Gestions des ressources dans un système hiérarchisé

Gestions des ressources dans un système hiérarchisé

Types d’allocations de ressources : statique vs dynamique

Différents types de mécanisme sont utilisés pour gérer l’allocation de ressources. Ces mécanismes sont répartis en deux(2) groupes : Statique et Dynamique.

Allocation statique

Pour ce type d’allocation les algorithmes de cette classe sont également notés comme des algorithmes hors ligne, dans lequel les informations des ressources doivent être connues à l’avance. Le problème de Page – 37 – l’allocation statique est généralement affectée par la sur utilisation ou la sous-utilisassions de ressources informatiques basées sur la charge de travail normale de l’application.

Allocation dynamique

Dans l’allocation dynamique, les algorithmes sont notés comme des algorithmes en ligne, dans lesquels les ressources sont allouées dynamiquement en fonction de la charge à chaque intervalle de temps. Les informations de chargement des ressources ne sont pas obtenues jusqu’à ce qu’il arrive dans la phase de planification. En comparaison avec les algorithmes statiques, les algorithmes dynamiques ont un rapport concurrentiel plus élevé

Technique d’Allocation de ressources orientée load balancing

En informatique, la charge peut être de différents types, comme charge de la mémoire, du processeur et du réseau, etc. L’équilibrage de charge est le processus de recherche d’un nœud surchargé et transférer la charge supplémentaire du nœud surchargé aux autres nœuds qui sont sous-chargés, pour améliorer utilisation des ressources et diminution de la réponse du serveur temps des travaux. Lorsque la taille du nuage augmente, l’informatique de nuage est nécessaire pour gérer des données massives accéder aux demandes, telles que l’exploration de données distribuée. L’équilibrage de charge peut également être définie comme étant le processus de réaffectation du total charger sur les nœuds individuels du système collectif pour utiliser efficacement les ressources et améliorer la temps de réponse des travaux, en supprimant simultanément une condition dans laquelle certains des nœuds sont surchargés tandis que d’autres sont sous-chargés. Un défi clé sur ces applications est que les nuages doivent garder les performances identiques ou meilleures lors de l’explosion de données. Cependant de nombreux mécanismes sont définis pour gérer l’équilibrage de charge dans les systèmes hiérarchisés. Ces mécanismes peuvent être classés en deux catégories qui sont : mécanisme statique d’équilibrage de charge et mécanisme dynamique d’équilibrage de charge.  Mécanisme statique d’équilibrage de charge Divers mécanismes statiques d’équilibrage de charge ont été élaborés pour gérer l’allocation optimale de ressources dans les systèmes hiérarchisés. Parmi ces mécanismes nous avons : Round Robin Algorithme L’algorithme Round Robin est le meilleur pour l’environnement statique. Dans cet algorithme, le temps est séparé en plusieurs quantums de temps. Un quantum de Temps peut être affecté à chaque nœud pendant son fonctionnement. Ici, les ressources sont affectées aux tâches sur FCFS (Premier arrivé Premier service). Après expiration du temps quantum next La requête en file d’attente est servie pendant le même temps quantique [34].Lorsque la demande n’est pas complètement dans le délai imparti, il doit attendre son prochain tour. Throttled Load Balancing Algorithm Cet algorithme est un algorithme d’équilibrage de charge statique. Ici nous vérifions d’abord les valeurs d’index de toute la machine virtuelle du système. La demande est envoyée lorsque l’équilibreur de charge analyse une table pour l’allocation des ressources dans le système. Il assigne la demande à un équilibreur de charge particulier qui passe inverser la demande au demandeur et mettre à jour l’allocation politique [30]. Après l’affectation réussie du système, tout le processus de dés-allocation du système commence également. Page – 38 – Ce mécanisme offre une plus grande quantité de partage de ressources et l’allocation dans le système entraînant la plus grande performance et utilisation. Le seuil de limitation généralement maintenu est 1. Il pourrait être modifié facilement le seuil une valeur configurable. Cet algorithme garantit que les nombres prédéfinis de cloudlets sont alloués à une seule machine virtuelle à un moment donné. Les ressources du centre de données sont allouées aux demandes entrantes. Autrement les demandes de ressources non disponibles sont placées à la file d’attente jusqu’à ce que les prochaines ressources deviennent disponibles. Active Monitoring Load Balancing (Optimal) Algorithm En exécution également répartie, arrivée aléatoire de la charge dans un environnement en nuage peut causer que le serveur soit lourdement chargé alors que l’autre serveur est inactif ou seulement légèrement chargé. La répartition de charge améliore également les performances en transférant la charge d’un serveur très chargé à des serveurs peu chargés. Une planification efficace et l’allocation des ressources est une caractéristique critique de l’informatique en nuage sur laquelle les performances du système sont estimées. Les considéré caractéristiques ont un impact sur l’optimisation des coûts, qui sont obtenu en améliorant le temps de réponse et le temps de traitement. Lorsque les travaux soumis arrivent dans les plateformes de traitement de données, ils sont en file d’attente dans la pile. Le gestionnaire de nuage estime la taille de l’emploi et vérifie la disponibilité des ressources et également leurs capacités. Une fois la taille du travail et la correspondance de taille des ressources disponibles (machine virtuelle), le planificateur alloue immédiatement la ressource identifiée au travail en file d’attente. L’inconvénient de l’équilibrage de charge Active Monitoring Algorithme (optimal) est que Cet algorithme vérifie dans l’ordre toutes les ressources en séquence; la disponibilité pour allouer des ressources sur une machine virtuelle libre. Min-Min Algorithm Dans l’algorithme Min-Min, le temps minimum d’exécution de toutes les tâches est a trouvé. Puis parmi ces temps minimums la valeur minimum est sélectionné qui est le temps minimum parmi toutes les tâches sur toutes les ressources. Ensuite, en fonction de ce temps minimum, la tâche est programmée sur la machine correspondante. Puis le temps d’exécution pour toutes les autres tâches est mis à jour sur cette machine en ajoutant le temps d’exécution de la tâche. D’autres tâches sur cette machine sont assignées et supprimée de la liste des tâches à exécuter affecté aux machines. Puis encore la même procédure est suivie jusqu’à ce que toutes les tâches soient affectées aux ressources. Mais cette approche présente un inconvénient majeur à savoir la famine. Max-Min Algorithm Dans l’algorithme Max-Min, les tâches les plus grandes et les plus petites seront attribuées en fonction de la priorité des tâches. Cet algorithme est utilisé pour minimiser le temps d’attente pour les longs travaux. Les grandes tâches peuvent être exécutées d’abord avec des ressources plus lentes et les tâches courtes avec les ressources les plus rapides où le temps d’exécution peut être différent des métas tâches.  Mécanisme dynamique d’équilibrage de charge L’équilibrage dynamique de la charge alloue des ressources en fonction des performances du système global au moment de l’exécution à l’aide d’attribut de transfert de la charge. Dans un environnement dynamique, en initial la connaissance préalable des nœuds ne peut pas être un besoin pour un fournisseur.