A Deep Reinforcement Learning Approach to the Optimization of Data Center Task Scheduling
المؤلفون المشاركون
Che, Haiying
Bai, Zixing
Zuo, Rong
Li, Honglei
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With more businesses are running online, the scale of data centers is increasing dramatically.
The task-scheduling operation with traditional heuristic algorithms is facing the challenges of uncertainty and complexity of the data center environment.
It is urgent to use new technology to optimize the task scheduling to ensure the efficient task execution.
This study aimed at building a new scheduling model with deep reinforcement learning algorithm, which integrated the task scheduling with resource-utilization optimization.
The proposed scheduling model was trained, tested, and compared with classical scheduling algorithms on real data center datasets in experiments to show the effectiveness and efficiency.
The experiment report showed that the proposed algorithm worked better than the compared classical algorithms in the key performance metrics: average delay time of tasks, task distribution in different delay time levels, and task congestion degree.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Che, Haiying& Bai, Zixing& Zuo, Rong& Li, Honglei. 2020. A Deep Reinforcement Learning Approach to the Optimization of Data Center Task Scheduling. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141246
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Che, Haiying…[et al.]. A Deep Reinforcement Learning Approach to the Optimization of Data Center Task Scheduling. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141246
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Che, Haiying& Bai, Zixing& Zuo, Rong& Li, Honglei. A Deep Reinforcement Learning Approach to the Optimization of Data Center Task Scheduling. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141246
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141246
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر