Bulut sistemlerinde toplam tamamlanma ve enerji tabanlı sanal makine çizelgelemesi

Loading...
Publication Logo

Date

2024

Authors

KORHAN KARABULUT
ALPER KIZIL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Open Access Color

GOLD

Green Open Access

No

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Publicly Funded

No
Impulse
Average
Influence
Average
Popularity
Average

Research Projects

Journal Issue

Abstract

Bulut bilişim internet altyapısının son yıllarda dünya çapında gelişmesiyle önem kazanmış yeni bilişim paradigmalardandır. Hem büyük şirketlere hem de gelişme aşamasındaki küçük ve orta ölçekli şirketlere hem de bağımsız geliştiricilere kendi donanım altyapılarını güncel ve işler tutma maliyetlerinden kurtaran kaynak kullanımında esneklik sağlayan veri kayıplarını minimize edebilmeleri için ek olanak sağlayan bir teknolojidir. Gelecekte de bulut bilişime olan talebin artacağı ortadadır. Bu tür veri merkezleri yapıları gereği oldukça yüklü miktarda enerji tüketimi yapmaktadırlar bu tüketimde yapılacak en küçük tasarruflar bile bu devasa merkezlerin çok önemli miktarda enerji tasarrufu yapmalarını sağlayacaktır. Literatüre baktığımızda da Yeşil bilişim (Green Computing) yıldan yıla gitgide önem kazanmaktadır. Bulut Çizelgeleme problemi kısıtlı sayıdaki bulut kaynağının teoride sınırsız sayıda olabilecek kullanıcı talebine en uygun en iyi çözümün bulunmasını amaçlayan NP- Zor olduğu kanıtlanmış bir problemdir. Bu çalışmada öncelikle bir sunucu bilgisayarı için deneye dayalı bir iş yükü / güç tüketimi modeli önerilmiş sonra da toplam bitiş süresi ve enerji tüketimi eniyileme yapan iki genetik algoritma farklı sunucu yüklerinde bu ölçütler üzerinden kıyaslanmıştır. Sonuçta bu iki kriterin birbirleriyle yakın ilişkide olduğu görülmüş ayrıca enerji kriterini eniyilemenin tam ya da tama yakın sunucu yüklerinde zaman kriteri eniyilemeye göre %10 – %13 arasında daha olumlu bir etkisi olduğu saptanmıştır. Bu sayede yüksek sunucu yüklerinde enerji eniyilemenin amaç fonksiyonu olarak kullanılmasını ile ciddi oranda enerji tasarrufunun mümkün olabileceği gösterilmiştir.

Description

Keywords

Mühendislik- Elektrik ve Elektronik-Bilgisayar Bilimleri- Yazılım Mühendisliği-Robotik

Fields of Science

0211 other engineering and technologies, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology

