ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

خوارزمية مستقلة لتخطيط الحجز المسبق المرن للتطبيقات التدفقية في بيئات "الشبكيات" و "السحابات"*

Autonomic ElasticWorkflow Advanced Reservation Planning Algorithm for Grids and Clouds – EWARP

2461   0   80   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2012
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تستخدم تقنية الحجز المسبق لضمان تزويد الموارد عند الطلب للأنواع المختلفة من التطبيقات و منها دفق الأعمال. ما زالت هذه التقنية مثار جدل واسع في المجتمع البحثي و الأعمال لإمكانيتها تخفيض استغلالية الموارد. قُدمت عدة حلول لتحسين استغلالية الموارد تحت الحجز المسبق عن طريق توليد حجوزات مرنة و قابلة للتعديل من قبل الإدارة المحلية للموارد، مما يمكنها من تحسين استغلالية مواردها و خفض التجزئة الداخلية فيها. تعمل موّلدات مخططات الحجز المرن على تحويل المهمات ذات الحجز المسبق القاسي، التي تعد من أصعب أنواع الحجز، إلى مهمات ذات حجز مسبق مرتخ، أو مرن؛ و لكن تعتمد معظم الأعمال المقدمة في هذا المجال على إضافة زمن محدد إلى طول المجدول الناتج، و من ثم توزيع هذا الزمن على المهمات المشكلة للدفق. تقدم هذه الورقة خوارزمية جديدة مستقلة لتوليد مخطط حجز مسبق مرن لمهمات دفق الأعمال دون أية إضافات زمنية؛ بل تعتمد على الاستغلال الأمثلي للفجوات الزمنية الموجودة في مجدولات دفق الأعمال. تستخدم هذه الخوارزمية تقنية استطلاع الفجوات الزمنية في المجدول الناتج، و لكنها تضيف إليها و تعدلها لتستعمل مع تخطيط الحجز المرن. أظهرت نتائج اختبار هذه الخوارزمية تقدمها على الخوارزميات الأخرى الموجودة في هذا المجال بمقدار حد أدنى يقارب 25 %؛ و هي تقدم بذلك حلولاً كفوءة و عملية لجدولة تطبيقات دفق الأعمال المتطلبة لقيود جودة الخدمة.


ملخص البحث
تتناول هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة لتوليد مخطط حجز مسبق مرن لمهمات دفق الأعمال دون إضافة أي زمن إضافي. تعتمد الخوارزمية على الاستغلال الأمثلي للفجوات الزمنية الموجودة في المجدول الناتج عن خوارزميات الجدولة المختلفة. تظهر نتائج الاختبارات أن الخوارزمية الجديدة تتفوق على الخوارزميات الأخرى بنسبة تصل إلى 25% في تحسين استغلالية الموارد وتقليل التجزئة الداخلية. تعتمد الخوارزمية على تقنيات استطلاع الفجوات الزمنية وإعادة ترتيب المهمات لتحسين استغلالية الموارد وتقديم حلول كفوءة لتطبيقات دفق الأعمال التي تتطلب قيود جودة الخدمة. تم اختبار الخوارزمية في بيئات موزعة واسعة النطاق مثل الشبكات والسحابات، وأظهرت النتائج تفوقها في تحقيق أهداف الجدولة مثل تصغير زمن التنفيذ النهائي وتحسين استغلالية الموارد.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تقدم الورقة البحثية خوارزمية مبتكرة وفعالة لتوليد مخطط حجز مسبق مرن، ولكن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، تعتمد الخوارزمية بشكل كبير على الفجوات الزمنية الموجودة في المجدول، مما قد يجعلها أقل فعالية في البيئات التي تكون فيها هذه الفجوات قليلة أو غير موجودة. ثانياً، لم تتناول الورقة بشكل كافٍ تأثير التغيرات الديناميكية في بيئات الشبكات والسحابات على أداء الخوارزمية. ثالثاً، يمكن تحسين الورقة بإضافة دراسات مقارنة مع خوارزميات أخرى في بيئات تنفيذ مختلفة لتقديم صورة أكثر شمولية عن أداء الخوارزمية. على الرغم من هذه النقاط، فإن الورقة تقدم مساهمة قيمة في مجال جدولة دفق الأعمال وتحسين استغلالية الموارد.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي الخوارزمية الجديدة التي تقدمها الورقة؟

    الخوارزمية الجديدة هي لتوليد مخطط حجز مسبق مرن لمهمات دفق الأعمال دون إضافة أي زمن إضافي، وتعتمد على الاستغلال الأمثلي للفجوات الزمنية الموجودة في المجدول.

  2. ما هي الفائدة الرئيسية للخوارزمية الجديدة مقارنة بالخوارزميات الأخرى؟

    الفائدة الرئيسية هي تحسين استغلالية الموارد بنسبة تصل إلى 25% وتقليل التجزئة الداخلية دون الحاجة إلى إضافة زمن إضافي.

  3. ما هي التقنيات التي تعتمد عليها الخوارزمية الجديدة؟

    تعتمد الخوارزمية على تقنيات استطلاع الفجوات الزمنية وإعادة ترتيب المهمات لتحسين استغلالية الموارد.

  4. في أي بيئات تم اختبار الخوارزمية الجديدة؟

    تم اختبار الخوارزمية في بيئات موزعة واسعة النطاق مثل الشبكات والسحابات.


