Improving the Load Balancing and Dynamic Placement of Virtual Machines in Cloud Computing using Particle Swarm Optimization Algorithm
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 6
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 252
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-6_005
تاریخ نمایه سازی: 12 خرداد 1400
چکیده مقاله:
Nowadays, maximizing profits, decreasing operating cost and scheduling tasks are the most important issues of cloud computing with its growing usage. In this regard, one of the challenges in cloud computing is to provide an efficient method to deploy virtual machines on physical machines with the aim of optimizing energy consumption, fair load distribution and task scheduling. The purpose of present study is to provide a method for improving task scheduling through an improved particle swarm optimization algorithm. In the proposed method of present study, selection of a proper objective function has led to balanced workload of virtual machines, decreased time of all tasks as well as maximum utilization of all resources and increased productivity in addition to dynamic placement of virtual machine on physical machine. The results of simulation showed that the proposed method has provided an optimized solution for scheduling tasks, equal allocation of tasks in virtual machines and placement on the appropriate physical machine and less time with an improvement of ۰.۰۲ has been spent on the process of outsourcing virtual machines.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A. Yousefipour
Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
A. Rahmani
Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
M. Jahanshahi
Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :