МОДИФИЦИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАДАНИЙ НА РЕСУРСЫ ДЛЯ СИСТЕМ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Объектом исследования выступает процесс распределения пула входных заданий на вычислительные ресурсы в гибридных кластерных системах. Предмет исследования – информационная технология распределения заданий на вычислительные ресурсы гибридных кластерных систем. Цель – разработка и внедрение этапа имитационного моделирования в модифицированную информационную технологию распределения входящего пула заданий на вычислительные мощности гибридных кластерных систем. Задачи: на основе математических моделей заданий, вычислительных ресурсов и методов распределения модифицировать существующую информационную технологию распределения заданий; разработать информационную систему, которая будет выполнять автоматизированный процесс сбора и обработки полученных данных; сформировать ряд экспериментов по распределению входного пула заданий, на основе реализованных в среде имитационного моделирования методов распределения. Методы исследования базируются на использовании теории множеств, общей теории систем и теории имитационного моделирования. Получены следующие результаты. Предложена модифицированная информационная технология распределения программных заданий большой размерности на вычислительные ресурсы для систем облачных вычислений с использованием имитационной среды моделирования с последующим выбором наилучшего плана распределения по каждому пулу входных заданий. Предложенная информационная технология внедрена в имитационную среду моделирования, которая позволяет воспроизводить процесс функционирования элементарных событий, происходящих в реальных гибридных кластерных системах с сохранением логики их взаимодействия в реальном времени. Выводы: предложенная информационная технология объединяет процессы сбора, хранения, обработки и передачи данных с использованием предложенных в работе методов распределения, средства для дальнейшего анализа результатов моделирования и принятия решения о выполнении определенного действия (выбора наилучшего плана распределения). Использование в среде моделирования множества методов распределения позволяет провести серию экспериментов и на основании полученных результатов, осуществить выбор наилучшего плана распределения для конкретного входного пула заданий (на основании выбранной стратегии распределения)

A Pareto-based Metaheuristic for Scheduling HPC Applications on a Geographically Distributed Cloud Federation

International audienceReducing energy consumption is an increasingly important issue in cloud computing, more specif- ically when dealing with High Performance Comput- ing (HPC). Minimizing energy consumption can signif- icantly reduce the amount of energy bills and then in- crease the provider's profit. In addition, the reduction of energy decreases greenhouse gas emissions. Therefore, many researches are carried out to develop new methods in order to make HPC applications consuming less energy. In this paper, we present a multi-objective genetic algorithm (MO-GA) that optimizes the energy consumption, CO2 emissions and the generated profit of a geographically distributed cloud computing infrastructure. We also propose a greedy heuristic that aims to maximize the number of scheduled applications in order to compare it with the MO-GA. The two approaches have been experimented using realistic workload traces from Feitelson's PWA Parallel Workload Archive. The results show that MO-GA outperforms the greedy heuristic by a significant margin in terms of energy consumption and CO2 emissions. In addition, MO-GA is also proved to be slightly better in terms of profit while scheduling more applications

Shadow Price Guided Genetic Algorithms

The Genetic Algorithm (GA) is a popular global search algorithm. Although it has been used successfully in many fields, there are still performance challenges that prevent GA’s further success. The performance challenges include: difficult to reach optimal solutions for complex problems and take a very long time to solve difficult problems. This dissertation is to research new ways to improve GA’s performance on solution quality and convergence speed. The main focus is to present the concept of shadow price and propose a two-measurement GA. The new algorithm uses the fitness value to measure solutions and shadow price to evaluate components. New shadow price Guided operators are used to achieve good measurable evolutions. Simulation results have shown that the new shadow price Guided genetic algorithm (SGA) is effective in terms of performance and efficient in terms of speed

Evolutionary Game Theoretic Multi-Objective Optimization Algorithms and Their Applications

Multi-objective optimization problems require more than one objective functions to be optimized simultaneously. They are widely applied in many science fields, including engineering, economics and logistics where optimal decisions need to be taken in the presence of trade-offs between two or more conicting objectives. Most of the real world multi-objective optimization problems are NP-Hard problems. It may be too computationally costly to find an exact solution but sometimes a near optimal solution is sufficient. In these cases, Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) provide good approximate solutions to problems that cannot be solved easily using other techniques. However Evolutionary Algorithm is not stable due to its random nature, it may produce very different results every time it runs. This dissertation proposes an Evolutionary Game Theory (EGT) framework based algorithm (EGTMOA) that provides optimality and stability at the same time. EGTMOA combines the notion of stability from EGT and optimality from MOEA to form a novel and promising algorithm to solve multi-objective optimization problems. This dissertation studies three different multi-objective optimization applications, Cloud Virtual Machine Placement, Body Sensor Networks, and Multi-Hub Molecular Communication along with their proposed EGTMOA framework based algorithms. Experiment results show that EGTMOAs outperform many well known multi-objective evolutionary algorithms in stability, performance and runtime