Geri Dön

Bulut bilişim teknolojisi ile görev zamanlama algoritmalarının performanslarının belirlenmesi

Determination of performance of task scheduling algorithms with cloud computing technology

PDF İndir

  1. Tez No: 919322
  2. Yazar: ASLAN SAMET BİLGİÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN ZENGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bulut bilişim son yıllarda güncel ve popüler bir teknoloji haline gelerek her alan karşımıza çıkar oldu. Aslında her alanda karşımıza çıkması da bu teknolojinin neden popüler olduğunu göstermektedir. Günümüzde birçok cihazın internet bağlantısı olmasına karşın yeterli düzeyde kaynağa sahip olamıyor. Burada ki kaynaktan kastımız gerek işleme yeteneği gerek saklama alanı gerek ise de enerji kaynağı yeterli olmuyor. İşte burada bu problemlerin çözümüne bulut bilişim devreye giriyor. Düşük kaynağa sahip cihazlarda, büyük verilere ve ihtiyaç duyduğu yüksek karmaşıklıktaki hesaplamalara ulaşılabiliyor. Bulut hesaplamayı (Cloud Computing) adaptif hesaplama kaynaklarına, depolama alanlarına, serverlara, farklı uygulamalara ve servislere servis sağlayıcı ile etkileşime ihtiyaç duymadan ve minimum yönetim maliyeti ile sağlayan bir internet tabanlı hesaplama sistemi olarak tanımlayabiliriz. Yapılan çalışmada Bulut Hesaplamanın görev zamanlama(task scheduling) optimizasyonu, sezgisel algoritmalar kullanılarak incelenmiştir. Bulut Bilişim ile ilgili hizmet sunan sistem ve ticari hizmet servisleri ve OpenStack gibi açık kaynaklı sistemler araştırılmıştır. Araştırma çalışmaları için CloudSim kullanılmıştır. CloudSim açık kaynaklı bulut hesaplamasının altyapısı ve servislerini içeren bir simülatördür. CLOUDS Lab tarafından Java dilinde geliştirilmiştir. Java ile geliştirilmiş olması da java ile yazılım geliştiren geliştiriciler için bir avantajdır. Java object oriented (nesne yönelimli) bir dil olması sebebi ile araştırmacılara bu anlamda da kullanım kolaylığı sağlamaktadır. Bulut Hesaplamanın görev zamanlama(task scheduling) algoritmalarında ki performansını incelerken bilgisayarların kaynak kullanımında üç etkene dikkat edilmelidir. İşlemci yoğunluklu, Depolama yoğunluklu ve Ağ trafiği yoğunluklu kullanımını iyi bir şekilde organize edilmelidir. Şöyle ki İşlemci yoğunluklu bir kullanım gerçekleştiğinde işlemci yuvalarında rekabet olacak ve diğer kaynaklar (bellek, disk vb.) kullanılmadan boşa harcanacak. Sonuç olarak hizmet kalitesi yüksek olmayacak ve darboğazlar oluşacak. Bu nedenle, diğer kaynakların kullanımı az olacağından bazı kaynaklar boşa harcanması nedeniyle enerji kaybı yaşanacak. Bu nedenle kaynakları doğru kullanmak görev zamanlaması(task scheduling) algoritmalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Görev Zamanlaması(task scheduling) algoritmaları istemcilerin görevlerini mevcut ve uygun sanallaştırılmış kaynaklarla eşleştirmek için kullanılan bir tekniktir. Bulut bilişim gibi heterojen sistemde, dağıtılmış ve ölçeklenebilir bir ortam olduğu için performanslarını değerlendirmek sorunu daha zor hale gelir. Bu nedenle, sistemin performansı anlayabilmek için anahtar olarak kabul edilen etkili bir görev zamanlama algoritmasına ihtiyaç vardır. Görev zamanlama algoritması olarak ; •First Come First Serve (FCFS), Shortest Job First (SJF), Longest Job First (LJF) ve Round Robin(RR) gibi geleneksel algoritmalar •Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ve Gri Kurt Algoritması(GWO) gibi sezgi üstü(meta-sezgisel) algoritmalar Kullanılmıştır. Bu Algoritmaları CloudSim üzerinde 30 adet girdi ile çalıştırılarak süreç performanslarını incelenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda sezgi üstü(meta sezgisel) algoritmaların klasik algoritmalara göre üstünlüğünü görülmüştür. Sezgi üstü algoritmaların ise gelecek çalışmalarda daha iyi performans sergileyebilmesi için hibrit algoritmalar oluşturulması ve bu yönde çalışmaların yapılarak hibritleşmiş güçlü algoritmalar üretilmesi düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Cloud computing has become a current and popular technology in recent years and has become available in every field. In fact, the fact that it is encountered in every field shows why this technology is popular. Nowadays, although many devices have an internet