دانلود پاورپوینت آشنایی با الگوریتم های زمانبندی (Meet the scheduling algorithm)

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت آشنایی با الگوریتم های زمانبندی (Meet the scheduling algorithm) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فهرست مطالب:

زمانبندی در سیستم های تک پردازنده

زمانبندی در سیستم های چند پردازنده

زمانبندی Task بر روی سیستم های چند پردازنده

List Scheduling

Clustering

Genetic Algorithms

Simulated Annealing

رقابت بر روی منابع ارتباطی

زمانبندی لینک

زمانبندی در پردازنده های چند هسته ای

---------------------

زمانبندی در سیستم های تک پردازنده:

بیشینه کردن میزان بهره گیری از پردازنده

جلوگیری از اتلاف زمان پردازنده به هنگام انجام عملیات ورودی/خروجی توسط برنامه های مختلف

ارائه چند برنامه ای

از میان پردازه های آماده اجرا در حافظه، یکی را

برای اجرا بر روی پردازنده انتخاب می کند.

اهداف زمانبندی پردازنده:

Utilization پردازنده- تا جای ممکن، پردازنده اشغال نگه داشته شود.

برون دهی- تعداد پردازه هایی که اجرای آنها در واحد زمان تکمیل می شود.

زمان turnaround- زمان سپری شده برای اجرای یک پردازه خاص

زمان انتظار- میزان زمان انتظار پردازه در صف برای دستیابی به پردازنده

زمان پاسخ- میزان زمان سپری شده از ارسال پردازه تا دریافت اولین پاسخ از پردازه

(First Come First Served (FCFS:

  Process  Burst Time 

   P1  24

   P2   3

   P3  3

Suppose that the processes arrive in the order: P1 , P2 , P3 
The Gantt Chart for the schedule is:

Waiting time for P1  = 0; P2  = 24; P3 = 27

Average waiting time:  (0 + 24 + 27)/3 = 17

 

Shortest-Job-First (SJF) Scheduling:

به هر پردازه طول بازه زمانی بعدی که نیاز به پردازنده دارد را تخصیص می دهیم. پردازنده ابتدا به پردازه ای تخصیص می یابد که دارای کوتاهترین زمان بعدی باشد.

SJF از نظر میانگین زمان انتظار برای یک مجموعه از پردازه ها بهینه است.

مهم ترین چالش در این میان پیش بینی رفتار آینده پردازه ها می باشد.

زمانبندی بر اساس اولویت:

به هر کدام از پردازه ها یک عدد اولویت، نسبت داده می شود.

هر پردازه ای که دارای اولویت بیشتری باشد، زود تر به پردازنده دست خواهد یافت.

SJF نوعی زمانبندی بر اساس اولویت می باشد.

امکان وقوع Starvation در این نوع از زمان بندی ها وجود دارد.

Aging

(Round Robin (RR:

هر پردازه، به اندازه بازه زمانی معینی، پردازنده را در اختیار می گیرد و بعد از سپری شدن این بازه، پردازنده در اختیار پردازه دیگری قرار می گیرد.

 

شامل 50 اسلاید powerpoint

Advanced call scheduling for testing a telecommunications network

اختصاصی از رزفایل Advanced call scheduling for testing a telecommunications network دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این مقاله به زبان لاتین می باشد که در رابطه با برنامه ریزی تماس پیشرفته برای آزمایش ارتباطات از راه دور شبکه است. به صورت فایل پی دی اف و در 8 صفحه آماده شده است.

Cloud Task Scheduling Based on Ant Colony Optimization (زمانبندی کار در محیط ابر بر اساس بهینه سازی مورچگان)

اختصاصی از رزفایل Cloud Task Scheduling Based on Ant Colony Optimization (زمانبندی کار در محیط ابر بر اساس بهینه سازی مورچگان) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان انگلیسی مقاله : Cloud Task Scheduling Based on Ant Colony Optimization

چاپ شده در :  Computer Engineering & Systems (ICCES), 2013 8th International Conference

Abstract

Cloud computing is the development of distributed computing, parallel computing and grid computing, or defined as the commercial implementation of these computer science concepts. One of the fundamental issues in this environment is related to task scheduling. Cloud task scheduling is an NP-hard optimization problem, and many meta-heuristic algorithms have been proposed to solve it. A good task scheduler should adapt its scheduling strategy to the changing environment and the types of tasks. In this paper a cloud task scheduling policy based on ant colony optimization algorithm compared with different scheduling algorithms FCFS and round-robin, has been presented. The main goal of these algorithms is minimizing the makespan of a given tasks set. Ant colony optimization is random optimization search approach that will be used for allocating the incoming jobs to the virtual machines. Algorithms have been simulated using Cloudsim toolkit package. Experimental results showed that the ant colony optimization outperformed FCFS and round-robin algorithms

