Multi-objective task scheduling in heterogeneous fog environments
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: LOKMAN ALTIN
Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnternet, küresel ağa bağlı milyarlarca cihazın muazzam miktarda veri ürettiği Geleceğin İnterneti'ne doğru geliştikçe, geleneksel bulut bilişimin sınırlamaları ortaya çıktı. Sis bilişim, hesaplamayı ve depolamayı ağın ucuna doğru getiren bulut bilişimin dezavantajlarının üstesinden gelmek için önerilmiştir. Sis ortamlarında görev zamanlaması, geleneksel bulut bilişimde zamanlamaya kıyasla yeni zorluklar doğurur. Sis bilişimde görev zamanlaması üzerine yakın zamanda yapılmış birkaç çalışma olmasına rağmen, bunlar çok sınırlıdır ve sis bilişimdeki başlıca zorlukların çoğunu temsil etmezler. Çeşitli düzeylerde heterojenlik ve dinamizm, görev çizelgeleme probleminin sis hesaplama için daha zorlayıcı olmasına neden olur. Bu çalışmada, toplam beş hedefi olan çok amaçlı bir görev çizelgeleme modeli sunacağız ve sis hesaplama için çok amaçlı çok aşamalı iki çizelgeleme algoritması olan MOMRank ve LAMOMRank algoritmalarını öneriyoruz. Ortaya sürülen stratejinin performansı, iyi bilinen çok amaçlı meta-sezgisel (NSGA-II ve SPEA2 algoritmaları) ve literatürden yaygın olarak kullanılan bir algoritma (MOHEFT algoritması) ile üç yaygın çok amaçlı metrik kullanılarak değerlendirildi. Bunun yanında, öne çıkarılan bireysel metrikler ile de fog ortamlarındaki ağ tıkanıklığı ve görev bazlı gecikmenin ölçülmesi hedeflendi. Deney kümemizi birbirine bağımlı iş yükleri içeren Pegasus işakış yükleri ve gerçek zamanlı kısıtları olan DeFog uygulamaları ile oluşturduk. Ek olarak, ara bağlantı ağlarında veri iletimini iyileştirmek için iki görev kümeleme mekanizmasını algoritmalara dahil ediyoruz. Tüm problem örneklemlerinde verilen ampirik değerlendirmelerin sonuçları, veri aktarım maliyetlerini ve görev bazlı gecikmeyi azaltmak için hem algoritmamızın hem de entegre uzantıların önemini doğrulamaktadır.