클라우드 컴퓨팅 환경에서 작업 스케줄링을 위한 에너지 효율적인 하이브리드 스케줄링 알고리즘

클라우드 컴퓨팅의 주요 목적은 날로 증가하는 사용자 요구에 대한 유틸리티를 제공하는 것입니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 기존의 스케줄링 알고리즘은 성능 향상에 초점을 맞추고 에너지 소비를 무시하고 있습니다. 따라서 우리는 클라우드 환경을 위한 유전자 알고리즘(GA) 및 꽃 수분 기반 알고리즘(FPA)을 기반으로 한 새로운 하이브리드 스케줄링 알고리즘(HS)을 제안합니다. 제안된 스케줄링 알고리즘은 기존의 스케줄링 알고리즘(GA 및 FPA)보다 클라우드 환경에서 완료 시간, 자원 활용도, 계산 비용 및 에너지 소비와 같은 다양한 매개변수 측면에서 성능이 우수함을 나타냈습니다. 시뮬레이션 결과는 HS가 두 환경 모두에서 기존 스케줄링 알고리즘과 비교하여 더 짧은 완료 시간으로 최소 에너지 소비로 최대 자원 활용을 보여주었음을 나타냈습니다. 시뮬레이션 결과는 동질 환경에서 HS가 GA보다 36% 더 나은 자원 활용을 보여주었고, FPA보다 16% 더 나은 결과를 보여주었으며, 이질 환경에서는 HS가 GA보다 12% 더 나은 성능을 보였고, FPA보다 3.8% 더 우수했습니다. 동질 환경에서 완료 시간 차원에서 HS는 FPA보다 2.6% 향상되었고, GA보다 6.9% 개선되었습니다. 반면 이질 환경에서 HS의 완료 시간은 FPA보다 17.8% 단축되었고, GA보다 33.7% 줄어들었습니다. 에너지 소비 측면에서 HS는 동질 환경에서 FPA보다 22% 향상되었고 GA보다 11% 개선되었으며, 이질 환경에서는 HS가 FPA보다 4% 더 우수하고 GA보다 14% 더 향상되었습니다.