connection, they do not have sufficient resources. What we mean by resource here is that neither processing ability, storage space nor energy source are sufficient. This is where cloud computing comes into play to solve these problems. Big data and the high complexity calculations it requires can be accessed on devices with low resources. We can define cloud computing as an internet-based computing system that provides adaptive computing resources, storage areas, servers, different applications and services without the need for interaction with the service provider and with minimum management cost. In the study, task scheduling optimization of Cloud Computing was examined using heuristic algorithms. Systems and commercial services that provide services related to Cloud Computing and open source systems such as OpenStack have been investigated. CloudSim was used for the research work. CloudSim is a simulator containing the infrastructure and services of open source cloud computing. It was developed in Java language by CLOUDS Lab. The fact that it was developed in Java is also an advantage for developers who develop software with Java. Since Java is an object-oriented language, it provides ease of use for researchers in this sense. When examining the performance of Cloud Computing in task scheduling algorithms, three factors should be taken into consideration in the resource usage of computers. Processor-intensive, storage-intensive and network traffic-intensive usage should be well organized. Namely, when processor-intensive usage occurs, there will be competition for processor slots and other resources (memory, disk, etc.) will be wasted without being used. As a result, service quality will not be high and bottlenecks will occur. Therefore, since the use of other resources will be less, there will be energy loss due to wasting of some resources. For this reason, task scheduling algorithms are needed to use resources correctly. Task scheduling algorithms are a technique used to match clients' tasks to available and appropriate virtualized resources. In heterogeneous system like cloud computing, the problem of evaluating their performance becomes more difficult as it is a distributed and scalable environment. Therefore, there is a need for an effective task scheduling algorithm, which is considered the key to understanding the performance of the system. As a task scheduling algorithm; • Traditional algorithms such as First Come First Serve (FCFS), Shortest Job First (SJF), Longest Job First (LJF) and Round Robin(RR) • Meta-heuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Gray Wolf Algorithm (GWO) Used. These algorithms were run on CloudSim with 30 inputs and their process performance was examined. As a result of the study, it was seen that meta-heuristic algorithms are superior to classical algorithms. In order for superintuitive algorithms to perform better in future studies, it is planned to create hybrid algorithms and to produce powerful hybrid algorithms by carrying out studies in this direction.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    768890

    A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Tez No

    539949

    Application of particle swarm optimization algorithm in allocating cloud resources for video on demand

    Bulut kaynaklarını talebe göre video için tahsis etme konusundaPSO tekniğinin uygulanması

    BETÜL AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BANU GÜNEL KILIÇ

    PROF. DR. AHMET COŞAR

  3. Tez No

    891715

    Privacy-preserving authentication methods

    Gizliliği koruyan kimlik doğrulama yöntemleri

    KÜBRA NARİ BAYKAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

  4. Tez No

    765594

    Novel data partitioning and scheduling schemes for dynamic federated vehicular cloud

    Dinamik federe araç bulutu için yeni bir görev yükü paylaşımı ve iş planlaması şemaları

    WISEBORN MANFE DANQUAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  5. Tez No

    607189

    Otomatize edilmiş web tabanlı veri analizi sistem bileşenleri tasarımı

    Design of the automated web based data analysis system components

    MEHMET AKİF ORTAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI

Geri Dön