эффективный подход к балансировке динамической нагрузки с использованием сеточной среды, в котором достигаются высокие сметные расчеты с использованием оптимальной географической системы и разнородного распределения ресурсов. Они работали над уменьшением нагрузки, используя технику балансировки нагрузки, чтобы уменьшить нагрузку на систему. Раб Наваз, Вуянг Чжоу, Мухаммед Усман Шахид, Осман Халид и др. [9] работали над сеточными вычислительными библиотеками, а также работали на уровне промежуточного программного обеспечения, который занимается разделением рабочих мест или задач и распределением между несколькими вычислительными ресурсами

III. ПРЕДЛАГАЕМАЯ МОДЕЛЬ

В предложенном методе мы использовали гибридизацию двух алгоритмов, названных как процесс циклического перебора, и алгоритм оптимизации, названный как оптимизация Ant Colony.

Механизм циклического перебора является очень эффективным планированием процесса, а также действует как планировщик в области вычислений. В процессе планирования мы эффективно использовали кванты времени, которые назначаются каждому заданию или процессу при обработке запроса пользователя круговым способом на основе приоритета, что еще больше сократит накладные расходы в процессе очередей. Его выполнение очень просто, и планирование через RR способно обеспечить лучшую обработку пакетов данных при распределении ресурсов в вычислениях сетки. Кроме того, мы использовали оптимизацию колоний муравьев в гибридизации с циклическим перебором для оптимизации производительности вычислений в сетке с помощью интеллектуального поиска с точки зрения высокой нагрузки, которая уравновешивает накладные расходы и уменьшает затраты и время выполнения для эффективной обработки в вычислениях из сетки. < / р>

На рисунке 3 поясняется предложенная модель, в которой мы разработали сценарий с минимальным временем выполнения и меньшими затратами. Сначала мы ввели номер пользователя для развертывания, а затем мы ввели номер ресурса, который будет выделен. Затем будет выполнено развертывание центральных узлов, а также подключенных узлов для создания сценария грид-вычислений. После сеточной среды мы работали над планированием задач. Если процесс занимает время, которое меньше выделенного времени, то процесс будет полностью выполнен в первый раз, в противном случае он перейдет в состояние ожидания, а затем процесс будет снова оценен с использованием циклического перебора для незавершенных заданий с оставшимися выделенное время. Таким образом, для обработки требуется большая часть нагрузки, и для этого оценивается процесс оптимизации с использованием оптимизации колоний Ant, чтобы оптимизировать нагрузку путем уменьшения стандартных отклонений процессов или заданий, чтобы выровнять нагрузку и добиться меньшей сложности, меньшей задержки и меньшая стоимость системы и эффективное распределение ресурсов.

IV. ПРЕДЛАГАЕМЫЙ АЛГОРИТМ

Шаг 1. Начало

Шаг 2. Инициализируйте задания так, чтобы Ji = 1 к n, а также введите ресурсы Rs

Где J = количество заданий, а n – ограничение количества заданий

Шаг 3. Оцените время, необходимое для каждой работы