عنوان فارسی مقاله: زمانبندی  کار  در محیط ابر  بر اساس  بهینه سازی مورچگان

چکیده: پردازش ابری، توسعه محاسبات توزیع شده ، محاسبات موازی و محاسبات گیرید، و یا به عنوان
پیاده سازی تجاری  این  مفاهیم علوم کامپیوتر، می باشد. یکی از مسائل اساسی در این محیط ،مربوط به زمانبندی کار است. زمانبدی کار در محیط ابر، یک مسئله بهینه سازی NP-hard است، و بسیاری از الگوریتم های فرا اکتشافی (meta-hueristic)پیشنهاد شده است که آن را حل کند.  یک زماننبد خوب کار باید
استراتژی زماننبدی را به محیط در حال تغییر و انواع کارها، منطبق نماید. در این مقاله یک سیاست زماننبدی کار ابر بر اساس الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها در مقایسه با الگوریتم های زمانبندی مختلف FCFS و round-robin، معرفی شده است. هدف اصلی از این الگوریتم این است که به حداقل رساندن makespan  مجموعه کارهای داده شده است. بهینه سازی کلونی مورچه ها ،روش جستجو بهینه سازی تصادفی است که برای تخصیص  برای کارهای وارده به ماشین های مجازی، استفاده می شود. الگوریتم ،با استفاده از بسته ابزار Cloudsim شبیه سازی شده است. نتایج تجربی،نشان داد ه است که بهینه سازی کلونی مورچه ها عملکرد بهتری نسبت به الگوریتم های FCFSو round-robin داشته است
.
کلمات کلیدی:پرزداش ابری. زماننبدی کار. makespan. بهینه سازی کلونی مورچه. CloudSim

I.مقدمه
پردازش ابری با یک الگوی جدید برای تأمین منابع محاسباتی مختلف،  همراه شده است ،معمولا به سه جنبه اساسی رسیدگی می نماید: زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)، پلت فرم به عنوان خدمات (PaaS) و نرم افزار به عنوان خدمات (SaaS)  [1]. با توجه به رشد سریع از پردازش ابری در چشم انداز IT، چندین تعریف پدید آمده است. پردازش ابری،را می توان به عنوان یک نوع از سیستم موازی  و توزیع شده شامل مجموعه ای از درون متصل شده وکامپیوترهای مجازی که به صورت دینامیک فراهم شده  و معرفی شده به عنوان یک یا چند منبع محاسباتی یکپارچه بر اساس توافق  سطح خدمات از طریق مذاکره بین ارائه دهنده خدمات و مصرف کنندگان [2] تعریف نمود. با پشتیبانی از تکنولوژی مجازی سازی پلتفرم ابر،  مراکز مهم را قادر می سازد تا منابع  محاسباتی را به صورت ماشین های  مجازی  به کاربران اجاره دهد [3]. از آنجا که صدها هزار نفر ازماشین های مجازی (VMS) استفاده می کنند،تخصیص  به صورت دستی وظایف به منابع محاسباتی در ابرها دشوار است [4]. بنابراین ما نیاز به یک الگوریتم کارآمد برای زماننبدی کار در محیط ابر داریم.
 یک زمانبند خوب  کار باید استراتژی زماننبدی خود را به محیط در حال تغییر و نوع کار وفق دهد [5].

 پس از پرداخت آنلاین در پایین همین سایت سریعا فایل رایگان مقاله لاتین و لینک خرید ترجمه کامل مقاله با کیفیتی عالی درفرمتword به صورت آنلاین برای شما ارسال گردد.

دانلود مقاله Cloud-aware data intensive workflow scheduling on volunteer computing systems - انتشار 2015

اختصاصی از رزفایل دانلود مقاله Cloud-aware data intensive workflow scheduling on volunteer computing systems - انتشار 2015 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Future Generation Computer Systems

Volume 51, October 2015, Pages 87–97

Abstract

Volunteer computing systems offer high computing power to the scientific communities to run large data intensive scientific workflows. However, these computing environments provide the best effort infrastructure to execute high performance jobs. This work aims to schedule scientific and data intensive workflows on hybrid of the volunteer computing system and Cloud resources to enhance the utilization of these environments and increase the percentage of workflow that meets the deadline. The proposed workflow scheduling system partitions a workflow into sub-workflows to minimize data dependencies among the sub-workflows. Then these sub-workflows are scheduled to distribute on volunteer resources according to the proximity of resources and the load balancing policy. The execution time of each sub-workflow on the selected volunteer resources is estimated in this phase. If any of the sub-workflows misses the sub-deadline due to the large waiting time, we consider re-scheduling of this sub-workflow into the public Cloud resources. This re-scheduling improves the system performance by increasing the percentage of workflows that meet the deadline. The proposed Cloud-aware data intensive scheduling algorithm increases the percentage of workflow that meet the deadline with a factor of 75% in average with respect to the execution of workflows on the volunteer resources.

 

Keywords

• Volunteer computing;
• Resource provisioning;
• Data intensive workflow scheduling;
• Cloud computing