Citation

1. Synergy Research Group. Q2 Cloud Market Grows by 29% Despite Strong Currency Headwinds, Amazon Increases its Share.https://www.srgresearch.com/articles/q2-cloud-market-grows-by-29-despite-strong-currency-headwinds-amazon-increases-its-share. Yayın tarihi Temmuz 28 2022. Erişim tarihi Kasım 5 2022.2. Shehabi A. Smith S. Sartor D. Brown R. Herrlin M. Koomey J. Masanet E. Horner N. Azevedo I. Lintner W. United States Data Center Energy Usage Report Berkeley National Laboratory Orlando 2016.3. Clarivate. Clarivate Web of Science Document Search. https://www.webofscience.com/wos. Erişim tarihi Ağustos 15 2022.4. Haitao Y. Bi J. Zhou M. Qing L. Ammari A. Biobjective Task Scheduling for Distributed Green Data Centers IEEE Transactions On Automation Science And Engineering. 18 (2) 731-742 2021.5. Othman S. Almalki F. Chakraborty C. Sakli H. Privacy-preserving aware data aggregation for IoT-based healthcare with green computing technologies Computers and Electrical Engineering. 101 (2) 108025 2022.6. Medeni I. Virtual Private Server Or Micro Pcs: Which Is Better For The Learning Management System Decision? 3rd International Conference on Education and Social Sciences (INTCESS) Istanbul - Türkiye 2016.7. Öztürk A. Ümit K. Medeni İ. Üçüncü B. Caylan M. Akba F. Medeni T. Green ICT (Information and Communication Technologies): A Review of Academic and Practitioner International Journal of e Business and e Government Studies 3 (1) 1-16 2011.8. Lannelongue L. Grealey J. Inouye M. Green Algorithms: Quantifying the Carbon Footprint of Computation Advanced science 8 (12) 2021.9. Zhan Z.-H. Liu X.-F. Gong Y.-J Zhang J. Chung H. S.-H Li Y. Cloud Computing Resource Scheduling and a Survey of Its Evolutionary Approaches\" ACM Computing Surveys 47 (4) 1-33 2015.10. Chu P. C. Beasley J. E. A Genetic Algorithm for the Multidimensional Knapsack Problem Journal of Heuristics 4 (1) 63-86 1998.11. Prins C. A simple and effective evolutionary algorithm for the vehicle routing problem Computers & Operations Research 31 (12) 1985-2002 2004.12. Pezzella F. Morganti G. Ciaschetti G. A genetic algorithm for the Flexible Job-shop Scheduling Problem Computers & Operations Research 35 (10) 3202-3212 2008.13. Tosun U. Dokeroglu T. Cosar A. A robust Island Parallel Genetic Algorithm for the Quadratic Assignment Problem International Journal of Production Research 51 (14) 4117-4133 2012.14. Quiroz-Castellanos M. Cruz-Reyes L. Torres-Jimenez J. Gómez C. Huacuja H. Alvim A. A grouping genetic algorithm with controlled gene transmission for the bin packing problem Computers & Operations Research 55 (1) 52-64 2015.15. Ha Q. Deville Y. Pham Q. A hybrid genetic algorithm for the traveling salesman problem with drone Journal of Heuristics 26 219–247 2020.16. Wang R. Ying G. Lai L. LigBuilder: A Multi-Purpose Program for Structure-Based Drug Design Molecular modeling annual 6 498-516 2000.17. Olague G. Mohr R. Optimal camera placement for accurate reconstruction Pattern Recognition 35 (4) 927-944 2002.18. Yılmaz A. Güzel M. Bostancı E. Askerzade I. A Novel Action Recognition Framework Based on Deep-Learning and Genetic Algorithms IEEE Access 8 00631-100644 2020.19. Prasad T. Park N. Multiobjective Genetic Algorithms for Design of Water Distribution Networks Journal of Water Resources Planning and Management 130 (1) 73-82 2004.20. Zhou Y. Wang Y. Wang K. Kang L. Peng F. Wang L. Pang J. Hybrid genetic algorithm method for efficient and robust evaluation of remaining useful life of supercapacitors Applied Energy 260 2020.21. Shahid F. Zameer A. Muneeb M. A novel genetic LSTM model for wind power forecast Energy 223 2021.22. Zhu J. Optimal reconfiguration of electrical distribution network using the refined genetic algorithm Electric Power Systems Research 62 (1) 37-42 2002.23. Arabasadi Z. Alizadehsani R. Roshanzamir M. Computer aided decision making for heart disease detection using hybrid neural network-Genetic algorithm Computer Methods and Programs in Biomedicine 141 19-26 2017.24. Beyaz S. Açıcı K. Sümer E. Femoral neck fracture detection in X-ray images using deep learning and genetic algorithm approaches Joint Diseases and Related Surgery 31 (2) 175-183 2020.25. Cui H. Li Y. Liu X. Ansari N. Liu Y. Cloud service reliability modelling and optimaltask scheduling IET Communications 11 (2) 161-167 2016.26. Mohammad S. Javanmardi S. Saeid A. Cordeschi N. FUGE: A joint meta-heuristic approach to cloud job scheduling algorithm using fuzzy theory and a genetic method Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications 18 (2) 829-844 2015.27. Li H. Wang B. Yuan Y. Zhou M. Fan Y. Xia Y. Scoring and Dynamic Hierarchy-Based NSGA-II for Multiobjective Workflow Scheduling in the Cloud IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 19 (2) 982-993 2022.28. Kılınçcı Ö. Assembly line balancing problem with resource and sequence-dependent setup times (ALBPRS) Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 38 (1) 557-570 2023.29. Sarac T. Ozcelik F. A matheuristic algorithm for multi-objective unrelated parallel machine scheduling problem Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 38 (3) 1953-1966 2023.30. Intel Corporation. Intel® Z690 Chipset. https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/218833/intel-z690-chipset/specifications.html. Erişim tarihi Kasım 5 2022.31. Crucial.How Much Power Does Memory Use? https://www.crucial.com/support/articles-faq-memory/how-much-power-does-memory-use. Erişim tarihi Kasım 5 2022.32. Western Digital. Product Brief: WD Red Pro NAS HDD. https://documents.westerndigital.com/content/dam/doc-library/en_us/assets/public/western-digital/product/internal-drives/wd-red-pro-hdd/product-brief-western-digital-wd-red-pro-hdd.pdf. Erişim tarihi Kasım 5 2022.33. Standard Performance Evaluation Corporation. First Quarter 2022 SPECpower_ssj2008 Results. https://www.spec.org/power_ssj2008/results/res2022q1/. Yayın Tarihi Mart 24 2022. Erişim tarihi Kasım 5 2022.34. Xia X. Qiu H. Xu X. Zhang Y. Multi-objective workflow scheduling based on genetic algorithm in cloud environment Information Sciences 606 (1) 38-59 2022.35. Liang B. Liu R. Dia D. Design of Virtual Machine Scheduling Algorithm in Cloud Computing Enviroment Journal of Sensors 2022 2022.36. Li J. Zhang R. Zheng Y. QoS-aware and multi-objective virtual machine dynamic scheduling for big data centers in clouds Soft Computing 1-14 2022.37. Aida A. M. Movaghar A. Rahmani A. M. A new reliability-based task scheduling algorithm in cloud computing International Journal of Communication Systems 35 (3) 2022.38. Zhu Z. Zhang G. Li M. Liu. X. Evolutionary multi-objective workflow scheduling in cloud IEEE Transactions on parallel and distributed Systems 27 (5) 1344-1357 2015.39. Shojafar M. Javanmardi S. Abolfazli S. Cordeschi N. FUGE: A joint meta-heuristic approach to cloud job scheduling algorithm using fuzzy theory and a genetic method Cluster Computing 18 (2) 829-844 2015.

WoS Q

Scopus Q

OpenCitations Logo
OpenCitations Citation Count
N/A

Source

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

Volume

39

Issue

Start Page

1661

End Page

1672
PlumX Metrics
Citations

Scopus : 0

Captures

Mendeley Readers : 1

Google Scholar Logo
Google Scholar™
OpenAlex Logo
OpenAlex FWCI
0.0

Sustainable Development Goals

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE