عنوان الإطروحه |
On Load Balancing in Partitioned Cloud Computing Systems
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2017-05-23 |
اسم الطالب |
اسراء محمد أحمد جرادات
|
المشرف |
اسماعيل محمد عبابنة |
|
المشرف المشارك |
سعد بني محمد
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| اكرم عارف حمارشة |
| عمر علي شطناوي |
| وسام عبد الرحمن المبيضين |
|
الكلية |
كلية الامير الحسين بن عبدالله لتكنولوجيا المعلومات |
القسم |
علم الحاسوب |
الملخص بالعربية |
الحوسبة السحابية هي نموذج لتمكين الوصول الى شبكة ذات موارد حاسوبية مشتركة حسب الطلب, و يتمثل احد الاهداف الرئيسية للحوسبة السحابية في تقديم افضل الخدمات للعملاء. الحوسبة السحابية لديها العديد من التحديات, مشكلة موازنة الاحمال هي واحدة من هذه التحديات. موازنة الاحمال هي عملية توزيع اعباء العمل على العقد السحابية المختلفة لضمان عدم حدوث اي ارباك أو غمر لأي من العقد. حاليا لايوجد حل مثالي لموازنة الاحمال , و الامر يتطلب المزيد من الابحاث حول هذا الموضوع. المحاكاة الافتراضية هي عنصر أساسي من عناصر الحوسبة السحابية. تعد تقنية ال (virtualization) تقنية ادارة قوية تمنح مشغلي مراكز البيانات القدرة على تغيير مكان ال (VMs) من اجل تحقيق اهداف الاداء بشكل افضل.
تبدأ هذه الاطروحة كدراسة حالة لتوزيع مراكز بيانات سحابة (Google) حول العالم. أظهر تغيير هذا التوزيع نتائج جديدة من حيث تحسين خدمات المستخدمين. نحن نهدف الى ان تكون هذه الاطروحة دليلا لصانعي القرار في بناء مراكز البيانات في قارات العالم المختلفة. يقوم مبدأ السحب المقسمة بتقسيم السحابة الى اقسام, و يستخدم مفهوم التقسيم السحابي لأدارة السحب الكبيرة و تبسيط موازنة الأحمال. على حد معرفتنا فاْن منهجيات التقسيم السحابية السابقة لا تستخدم ترحيل ال (VMs) كأداة للتحسين. في هذه الاطروحة قمنا بالتحقيق في تأثير ترحيل ال (VMs) في السحب المقسمة لتحقيق وقت استجابة أفضل للمستخدمين.
في نموذج النظام المستخدم فأن السحابة تتقسم الى 6 مناطق وفقا لقارات العالم الستة و هي : R1, R2, R3, R4, R5, R6.. قمنا بأجراء تجارب محاكاة واسعة النطاق ل 2000 مستخدم موزعين على مناطق مختلفة بأستخدام المحاكي (CloudSim). R1 لديها 40% من مستخدمي الانترنت في العالم لذلك فأننا ركزنا في دراستنا على هذه المنطقة. قمنا بأنشاء 4 مراكز بيانات في R1 ثم نقلنا احداها من R1 الى R2. حيث ان طلبات R1 تتم خدمتها محليا , أما طلبات المستخدمين في R2 فأنها تخدم عن بعد من قبل مراكز البيانات في R1.
في البداية درسنا تأثير تأخير الترحيل في حال كان حمل النظام ثابتا على زمن الاستجابة, ثم درسنا تأثير تغيير حمل النظام في حال تغيير زمن الترحيل على زمن الاستجابة. أظهرت النتائج ان ترحيل مركز البيانات من R1)) الى (R2) له تأثير ايجابي على زمن الاستجابة في كل من (R1) و (R2) و لكن تأثيره الافضل تكون في حالات حمل النظام المنخفض مقارنة بحالات حمل النظام العالي.
و تظهر النتائج ان الترحيل المبكر يعطي نتائج افضل من الترحيل المتأخر, و تبدأ فائدة الترحيل بالتناقص تدريجيا في ظل تأخير الهجرة و زيادة حمل النظام. كما اظهرت النتائج ان R2)) عادة ما تستفيد من الترحيل اكثر من (R1) لأن عدد الطلبات في R2)) اقل من عدد الطلبات في (R1). من الجدير بالذكر ان نسبة تحسين النظام تتناقص في حالات حمل النظام المرتفع لكنه لا يزال هناك تحسن يذكر . تأخير الترحيل يؤدي الى ان تكون تقنية الترحيل اقل فائدة.
|
الملخص بالانجليزي |
Cloud computing is a model for enabling on demand network access to a shared pool of computing resources. One of the main objective of cloud computing is to deliver the best services to clients. Cloud computing has many challenges; the load balancing problem is one of these challenges. Load balancing is the process of distributing workloads to different cloud nodes to ensure that none of the nodes is overwhelmed. Currently, there is no ideal solution for load balancing and more research on this topic is needed. Virtualization is a foundational element of cloud computing. Virtual Machine (VM) migration is a powerful management technique that gives data center operators the ability to adapt the placement of VMs in order to better satisfy performance objectives.
This thesis begins as a case study for the distribution of google cloud datacenters in the world. Changing this distribution shows good results in terms of user services. This thesis may be a guide to decision makers in building datacenters in different world continents. Cloud partitioning divides the cloud into partitions. A cloud partition is a subarea of the cloud. The concept of cloud partitioning is used to manage large clouds
and simplify load balancing. Up to our knowledge, the previous cloud partitioning methodologies do not employ virtual machine (VM) migration as an optimization tool. In this thesis, we have investigated the effect of VM migration with cloud partitioning to achieve superior service response time for users.
In this system model adopted in this thesis, the cloud is divided into 6 regions according to the world 6 continents. R1, R2, R3, R4, R5, and R6. Extensive simulation experiments are carried out for 2000 users distributed to the 6 different regions using CloudSim simulator. R1 has 40% of internet users, so we focused our study on this region. We create 4 datacenters in R1. The user requests in R1 are serviced locally. The user requests generated in R2 are serviced remotely by the datacenters in R1. We migrate one of the datacenters from R1 to R2.
At first, we study the effect of delay of migration for a constant system load on response times. Then, we study the effect of varying system load for constant delay of migration on response times. The results reveal that increasing the system load increases the average response time. Also, the results reveal that migrating a datacenter from R1 to R2 has a positive effect on the response time in both R1 and R2. Migration has significantly superior effect on performance for low system loads, as compared with those obtained for high system loads.
The results show that early migration gives better results than late migration. The benefit of migration begins to diminish gradually when increasing the delay of migration and system load. Also, the results show that R2 usually benefits from migration more than R1, presumably because the number of requests in R2 is less than number of requests in R1. System performance improvement diminishes for high system loads. But, there is still improvement. Delaying migration causes it to be less effective
|
رقم ISN |
4882 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|