Los sistemas en la nube ofrecen diferentes tipos de servicios bajo demanda de acuerdo a las necesidades del cliente. A medida que el panorama de la computación en la nube experimenta un desarrollo continuo, hay una creciente necesidad de utilización efectiva de recursos, programación de tareas y mecanismos de tolerancia a fallos. Para disminuir el tiempo de ejecución de las tareas del usuario (acortar el makespan) con menores gastos operativos, mejorar la distribución de la carga y aumentar la utilización de recursos, es necesario un mapeo adecuado de las tareas de los usuarios a las VMs disponibles. Este estudio introduce una perspectiva única para abordar estos desafíos al implementar estrategias de programación innovadoras junto con mecanismos de tolerancia a fallos robustos y proactivos en entornos de nube. Este documento presenta la Programación Tolerante a Fallos Basada en Clustering y Reservas (CRFTS), que adapta el mecanismo de latido para detectar proactivamente las VMs fallidas y maximizar la fiabilidad del sistema mientras lo hace tolerante a fallos y optimiza otros parámetros de Calidad de Servicio (QoS), como el makespan, la utilización promedio de recursos y la fiabilidad. El estudio optimiza la asignación de tareas para mejorar la utilización de recursos y reducir el tiempo requerido para su finalización. Al mismo tiempo, se presenta un marco proactivo de tolerancia a fallos basado en reservas para garantizar la entrega continua del servicio durante su ejecución sin interrupciones. La efectividad del modelo sugerido se ilustra a través de simulaciones y análisis empíricos, destacando mejoras en varios parámetros de QoS al comparar con HEFT, FTSA-1, DBSA, E-HEFT, LB-HEFT, BDHEFT, HO-SSA y MOTSWAO para diversos casos y condiciones en diferentes tareas y VMs. Los resultados muestran que CRFTS progresa en promedio aproximadamente un 48.7%, 51.2%, 45.4%, 11.8%, 24.5%, 24.4% en términos de makespan y un 13.1%, 9.3%, 6.5%, 21%, 22.1%, 26.3% en términos de utilización promedio de recursos en comparación con HEFT, FTSA-1, DBSA, E-HEFT, LB-HEFT, BDHEFT, HO-SSA y MOTSWAO, respectivamente.
Mushtaq et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.