Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'n.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'n.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by BULUD TEXNOLOGİYALARINDA YÜK BALANSLAŞDIRILMASI ÜÇÜN ÇOXKRİTERİYALI OPTİMALLAŞDIRMA ÜSULU (azərb.) - Problems of Information Technology, scientific -practical journal
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI
BULUD TEXNOLOGİYALARINDA YÜK BALANSLAŞDIRILMASI ÜÇÜN ÇOXKRİTERİYALI OPTİMALLAŞDIRMA ÜSULU (azərb.)
Əliquliyev Rasim M., İmamverdiyev Yadigar N, Abdullayeva Fərqanə C.

Bulud texnologiyaları mühitində tapşırıqların planlaşdırılması prosesinin optimallaşdırılması çoxkriteriyalı NP-çətin (ing. NP-hard, nondeterministic polynomial) problemdir. Məqalədə bulud mühitində yükün balanslaşdırılması üçün “sürü” intellektinə əsaslanan optimallaşdırma  alqoritminə (ing. Particle Swarm Optimization, PSO) əsaslanan çəkili(ing. Task Based Load Balancing) üsulu təklif edilmişdir. Üsul bulud texnologiyaları mühitində virtual maşınlarda izafi yükləmə yaradan tapşırıqların yüklənmiş virtual maşınlardan münasib virtual maşınlara optimal miqrasiyasını təmin edir. Təklif edilmiş optimallaşdırma üsulunda tapşırıqların emal vaxtı və ötürülmə vaxtının minimallaşdırılması məqsəd funksiyaları kimi seçilmişdir. Təklif edilmiş yanaşmanın eksperimental yoxlanması Cloudsim və Jswarm proqramlarında aparılmışdır. Simulyasiya nəticəsində təklif edilmiş üsul əsasında tapşırıqların planlaşdırılması üçün optimal həll tapılmış, tapşırıqların Virtual Maşınlara (VM-lərə) bərabər paylanması təmin edilmiş və onların VM-lərə təyin edilməsi prosesinə olduqca az vaxtın sərf edilməsi əldə olunmuşdur (səh.3-15).

Açar sözlər: Bulud texnologiyaları, “sürü” intellektinə əsaslanan optimallaşdırma alqoritmi, virtual maşın miqrasiyası, tapşırıqların planlaşdırılması, Cloudsim, Jswarm, verilənlər intensivliyi, hesablama intensivliyi.
DOI : 10.25045/jpit.v08.i2.01
Ədəbiyyat
  • Metri G., Srinivasaraghavan S., ShiW., Brockmeyer M. Experimental analysis of application specific energy efficiency of datacenters with heterogeneous servers / Proc. of the IEEE 5th International Conference on Cloud Computing, 2012, pp.786−793.
  • Vaquero L.M., Rodero-Merino L., Caceres J., Lindner M. A break in the clouds: towards a cloud definition // ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2008, vol.39, no.1, pp.50−55.
  • Ramezani F., Lu J., Hussain F.K. Task-based system load balancing in cloud computing using Particle Swarm Optimization // International Journal of Parallel Programming, 2013, vol.42, no.5, pp.739−754.
  • Guo L., Zhao S., Shen S., Jiang C. Task scheduling optimization in cloud computing based on heuristic algorithm //Journal of Networks, 2012. vol.7, no3, pp.547−553.
  • Alguliev R.M., Alyguliev R.M., Alekperov R.K. An approach to optimal task assignment in a distributed system // Journal of Automation and Information Sciences, 2004, vol.36, no.10, pp.51–55.
  • Танаев В.С., Гордон В.С., Шафранский Я.М. Теория расписаний. Одностадийные системы. М.:Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984, c.384.
  • Wu Z., Liu X., Ni Z., Yuan D., Yang Y. A market-oriented hierarchical scheduling strategy in cloud workflow systems // The Journal of Supercomputing, 2013, vol.63, no.1, pp.256−293.
  • Ajit M., Vidya G. VM level load balancing in cloud environment / Proc. of the fourth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), 2013, pp.87−95.
  • Chawla Y., Bhonsle M. A study on scheduling methods in cloud computing // International Journal of Emerging Trends &Technology in Computer Science (IJETTCS), 2012, vol.1, no.3, pp.12−17.
  • Mohammad M., ValiKardan S., Shahi Z., Azar S.I. Towards workflow scheduling in cloud computing: A comprehensive analysis // Journal of Network and Computer Applications, 2016, vol.66, pp. 64−82.
  • Milani A.S., Navimipour N.J. Load balancing mechanisms and techniques in the cloud environments: Systematic literature review and future trends // Journal of Network and Computer Applications, 2016, vol.71, pp.86−98.
  • Ajit M., Vidya G. VM level load balancing in cloud environment / Fourth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), 2013, pp.1−5.
  • Madni S.H., Latiff M.S., Coulibaly Y., Abdulhamid S.M. Resource scheduling for Infrastructure as a Service (IaaS) in cloud computing: Challenges and opportunities // Journal of Network and Computer Applications, 2016, vol.68, pp.173−200.
  • Ramezani F., Lu J., Hussain F. Task scheduling optimization in cloud computing applying multi-objective particle swarm optimization // Service-Oriented Computing, 2013, vol.8274, pp.237−251.
  • Ramezani F., Lu J., Hussain F.K. Task-based system load balancing in cloud computing using particle swarm optimization // Knowledge Engineering and Management, 2013, pp.31−42.
  • Ramezani F. Evolutionary algorithm-based multi-objective task scheduling optimization model in cloud environments // World Wide Web, 2015, vol.18, no.6, pp.1737−1757.
  • Dhinesh B.D., Krishna P.V. Honey bee behavior inspired load balancing of tasks in cloud computing environments // Applied Soft Computing, 2013, vol.13, no.5, pp.2292−2303.
  • Babu K.R., Samuel P. Enhanced bee colony algorithm for efficient load balancing and scheduling in cloud // Innovations in Bio-inspired Computing and Applications, 2016, pp.67−78.
  • Banerjee S., Adhikari M., Kar S., Biswas U. Development and analysis of a new cloudlet allocation strategy for QoS improvement in cloud // Arabian Journal for Science and Engineering, 2015, vol.40, no.5, pp.1409−1425.
  • Liu Y., Zhang C., Li B., Niu J. DeMS: A hybrid scheme of task scheduling and load balancing in computing clusters // Journal of Network and Computer Applications, 2015, pp.1−8.
  • Cho K.M., Tsai P.W., Tsai C.W., Yang C.S. A hybrid meta-heuristic algorithm for VM scheduling with load balancing in cloud computing // Neural Computing and Applications, 2015, vol.26, no.6, pp.1297−1309.
  • Alguliev R.M., Aliguliyev R.M., Mehdiyev C.A. An optimization approach to automatic generic document summarization // Computational Intelligence,2013, vol.29, no.1, pp.129−155.
  • Aliguliyev R.M. Clustering techniques and discrete particle swarm optimization algorithm for multi-document summarization // Computational Intelligence, 2010, vol.26, no.4, pp.420−448.
  • Cakar T., Koker R. Solving Single Machine Total Weighted Tardiness Problem with Unequal Release Date Using Neurohybrid Particle Swarm Optimization Approach // Computational Intelligence and Neuroscience, 2015, vol.2015, pp.1−13.