جدولة المهام في الحوسبة السحابية الهجينة بالاعتماد على خوارزمية جينية هجينة

Abstract

تجمع السحابة الهجينة بين الموارد الخاصة والموارد المستأجرة من مزودي خدمات الحوسبة السحابية (اختصارا السحابة)، تخلق هذه المزاوجة تحديات عند جدولة المهام بسبب طبيعة الموارد الغير متجانسة، واختلاف مميزات السحابة الخاصة عن العامة. في الحالة العامة تتم الجدولة وفق قيود جودة الخدمة وأهمها الكلفة والزمن. يقدم هذا البحث خوارزمية مطورة من أجل جدولة المهام في السحابة الهجينة، أطلقنا عليها اسم HGTH (Hybrid Genetic algorithm for Task scheduling in Hybrid cloud)، تجمع هذه الخوارزمية بين خوارزميات الاستدلال(heuristics) والاستدلال الفوقي (meta-heuristics). تقوم الخوارزمية المقترحة بتطبيق خوارزمية جينية على سير العمل بالاستفادة من خوارزمية E-HEFT الاستدلالية في مرحلة التوزيع المبدئي للمهام على الموارد المتاحة بحيث تعطي الموارد ذات الكلفة المنخفضة أولوية أعلى، مع مراعاة التقيد بالحد الزمني. أظهرت الدراسة العملية للبحث كفاءة الخوارزمية في جدولة سير العمل بحيث تم تخفيض الكلفة لنسبة تصل الى 100% في بعض الأحيان، كما أثبتت الخوارزمية تفوقها على الخوارزميات المنافسة.

Keywords

• سحابة هجينة
• خوارزمية جينية
• خوارزمية استدلالية
• الكلفة
• الزمن
• سير العمل