المراجع المستخدمة
(I. Foster, C. Kesselman; The Grid 2: Blueprint for a New Computing Infrastructure, 2nd edn. Morgan Kaufmann, San Francisco (2004
(J. Blythe, S. Jain, E. Deelman, Y. Gil, K. Vahi, A. Mandal and K. Kennedy. Resourec Allocation Strategies for Workflows in Grids. In IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid ( CCGrid 2005
A. Mandal, K. Kennedy, C. Koelbel, G. Marin, J. Mellor-Gremmey, B. Liu and L. Johnsson. Scheduling Strategies for Mapping Application Workflows onto Grids. In IEEE international Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC 2005), 2005
قيم البحث

اقرأ أيضاً

أظهرت كثير من البحوث قدرة الحجز المسبق على تحسين تخمينات النظام، مما يمكنه من تأمين القيود الزمنية المطلوبة للتطبيقات. تتطلب التطبيقات متعددة المهمات تأمين حجوزات مسبقة متعددة على موارد مختلفة في النظام؛ التي عادة ما تجري عبر التفاوض متعدد المراحل مم ا يضيف عبئاً زمنياً جديداً إلى زمن الاستجابة الكلي للتطبيق. يتعلق مقدار هذا الزمن الإضافي بعدد من البارومترات؛ منها حمل النظام، و مقدار التنافسية فيه. تقدم تطبيقات تدفقات الأعمال تعقيداً إضافياً بسبب وجود الارتباطات بين مهماتها؛ فأي رفض أو تأخير لأحد حجوزات مهام الدفق غالباً ما يزيد من زمن انتهاء التطبيق. تقترح هذه الورقة استخدام الحجوزات المسبقة المرنة المعتمدة على الفجوات الزمنية الناتجة في مجدولات تدفقات الأعمال الاستمثالية من أجل تحسين معدل قبول الحجوزات، و تقدم وكيل الحجز المتعدد المرن الذي يؤمن الحجوزات المطلوبة باستخدام إستراتيجية الموقع الملائم الأول. بينت النتائج المقدمة أن وجود الوكيل المعتمد على الحجوزات المرنة يحسن دوماً من معدل قبول الحجوزات و بمعدل وسطي قدره ( 22.25 %). أما النتائج الأكثر أهمية هنا فهي استطاعة الوكيل المقترح على تحسين معدلات قبول الحجوزات في البيئات التنافسية؛ و أظهرت أنه بازدياد التنافسية يزداد معدل قبول الحجوزات المرنة وصولاً إلى نسبة ( 48.4 % ) عند وجود 90 مستخدماً متزامناً في النظام.
تعتبر جدولة المهام على المعالجات-المتعددة من أهم المسائل المدروسة لجعل المعالجات تعمل من دون أزمنة تأخير، و بالتالي تقليل الزمن الكمي اللازم لإتمام المهام. هذا الأمر جعل الاهتمام يتركز على مسألة الجدولة و خوارزمياتها، و خاصة في أنظمة المعالجات المتعد دة التي تحتاج لترتيب المهام عمليا من أجل تنفيذها بشكل أمثل. في هذا البحث، تمت دراسة مسألة الجدولة الستاتيكية لمهام المستقلة على نظام معالجات-متعدد متماثلة، و عرض خوارزمية اعتماداً على أمثة جماعة النحل، و حل مسألة الجدولة باستخدامها، و مقارنتها مع خوارزمية سابقة قد استوحيت من سلوك النحل لنفس الغرض و مع الحل الأمثل لمسألة الجدولة المعروضة. إن الهدف من الخوارزمية هو إيجاد حل مقبول ذي زمن أصغريّ من خلال خوارزمية جماعة النحل، و دراسة تأثير زيادة عدد المهام عند ثبات عدد المعالجات، و تأثير زيادة عدد هذه المعالجات-من أجل عدد من المهام-على ثبات الخوارزمية المعروضة. لقد أوضحت دراسة الخوارزمية المفروضة قدرتها على الحصول على قيمة مثلى لدالة الهدف في اختبارات مسائل جدولة ذات حجم صغير و متوسط. لقد بينت النتائج أن الخوارزمية المفروضة تنتج حلاً أمثل لمسألة الجدولة في أغلب الحالات، و تحسن الخوارزمية التقليدية لأمثلة جماعة النحل.
نقدم في هذا البحث خوارزمية جديدة لحل بعض المشاكل التي تعاني منها خوارزميات عنقدة البيانات كالK-Means. هذه الخوارزمية الجديدة قادرة على عنقدة مجموعة من البيانات بشكل منفرد دون الحاجة لخوارزميات عنقدة أخرى.
في هذا البحث، تمت دراسة مسألة الجدولة الستاتيكية للمهام المستقلة على نظام معالجات-متعدد متماثلة، و عرض خوارزمية اعتماداً على أمثلة جماعة النحل، و حل مسألة الجدولة باستخدامها، و مقارنتها مع خوارزمية سابقة قد استوحيت من سلوك النحل لنفس الغرض و مع الحل الأمثل لمسألة الجدولة المعروضة.
تتسابق الدول و اداراتها في رسم و تخطيط و تنفيذ التنمية السياحية المستدامة، لكونها جزء لا يتجزأ من خططها التنموية الاجتماعية و العمرانية و الاقتصادية و الثقافية. و انطلاقا من أهمية و ضرورة وضع استراتيجيات هادفة و موجهة لتحقيق تنمية سياحية مستدامة ف ي الإقليم الشمالي، عالج هذا البحث مجموعة من استراتيجيات التخطيط السياحي المتنوعة مثل: استرتيجية التخطيط الموقعي، و استراتيجية الاندماج و التكامل، و استراتيجية المثلث السياحي، استراتيجية المحاور التشعبية، استراتيجية التخطيط التصوري.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا