Development of a soft-computing based meta-scheduler for cloud computing taking into account the "follow the renewable" approach
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2021-02-02
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Resumen
[EN] In this master thesis a work of research with respect the task execution within Cloud systems made of multiple datacenters is done. Is exposed that the main objective of this research is to enhance the way to schedule tasks involving the multiple datacenters at a Cloud system as well as tasks within the host/computers within a specific datacenter with the purpose of reducing both, the total execution time o1 tasks and the power consumption, trying to prioritize the execution of tasks in those datacenters that have renewable energy
[ES] En este trabajo fin de master se ha realizado un trabajo de estudio e investigación sobre los procesos de ejecución y planificación de tareas en sistemas cloud compuestos por múltiples datacenters. El principal objetivo de este trabajo de investigación consiste en mejorar el proceso de meta-planificación y reparto de tareas entre múltiples datacenters en un sistema cloud, así como como del proceso de planificación local dentro entre los diferentes recursos disponibles en cada datacenter con el objetivo de reducir el tiempo requerido para la ejecución de tareas y el consumo total de potencia y energía realizado por los datacenters debido a dicho proceso de ejecución de tareas, tratando de priorizar la ejecución de tareas en aquellos ldatacenters que cuentan con energía renovable.
[ES] En este trabajo fin de master se ha realizado un trabajo de estudio e investigación sobre los procesos de ejecución y planificación de tareas en sistemas cloud compuestos por múltiples datacenters. El principal objetivo de este trabajo de investigación consiste en mejorar el proceso de meta-planificación y reparto de tareas entre múltiples datacenters en un sistema cloud, así como como del proceso de planificación local dentro entre los diferentes recursos disponibles en cada datacenter con el objetivo de reducir el tiempo requerido para la ejecución de tareas y el consumo total de potencia y energía realizado por los datacenters debido a dicho proceso de ejecución de tareas, tratando de priorizar la ejecución de tareas en aquellos ldatacenters que cuentan con energía renovable.