이질적인 다중 클라우드 환경을 위한 다목적 작업 스케줄링 알고리즘

클라우드 컴퓨팅은 주문형 서비스를 제공하는 데 엄청난 주목을 받고 있는 인기 있는 컴퓨팅 패러다임이 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅에서 작업 스케줄링은 잘 연구된 중요한 문제이며, 이를 위한 많은 알고리즘이 개발되었습니다. 그러나 이러한 알고리즘의 대부분은 서비스의 전체 비용(예: 예산)을 최소화하는 것에는 주목하지 않고 전체 완료 시간(즉, 메이크스팬)을 최소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 게다가, 이들 중 많은 알고리즘은 단일 클라우드 환경에만 적용됩니다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 모두 해결하는 이질적인 다중 클라우드 환경을 위한 다목적 작업 스케줄링 알고리즘을 제안합니다. 우리는 몇 가지 합성 및 벤치마크 데이터 세트에 대해 엄격한 실험을 수행합니다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 메이크스팬, 총 비용 및 평균 클라우드 활용도를 포함한 다양한 성능 지표 측면에서 두 가지 기존 작업 스케줄링 알고리즘과 대조적으로 메이크스팬과 총 비용을 균형 있게 유지함을 보여줍니다.