تحلیل و مقایسه الگوریتم های متعادل سازی بار و زمان بندی کار در محیط های رایانش ابری )رویکردها، چالش ها و آینده نگری(

رایانش ابری به عنوان یک فناوری نوین، امکانات گسترده ای برای ارائه خدمات محاسباتی مقیاس پذیر و انعطاف پذیر فراهم کرده است. یکی از چالش های اساسی در این حوزه، مدیریت بهینه منابع و متعادل سازی بار است که تاثیر مستقیمی بر عملکرد و کارایی سیستم های ابری دارد. این مقاله مروری به بررسی و مقایسه الگوریتم های متعادل سازی بار و زمان بندی کار در محیط های رایانش ابری می پردازد. هدف از این تحقیق تحلیل و مقایسه روش های مختلف برای بهینه سازی تخصیص منابع و کاهش مشکلاتی نظیر زمان پاسخ، استفاده بهینه از منابع و افزایش بهره وری است. در این مقاله، ضمن مرور جدیدترین الگوریتم ها و رویکردها در این زمینه، نقاط قوت و ضعف هر روش تحلیل شده و چالش های موجود در پیاده سازی این الگوریتم ها بررسی می شود. نتایج این مرور نشان می دهد که الگوریتم های ترکیبی و مبتنی بر یادگیری ماشین به طور قابل توجهی می توانند عملکرد سیستم های ابری را بهبود بخشند، اما با چالش هایی نظیر پیچیدگی های محاسباتی و تطبیق با تغییرات پویا در تقاضا مواجه هستند. در نهایت، مقاله به بررسی جهت گیری های آینده در این حوزه و پیشنهاد مسیرهایی برای تحقیقات بیشتر در زمینه بهینه سازی متعادل سازی بار و زمان بندی کار در رایانش ابری می پردازد.

کلیدواژه ها:

محاسبات ابری ، توازن بار ، اینترنت اشیا ، یادگیری ماشین