弾力性クラウドのための改良されたマックス・ミンタスクスケジューリングアルゴリズム

クラウドコンピューティングにおいて、負荷分散はリソース消費を最小限に抑え、ボトルネックを回避するのに役立ちます。多くの負荷分散スキームが提案されていますが、クラウドコンピューティングの弾力性を提供するスキームは存在しません。本論文では、弾力性クラウドにおける負荷バランスのためのマックス・ミンタスクスケジューリングアルゴリズムを提案します。負荷分散を実現するために、提案されたアルゴリズムはタスクの状態テーブルを維持し、仮想マシンのリアルタイム負荷とタスクの期待される完了時間を推定し、ノード間で作業負荷を割り当てて負荷バランスを実現します。広範な実験により、提案されたマックス・ミンタスクスケジューリングアルゴリズムはリソース利用率を改善し、タスクの応答時間を短縮できることが示されました。