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An Improved Task Allocation Strategy in Cloud using Modified K-means Clustering Technique
Egyptian Informatics Journal ( IF 5.2 ) Pub Date : 2020-02-20 , DOI: 10.1016/j.eij.2020.02.001
Vrajesh Sharma , Manju Bala

In the present era, cloud computing has earned much popularity, mainly because of its utilities and relevance with the current technological trends. It is an arrangement which is highly customizable and encapsulated for providing better computational services to its clients worldwide. In cloud computing, scheduling plays a pivotal role in the optimal utilization of resources. Prevalent priority based job scheduling strategies are silent in deciding scheduling scheme for tasks with the same priority and strive hard in appropriately allocating jobs to virtual machines. In the recent years, despite of much research in this field, these scheduling algorithms are unable to provide optimal solution and are lacking in one way or the other in their performance and efficiency. Work pertaining to the use of four criteria/credits for deciding priority, with modified K-means clustering technique is scant. Therefore, to eliminate the drawbacks of the prevalent or existing system and to enhance the performance and efficiency of cloud computing, a new credits based scheduling algorithm has been rendered. The proposed system considers four real time parameters/factors namely Task-Length, Task-Priority, Deadline and Cost, as credits and uses Modified K-means Clustering technique for categorizing the cloudlets and virtual machines (VMs). Results indicate that the suggested scheduling algorithm has excelled existing priority-based scheduling strategy and it has been empirically proven with experimental/simulated results in this paper. CloudSim 3.0.3, a Cloud Simulation Tool has been used to implement and test the proposed algorithm.



中文翻译:

改进的K-均值聚类技术在云中的一种改进的任务分配策略

在当前时代,云计算已经获得了广泛的普及,这主要是由于其实用性以及与当前技术趋势的相关性。它是一种高度可定制和封装的方案,旨在为其全球客户提供更好的计算服务。在云计算中,调度在资源的最佳利用中起着至关重要的作用。基于流行优先级的作业调度策略在确定具有相同优先级的任务的调度方案时保持沉默,并努力为虚拟机适当分配作业。近年来,尽管在该领域进行了大量研究,但是这些调度算法无法提供最佳解决方案,并且在性能和效率上缺乏一种或另一种方式。有关使用四个标准/信用来确定优先级的工作,修改后的K均值聚类技术很少。因此,为了消除普遍或现有系统的缺点并提高云计算的性能和效率,提出了一种新的基于信用的调度算法。拟议的系统将四个实时参数/因素(任务长度,任务优先级,期限和成本)视为信用,并使用改进的K均值聚类技术对小云和虚拟机(VM)进行分类。结果表明,所提出的调度算法优于现有的基于优先级的调度策略,并通过实验/仿真结果进行了实验证明。CloudSim 3.0.3(一种云仿真工具)已用于实施和测试该算法。为了消除普遍或现有系统的缺点并提高云计算的性能和效率,提出了一种新的基于积分的调度算法。拟议的系统将四个实时参数/因素(任务长度,任务优先级,期限和成本)视为信用,并使用改进的K均值聚类技术对小云和虚拟机(VM)进行分类。结果表明,所提出的调度算法优于现有的基于优先级的调度策略,并通过实验/仿真结果进行了实验证明。CloudSim 3.0.3(一种云仿真工具)已用于实施和测试该算法。为了消除普遍或现有系统的缺点并提高云计算的性能和效率,提出了一种新的基于积分的调度算法。拟议的系统将四个实时参数/因素(任务长度,任务优先级,期限和成本)视为信用,并使用改进的K均值聚类技术对小云和虚拟机(VM)进行分类。结果表明,所提出的调度算法优于现有的基于优先级的调度策略,并通过实验/仿真结果进行了实验证明。CloudSim 3.0.3(一种云仿真工具)已用于实施和测试该算法。提出了一种新的基于积分的调度算法。拟议的系统将四个实时参数/因素(任务长度,任务优先级,期限和成本)视为信用,并使用改进的K均值聚类技术对小云和虚拟机(VM)进行分类。结果表明,所提出的调度算法优于现有的基于优先级的调度策略,并通过实验/仿真结果进行了实验证明。CloudSim 3.0.3(一种云仿真工具)已用于实施和测试该算法。提出了一种新的基于积分的调度算法。拟议的系统将四个实时参数/因素(任务长度,任务优先级,期限和成本)视为信用,并使用改进的K均值聚类技术对小云和虚拟机(VM)进行分类。结果表明,所提出的调度算法优于现有的基于优先级的调度策略,并已通过实验/仿真结果进行了实验证明。CloudSim 3.0.3(一种云仿真工具)已用于实施和测试该算法。并使用Modified K-means聚类技术对cloudlet和虚拟机(VM)进行分类。结果表明,所提出的调度算法优于现有的基于优先级的调度策略,并已通过实验/仿真结果进行了实验证明。CloudSim 3.0.3(一种云仿真工具)已用于实施和测试该算法。并使用Modified K-means Clustering技术对cloudlet和虚拟机(VM)进行分类。结果表明,所提出的调度算法优于现有的基于优先级的调度策略,并已通过实验/仿真结果进行了实验证明。CloudSim 3.0.3(一种云仿真工具)已用于实施和测试该算法。

更新日期:2020-02-20
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