Analysis of interpretability of fuzzy schedulers for cloud computing
Fecha
2021-02-02
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Resumen
[EN] This work presents an analysis of the interpretability of fuzzy system for cloud computing. Interpretability study has been carried out in fuzzy systems to optimize power consumption and time in Datacenter. The proposal of an algorithm that is able to find a system that reduces the power consumed by these Datacenters when processing tasks and optimizing the execution time for these tasks, choosing the knowledge base of the most interpretable system. That is, among the knowledge bases of the system that reduce the power and time consumption, the one with the highest interpretability is chosen.
In addition, to achieve the interpretable systems that also optimize power and time, a simulator of real environments (WorkflowSim-DVFS), that is able to calculate power and time consumption and a hierarchical fuzzy system has been implemented to compute the interpretability index of the system obtained.
[ES] Este trabajo presenta un análisis de la interpretabilidad de planificadores difusos en Cloud Computing. El estudio de la interpretabilidad ha sido realizado en sistemas difusos con el objetivo de optimizar potencia y tiempo de un Datacenter. El algoritmo es capaz de encontrar un sistema que reduce el consumo de potencia de los Datacenter cuando procesa tareas optimizando el tiempo de ejecución de las mismas, eligiendo la base de conocimiento más interpretable. Es decir, entre las bases de conocimiento del sistema que consiguen reducir la potencia y el tiempo, la que mayor interpretabilidad tenga será la elegida. Además, se utilizará un simulador WorkFlowSim-DVFS, capaz de estimar el consumo de potencia y tiempo y se ha realizado la implementación de un sistema jerárquico basado en fuzzy para calcular la interpretabilidad.
[ES] Este trabajo presenta un análisis de la interpretabilidad de planificadores difusos en Cloud Computing. El estudio de la interpretabilidad ha sido realizado en sistemas difusos con el objetivo de optimizar potencia y tiempo de un Datacenter. El algoritmo es capaz de encontrar un sistema que reduce el consumo de potencia de los Datacenter cuando procesa tareas optimizando el tiempo de ejecución de las mismas, eligiendo la base de conocimiento más interpretable. Es decir, entre las bases de conocimiento del sistema que consiguen reducir la potencia y el tiempo, la que mayor interpretabilidad tenga será la elegida. Además, se utilizará un simulador WorkFlowSim-DVFS, capaz de estimar el consumo de potencia y tiempo y se ha realizado la implementación de un sistema jerárquico basado en fuzzy para calcular la interpretabilidad.