Методи управління розподіленим обчислювальним процесом в гетерогенних хмарних системах

Abstract

Робота присвячена вдосконаленню методів планування завдань у хмарних обчисленнях. Запропоновано двоетапний підхід, який передбачає створення віртуальних машин на основі кластеризації історичних даних та використання гібридного генетичного алгоритму мурашиних колоній для ефективного призначення завдань. Проведено експериментальне моделювання для оцінки ефективності запропонованого підходу. Результати показали значне скорочення часу виконання завдань, підвищення пропускної здатності та покращення масштабованості хмарних обчислень. Запропонований метод може бути корисним для покращення продуктивності та ефективності управління ресурсами у великих розподілених системах. Запропоновані методи можуть бути використані для покращення роботи центрів обробки даних, зменшення часу очікування завдань та зниження витрат на обслуговування. Оптимізоване управління ресурсами сприятиме підвищенню ефективності обчислювальних систем у різних сферах, таких як наукові дослідження, фінанси, медицина та логістика.