エネルギー消費制約下におけるワークフロースケジューリングのための信頼性向上戦略

ビッグデータ分析と人工知能技術に対する需要が高まり続ける中、クラウドコンピューティングサービスに関する多くの研究が行われてきました。効果的なワークフロースケジューリング戦略は、クラウドサービスの品質を確保する上での重要な要素です。動的電圧および周波数スケーリング（DVFS）は、ワークフロー スケジューリングアルゴリズムの開発に広く使用される効果的な省エネ技術です。しかし、DVFSはプロセッサの動作周波数を低下させ、それによりワークフロー実行中のソフトエラーの可能性が増加し、ワークフローの実行信頼性が低下します。この研究では、ワークフローの期限とエネルギー消費の制約を満たしつつ、システムの信頼性を向上させるためにチェックポイントメカニズムを用いたエネルギー意識型信頼性向上スケジューリング（EARES）手法を提案します。提案されたEARESアルゴリズムは、ワークフローアプリケーションの初期化、締切の分割、エネルギー分割および仮想マシンの選択の3つのフェーズで構成されています。3つの実際の科学的ワークフローを使用してEARESアルゴリズムの性能を評価するために多数の実験が行われました。実験結果は、提案されたEARESアルゴリズムが他の最先端アルゴリズムと比較して、期限を遵守し、エネルギー消費要件を満たしながら、信頼性を著しく改善することを示しています。