Escalonamento em grades móveis: uma abordagem ciente do consumo de energia

Borro, Luiz

doi:10.11606/d.55.2014.tde-24032014-103603

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“…Com cada vez mais poder de processamento, capacidade de armazenamento e acesso à Internet, os dispositivos móveis passaram a ser investigados como recursos computacionais, ainda que a capacidade computacional e de bateria destes sistemas sejam limitados quando comparados com sistemas de computação convencionais. (RODRíGUEZ; MATEOS; ZUNINO, 2012; CHUNLIN; LAYUAN, 2014;BORRO, 2013).…”

Section: Lista De Ilustraçõesunclassified

“…Existem esforços que buscam explorar o potencial computacional dos dispositivos móveis com políticas sensíveis às restrições energéticas, estruturando-os como elementos ativos na grade móvel (RODRíGUEZ; MATEOS; ZUNINO, 2012). O objetivo de tais propostas é permitir que os dispositivos contribuam para a resolução de problemas de forma conjunta em ambientes distribuídos, levando em consideração as restrições de energia e de processamento (BORRO, 2013;CHUNLIN;LAYUAN, 2014).…”

Section: Lista De Ilustraçõesunclassified

“…Capítulo 4: Nesse capítulo são apresentados todos os detalhes de desenvolvimento do projeto, começando com as modificações no modelo e heurística proposto por Borro (2013), seguindo com os detalhes de desenvolvimento do nível 0, o modelo de rede de filas criado para representar a proposta e as estimativas de gastos estimados de comunicação.…”

Section: Estrutura Da Dissertaçãounclassified

“…O escalonamento de tarefas em grades móveis deve considerar a intermitência e a garantia de QoS que deve ser oferecida. O escalonador da grade deve priorizar a economia de energia da grade (CHANG-QIN et al, 2006;BORRO, 2013).…”

Section: Escalonamento De Tarefas Em Grades Móveisunclassified

“…Por fim, o último trabalho relacionado discutido neste trabalho é o Borro (2013). Este trabalho partiu de de um modelo de programação linear para o problema de escalonamento de tarefas do tipo bag-of-tasks (independentes) em uma grade móvel on-site, minimizando o consumo de energia global dos dispositivos e buscando garantir o atendimento das tarefas em seus deadlines.…”

Section: Apresentação Dos Trabalhos Relacionadosunclassified

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Integrando grades móveis em uma arquitetura orientada a serviços

Segura¹

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The increasing number of mobile devices, such as smartphones, tablets and laptops, as well as advances in their computing power have enabled us to consider them as resources, exploring the proximity. The use of near computing resources is growing year by year, being called as Fog computing, where the elements on the edge of the Internet are exploited, once the computer services providers could be unavailable or overloaded. Thus, this Master's project focuses on using mobile devices to provide computing services among them through a heuristic called Adapted Maximum Regret, which tries to minimize energy consumption and avoid untrustable devices. There is also top-level metaheuristic which interconnects different clusters of devices on the edge of the Internet with global information to guarantee Quality of Services (QoS). We conducted a set of experiments that showed us to avoid devices with a high degree of failures to save more energy when allocating tasks among them, as well as decreasing the applications response time and communication through adjusts in the selection algorithm of external agglomerates.

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Section: Lista De Ilustraçõesunclassified

Section: Estrutura Da Dissertaçãounclassified

Section: Escalonamento De Tarefas Em Grades Móveisunclassified

Section: Apresentação Dos Trabalhos Relacionadosunclassified

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Integrando grades móveis em uma arquitetura orientada a serviços

Segura¹

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fGrid: Uncertainty variables modeling for computational grids using fuzzy logic

Moura

Soares

Sampaio

et al. 2016

2016 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)

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Genetic and static algorithm for task scheduling in cloud computing

Matos

Marques

Liberalino

2019

IJCC

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Technological advancement has required ever more computing resources. In this context the cloud computing emerges as a new paradigm to meet this demand, though its resources are physically limited due to the growing data traffic that the system may be subject. The task scheduling aims to distribute tasks in order to make them more efficient in the use of computing resources. Thus, this paper aims to propose a solution to the task scheduling problem in cloud computing to reduce the processing time of the tasks and the number of virtual machines (VM). The metaheuristic genetic algorithm (GA) was used in the first stage of the algorithm, in order to reduce the processing time of the tasks. The static algorithm is designed to solve the set partitioning problem. Their performance was compared with two algorithms, classic and heuristic, along with realistic workloads.

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Escalonamento em grades móveis: uma abordagem ciente do consumo de energia

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Integrando grades móveis em uma arquitetura orientada a serviços

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fGrid: Uncertainty variables modeling for computational grids using fuzzy logic

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