Alts: An Adaptive Load Balanced Task Scheduling Approach for Cloud Computing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
According to the research, many task scheduling approaches have been proposed like GA, ACO, etc., which have improved the performance of the cloud data centers concerning various scheduling parameters. The task scheduling problem is NP-hard, as the key reason is the number of solutions/combinations grows exponentially with the problem size, e.g., the number of tasks and the number of computing resources. Thus, it is always challenging to have complete optimal scheduling of the user tasks. In this research, we proposed an adaptive load-balanced task scheduling (ALTS) approach for cloud computing. The proposed task scheduling algorithm maps all incoming tasks to the available VMs in a load-balanced way to reduce the makespan, maximize resource utilization, and adaptively minimize the SLA violation. The performance of the proposed task scheduling algorithm is evaluated and compared with the state-of-the-art task scheduling ACO, GA, and GAACO approaches concerning average resource utilization (ARUR), Makespan, and SLA violation. The proposed approach has revealed significant improvements concerning the makespan, SLA violation, and resource utilization against the compared approaches.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle