Metaplanificador para cloud computing.
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2017-09-26
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Resumen
En este trabajo fin de grado se ha desarrollado un simulador de Meta-Planificación mediante el cual se pueda realizar la unificación y centralización de múltiples datacenters con sus respectivos planificadores locales. Así mismo, se han implementado cuatro algoritmos de Meta-Planificación, que establecen la estrategia de reparto de tareas a los distintos datacenters. Tres de ellos se basan en estrategias clásicas de planificación: MaxMin, MinMin y Round Robin. El cuarto hace uso de en un sistema basado en reglas borrosas (fuzzy rule based system o FRBS). El uso de este último algoritmo persigue la reducción y optimización del consumo eléctrico, mejorando las técnicas clásicas de planificación.
In this work, a Meta-scheduler simulator has been developed. Likewise, four Meta-Planning algorithms have been implemented, which establish the task-sharing strategy for the different datacenters. Three of them are based on classic scheduling strategies: MaxMin, MinMin and Round Robin. The fourth makes use of a fuzzy rule based system (FRBS). The use of this last algorithm pursues the reduction and optimization of the electrical consumptions, improving the classic scheduling strategies.
In this work, a Meta-scheduler simulator has been developed. Likewise, four Meta-Planning algorithms have been implemented, which establish the task-sharing strategy for the different datacenters. Three of them are based on classic scheduling strategies: MaxMin, MinMin and Round Robin. The fourth makes use of a fuzzy rule based system (FRBS). The use of this last algorithm pursues the reduction and optimization of the electrical consumptions, improving the classic scheduling strategies.