Lightweight Robust Optimizer for Distributed Application Deployment in Multi-Clouds
Notice bibliographique
Résumé
Cloud computing refers to the applications and services that run on a distributed network using virtualized resources and accessed by common Internet protocols and networking standards.In cloud computing, an edge cloud is close to some of the end users, to give faster service for very demanding applications.Transactions that require heavy processing capacity and longer processing times are better carried out at the core cloud.To deploy applications with many tasks across a cloud infrastructure, many goals must be satisfied, which poses a large and complex optimization problem.Meeting latency constraints is an important requirement in future cloud applications and is critical in task deployment.This thesis creates a new approach for task assignment in an edge-core multicloud architecture to reduce power consumption in service centers using multilevel graph partitioning technique.Multilevel graph partitioning has three phases of coarsening, refinement and uncoarsening.For the refinement phase, a new algorithm based on a modified Kernighan-Lin algorithm is proposed which takes into account multiple constraints, and that mitigates the problem of stopping at a local minimum.Once tasks are assigned to the edge and core, multidimensional bin-packing is used to deploy tasks to individual hosts so that power consumption can be calculated.The approach is validated by comparing it to extended simulated annealing and an extended modified Kernighan-Lin algorithm.The experiments show that our approach is fast and produces better results.It is also less prone to failure in finding a feasible deployment for given constraints.me grow and mature as a serious graduate researcher and made this thesis an enjoyable experience.I thank members of SAVI group for their valuable comments and ideas, which were indispensable in producing this thesis.I would like to acknowledge and thank my colleagues Adnan Faisal, Farhana Islam and Derek Hawker for their friendly, often philosophical, discussions which made me laugh and kept me engaged.I would also like to express my gratitude to the professors, staff and students at the department of Systems and Computer Engineering for making my work an enjoyable experience.I would like to thank the most supportive, affectionate and
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».