A load balancing in cloud computing performance : empirical study

Other Title(s)

موازنة الحمل و أداء الحوسبة السحابية : دراسة تجريبية

Dissertant

al-Dhunaybat, Rammah Shahir Ibrahim

Thesis advisor

al-Kasasibah, Muhammad Sharari Zamil

University

Mutah University

Faculty

Information Technology College

Department

Computer Science Department

University Country

Jordan

Degree

Master

Degree Date

2019

Arabic Abstract

اصبحت الحوسبة السحابية التكنولوجيا الرئيسية لتخصيص موارد الحوسبة عبر الانترنت و تخزين بيانات المستخدمين على الانترنت باقل التكلفة، بحيث تكون موارد الحوسية متاحة في اي وقت في الاونة الاخيرة، هناك حاجة متزايدة لاستراتيجيات ادارة الموارد في بيئة الحوسبة السحابية، حيث أنها توفر الارتياح للمستخدمين وتقدم انتاجية عمل عالية في مواعيد مناسبة.

و هكذا فقد اصبح من المهم عمل استراتيجية فعالة لادارة الموارد في بيئة السحابة الأمر الذي يضمن الحفاظ على جودة الخدمات المقدمة للمستخدمين والتحسين في الاداء احدى القضايا الرئيسية في ادارة تكنولوجية الحوسبة السحابية هي القضايا المتعلقة بالتوزيع الامثل للأحمال وهو ما يسمى بـ ( موازنة الحمل ).

موازنة الحمل و توزيعة يعتبر جانب مهم من جوانب ادارة الموارد في بيئة الحوسبة السحابية.

لذلك، نقترح خوارزمية لموازنة الحمل باستخدام طريقة الدمج بين الخوارزميات التي تستخدم في مثل هذا المجال وتعيين الطلبات لللمستخدمين بطريقة متوازية، ان الهدف الرئيسي من هذه الرسالة هو اقتراح استراتيجية للدمج بين خوارزمية PSO و MR في بيئة الحوسبة السحابة لتلبية متطلبات المستخدمين من ناحية وتوزيع الحمل على الموارد المختلفة من ناحية أخرى.

وبهذه الطريقة يتم تخصيص الطلبات الواردة من المستخدمين الى كافة الاجهزة الظاهرية المتوفرة بطريقة فعالة، من اجل تحقيق افضل معايير الأداء مثل زمن الاستجابة و الانتاجية.

تم تحليل اداء الخوارزمية المقترحة باستخدام برنامج محاكاة ( كلاودسيم )، و هو يثبت تفوق الخوارزمية المقترحة مقارنة بالخوارزميات السابقة، و تبين النتائج ان الخوارزمية المقترحة تحسن بشكل كبير على زمن الاستجابة و الانتاجية و انها اكثر استفادة من الموارد مقارنة بالخوارزميات السابقة حيث حققت الطريقة المقترحة نتائج تحسين فيما يتعلق بالوقت و الإنتاجية.

English Abstract

Cloud computing has become the leading technology for allocating computing resources over the Internet and storing users' data on the Internet at low cost so that computing resources are available at any time.

Recently, there is an increasing need for resource management strategies in the cloud computing environment, as they provide satisfaction to users and deliver high productivity at the right times.

Thus, it has become essential to work out an effective resource management strategy in the cloud environment which ensures the maintenance of the quality of services provided to users and the improvement in performance, one of the critical issues in the management of cloud computing is the issue related to optimal load distribution, which is called load balancing.

Load balancing and distribution is an important aspect of resource management in a cloud computing environment.

Therefore, we propose a load balancing algorithm using the method of combining the algorithms used in such field and assigning requests to users in parallel.

The primary objective of this thesis is to suggest a strategy to integrate the Particle Swarm Optimization (PSO) and MapReduce (MR) framework in the cloud computing environment to meet user requirements in terms of load distribution on different resources.

In this way, the orders received from users are allocated to all virtual machines available in a practical way, in order to achieve the best performance, we evaluated performance through two performance measures, response time and throughput.

The proposed algorithm was analyzed using the Cloud Sim simulator, which proves the superiority of the proposed algorithm compared to the previous algorithms.

The results show that the proposed algorithm dramatically improves response time and throughput and that it is more resource efficient than previous algorithms.

Where the proposed method achieved improved results with respect to time and productivity.

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

No. of Pages

42

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-1402751