An intensify deadline aware credit based cloud task scheduling

Chauhan, Pankaj Kumar; Jaglan, Payal; Dabas, Poonam

doi:10.1109/ccaa.2016.7813911

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“…Step 2 Build the non-base column (8) For k � 2 to Jdo (9) Begin (10) 14) End (15) Step 3 Add 1 to ai, j (16) 1 ≤ i ≤ row and 1 ≤ j ≤ Ele 5. e outcomes of performance measures are reported as mean values.…”

Section: Evaluation and Analysis Of Algorithm Performance Indexmentioning

confidence: 99%

“…e concept of real-time updating of inertia weight [14] is used to govern the speed of particles in the search process to prevent sliding into a local optimum. In this work, an orthogonal matrix is also used to start the particle swarm [15] so that the particle swarm may attain an ordered starting solution, which is more efficient while searching the solution space. e three optimization methodologies listed above are employed in this study to increase the quality of the solution produced by the PSO algorithm in the search process, as well as the particle's search ability, culminating in the optimal solution.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Swarm Intelligence Algorithms for Optimal Scheduling for Cloud-Based Fuzzy Systems

AlSuwaidan

Khan

Almakki

et al. 2022

Mathematical Problems in Engineering

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A fuzzy cloud resource scheduling model with time-cost constraints is built using fuzzy triangular numbers to represent uncertain task execution time. Task scheduling reduces total time and cost spent on a project. It connects virtual machines and functions. Particle swarm optimization (HPO) is used to plan cloud resources (HSOA). The approach uses orthogonal particle swarm initialization to increase the quality of the initial particle exploration, rerandomization to regulate the particle search range, and real-time updating of inertia weights to control particle speed. The suggested problem model and optimization approach are evaluated using random simulation data provided by the CloudSim simulation platform. Less overall execution time and a lower cost are shown to have fast convergence and solution capabilities in experiments.

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Section: Evaluation and Analysis Of Algorithm Performance Indexmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Swarm Intelligence Algorithms for Optimal Scheduling for Cloud-Based Fuzzy Systems

AlSuwaidan

Khan

Almakki

et al. 2022

Mathematical Problems in Engineering

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show abstract

“…O hipervisor também monitora todas as máquinas virtuais em execução para que os ataques possam ser minimizados [20]. O trabalho de Chauhan, Jaglan e Dabas [21] elenca comunicação apenas de máquinas virtuais ou físicas autorizadas como meios de segurança, além da utilização de firewall virtual e também criar switch virtual (para interligar máquinas virtuais) com configurações de tráfego de dados. Já Liu et al [22], comentam a integração por mecanismo de controle de acesso por meio de Smack do Linux (módulo de segurança no sistema operacional Linux) e canal de migração confiável no gerenciamento e implementação de máquinas virtuais, além de isolamento de segurança baseado por MAC (Mandatory Access Control -Controle de Acesso Obrigatório).…”

Section: Apresentar Técnicas De Proteção Dos Dados Armazenados Em Nuvemunclassified

Benefícios da tecnologia CLOUD (nuvem) para virtualização de serviços: um estudo para a ferramenta IDEAWARE

et al. 2021

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Novas tendências de negócios e formas de trabalho emergem conforme a evolução das tecnologias. Uma dessas tecnologias refere-se à virtualização de serviços, que é uma ferramenta disponibilizada pela computação em nuvem, que traz ganhos, principalmente, em competitividade. Desenvolvido por um grupo de pesquisa da Universidade de Santa Cruz do Sul (UNISC), o IdeiaWare é uma ferramenta de gerenciamento de ideias voltada, principalmente, ao desenvolvimento e inovação de produtos e serviços. A base de dados do software está hospedada em um servidor local na própria universidade e pode ser acessada via um endereço web. Hipóteses de disponibilizar o serviço na nuvem foram consideradas, mas questões como vantagens e segurança surgiram como dúvidas para tal proposta. Sendo assim, esse trabalho realizou uma pesquisa na base de dados Scopus, com os termos “virtualização de serviços”, “nuvem” e “segurança”, com o intuito de responder tais questionamentos. Como resultados dos estudos realizados, as vantagens de disponibilizar o serviço na Nuvem são: redução de custos, grande área de cobertura e serviço sob demanda. Também são destacadas maneiras de proteção de dados, de acordo com os trabalhos estudados.

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“…The result of the proposed method was compared with the round robin algorithm and produces a better result. Pankaj et al [8] proposed a scheduling mechanism that takes into account the deadline of task. The proposed method allocates credit to respective tasks based on their lengths and deadlines.…”

Section: Literature Surveymentioning

confidence: 99%

Exploration of Task Scheduling Algorithms in Cloud Computing Environments

Saravanan*,

Murali

2020

IJRTE

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Cloud computing is a model that provides computing environment where a shared pool of resources are provisioned to customers as a service via the internet. Task scheduling forms the essential part of cloud environment. The scheduling of task in cloud mainly focuses on reducing average waiting time, Makespan and maximizes resource utilization which in turn reduces the response time of the system. This paper study various scheduling algorithms in cloud computing environments.

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An intensify deadline aware credit based cloud task scheduling

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Swarm Intelligence Algorithms for Optimal Scheduling for Cloud-Based Fuzzy Systems

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Benefícios da tecnologia CLOUD (nuvem) para virtualização de serviços: um estudo para a ferramenta IDEAWARE

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