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ProMo: un modelo probabilístico para la programación equilibrada de la carga dinámica de flujos de datos en sistemas en la nube
Un tema importante en la computación en la nube es el flujo equilibrado de los grandes centros de datos, que suelen transferir enormes cantidades de datos. Por lo tanto, es crucial lograr distribuciones dinámicas de flujo de datos equilibradas que puedan tener en cuenta el posible cambio de estados en la red. Por lo tanto, se han propuesto una serie de técnicas de programación para lograr un equilibrio de carga. Hasta donde yo sé, no hay una herramienta que se pueda utilizar de forma independiente para diferentes algoritmos, con el fin de modelar el sistema propuesto (topología de red, enlace y algoritmo de programación) y utilizar sus propios parámetros basados en probabilidad para probarlo en cuanto a un buen equilibrio y rendimiento de programación. En este documento, se propone un nuevo Modelo Probabilístico (ProMo) para flujos de datos, que se puede utilizar de forma independiente con una serie de técnicas para probar los parámetros más importantes que determinan un buen equilibrio de carga y rendimiento de programación en la red. En este trabajo, ProMo solo se utiliza para probar con dos conocidos esquemas de programación de flujo de datos dinámicos, y los resultados experimentales verifican el hecho de que efectivamente es adecuado para probar el rendimiento de algoritmos de programación equilibrada de carga.
Autores: Souravlas, Stavros
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 6
Citaciones: Sin citaciones
Este documento es un artículo elaborado por Stavros Souravlas para la revista Electronics, Vol. 8, Núm. 9. Publicación de MDPI. Contacto: electronics@mdpi.com
Un tema importante en la computación en la nube es el flujo equilibrado de los grandes centros de datos, que suelen transferir enormes cantidades de datos. Por lo tanto, es crucial lograr distribuciones dinámicas de flujo de datos equilibradas que puedan tener en cuenta el posible cambio de estados en la red. Por lo tanto, se han propuesto una serie de técnicas de programación para lograr un equilibrio de carga. Hasta donde yo sé, no hay una herramienta que se pueda utilizar de forma independiente para diferentes algoritmos, con el fin de modelar el sistema propuesto (topología de red, enlace y algoritmo de programación) y utilizar sus propios parámetros basados en probabilidad para probarlo en cuanto a un buen equilibrio y rendimiento de programación. En este documento, se propone un nuevo Modelo Probabilístico (ProMo) para flujos de datos, que se puede utilizar de forma independiente con una serie de técnicas para probar los parámetros más importantes que determinan un buen equilibrio de carga y rendimiento de programación en la red. En este trabajo, ProMo solo se utiliza para probar con dos conocidos esquemas de programación de flujo de datos dinámicos, y los resultados experimentales verifican el hecho de que efectivamente es adecuado para probar el rendimiento de algoritmos de programación equilibrada de carga.
Descripción
Un tema importante en la computación en la nube es el flujo equilibrado de los grandes centros de datos, que suelen transferir enormes cantidades de datos. Por lo tanto, es crucial lograr distribuciones dinámicas de flujo de datos equilibradas que puedan tener en cuenta el posible cambio de estados en la red. Por lo tanto, se han propuesto una serie de técnicas de programación para lograr un equilibrio de carga. Hasta donde yo sé, no hay una herramienta que se pueda utilizar de forma independiente para diferentes algoritmos, con el fin de modelar el sistema propuesto (topología de red, enlace y algoritmo de programación) y utilizar sus propios parámetros basados en probabilidad para probarlo en cuanto a un buen equilibrio y rendimiento de programación. En este documento, se propone un nuevo Modelo Probabilístico (ProMo) para flujos de datos, que se puede utilizar de forma independiente con una serie de técnicas para probar los parámetros más importantes que determinan un buen equilibrio de carga y rendimiento de programación en la red. En este trabajo, ProMo solo se utiliza para probar con dos conocidos esquemas de programación de flujo de datos dinámicos, y los resultados experimentales verifican el hecho de que efectivamente es adecuado para probar el rendimiento de algoritmos de programación equilibrada de carga.