Published August 3, 2011
| Version v1
Publication
Open
HCOC: a cost optimization algorithm for workflow scheduling in hybrid clouds
Description
Abstract Workflows have been used to represent a variety of applications involving high processing and storage demands. As a solution to supply this necessity, the cloud computing paradigm has emerged as an on-demand resources provider. While public clouds charge users in a per-use basis, private clouds are owned by users and can be utilized with no charge. When a public cloud and a private cloud are merged, we have what we call a hybrid cloud . In a hybrid cloud, the user has elasticity provided by public cloud resources that can be aggregated to the private resources pool as necessary. One question faced by the users in such systems is: Which are the best resources to request from a public cloud based on the current demand and on resources costs? In this paper we deal with this problem, presenting HCOC: The Hybrid Cloud Optimized Cost scheduling algorithm. HCOC decides which resources should be leased from the public cloud and aggregated to the private cloud to provide sufficient processing power to execute a workflow within a given execution time. We present extensive experimental and simulation results which show that HCOC can reduce costs while achieving the established desired execution time.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تم استخدام سير العمل التجريدي لتمثيل مجموعة متنوعة من التطبيقات التي تنطوي على متطلبات معالجة وتخزين عالية. كحل لتوفير هذه الضرورة، برز نموذج الحوسبة السحابية كمزود للموارد حسب الطلب. في حين أن السحب العامة تفرض رسومًا على المستخدمين على أساس كل استخدام، فإن السحب الخاصة مملوكة للمستخدمين ويمكن استخدامها مجانًا. عندما يتم دمج سحابة عامة وسحابة خاصة، يكون لدينا ما نسميه سحابة هجينة. في السحابة الهجينة، يتمتع المستخدم بمرونة توفرها موارد السحابة العامة التي يمكن تجميعها في مجموعة الموارد الخاصة حسب الضرورة. أحد الأسئلة التي يواجهها المستخدمون في مثل هذه الأنظمة هو: ما هي أفضل الموارد التي يمكن طلبها من سحابة عامة بناءً على الطلب الحالي وعلى تكاليف الموارد ؟ في هذه الورقة نتعامل مع هذه المشكلة، ونقدم HCOC: خوارزمية جدولة التكلفة المحسنة للسحابة الهجينة. تقرر HCOC الموارد التي يجب تأجيرها من السحابة العامة وتجميعها إلى السحابة الخاصة لتوفير قوة معالجة كافية لتنفيذ سير العمل خلال وقت تنفيذ معين. نقدم نتائج تجريبية ومحاكاة واسعة النطاق تظهر أن مركبات الكربون الهيدروكلورية فلورية يمكن أن تقلل من التكاليف مع تحقيق وقت التنفيذ المطلوب المحدد.Translated Description (French)
Les flux de travail abstraits ont été utilisés pour représenter une variété d'applications nécessitant des exigences élevées en matière de traitement et de stockage. Pour répondre à cette nécessité, le paradigme du cloud computing est apparu comme un fournisseur de ressources à la demande. Alors que les clouds publics facturent les utilisateurs à l'utilisation, les clouds privés appartiennent aux utilisateurs et peuvent être utilisés gratuitement. Lorsqu'un cloud public et un cloud privé sont fusionnés, nous avons ce que nous appelons un cloud hybride. Dans un cloud hybride, l'utilisateur dispose d'une élasticité fournie par des ressources de cloud public qui peuvent être agrégées au pool de ressources privées si nécessaire. Une question à laquelle sont confrontés les utilisateurs de ces systèmes est la suivante : quelles sont les meilleures ressources à demander à partir d'un cloud public en fonction de la demande actuelle et des coûts des ressources ? Dans cet article, nous traitons de ce problème, en présentant HCOC : The Hybrid Cloud Optimized Cost scheduling algorithm. Le HCOC décide quelles ressources doivent être louées à partir du cloud public et agrégées vers le cloud privé pour fournir une puissance de traitement suffisante pour exécuter un flux de travail dans un délai d'exécution donné. Nous présentons des résultats expérimentaux et de simulation approfondis qui montrent que le HCOC peut réduire les coûts tout en atteignant le temps d'exécution souhaité établi.Translated Description (Spanish)
Los flujos de trabajo abstractos se han utilizado para representar una variedad de aplicaciones que implican altas demandas de procesamiento y almacenamiento. Como solución para suplir esta necesidad, el paradigma de la computación en la nube se ha convertido en un proveedor de recursos bajo demanda. Mientras que las nubes públicas cobran a los usuarios por uso, las nubes privadas son propiedad de los usuarios y se pueden utilizar sin cargo. Cuando se fusionan una nube pública y una nube privada, tenemos lo que llamamos una nube híbrida. En una nube híbrida, el usuario tiene la elasticidad proporcionada por los recursos de la nube pública que se pueden agregar al grupo de recursos privados según sea necesario. Una pregunta a la que se enfrentan los usuarios en dichos sistemas es: ¿Cuáles son los mejores recursos para solicitar a una nube pública en función de la demanda actual y los costos de los recursos? En este trabajo abordamos este problema, presentando HCOC: The Hybrid Cloud Optimized Cost scheduling algorithm. HCOC decide qué recursos deben arrendarse de la nube pública y agregarse a la nube privada para proporcionar suficiente potencia de procesamiento para ejecutar un flujo de trabajo dentro de un tiempo de ejecución determinado. Presentamos extensos resultados experimentales y de simulación que muestran que HCOC puede reducir los costos al tiempo que logra el tiempo de ejecución deseado establecido.Files
s13174-011-0032-0.pdf
Files
(1.9 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2e6025188329436a33e85bc00b758277
|
1.9 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- HCOC: خوارزمية تحسين التكلفة لجدولة سير العمل في السحب الهجينة
- Translated title (French)
- HCOC : un algorithme d'optimisation des coûts pour la planification des workflows dans les clouds hybrides
- Translated title (Spanish)
- HCOC: un algoritmo de optimización de costes para la programación de flujos de trabajo en nubes híbridas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W1999875337
- DOI
- 10.1007/s13174-011-0032-0
References
- https://openalex.org/W130148835
- https://openalex.org/W2009277123
- https://openalex.org/W2014267881
- https://openalex.org/W2014640665
- https://openalex.org/W2023753260
- https://openalex.org/W2040466547
- https://openalex.org/W2066684825
- https://openalex.org/W2080167233
- https://openalex.org/W2105969594
- https://openalex.org/W2118396891
- https://openalex.org/W2122012536
- https://openalex.org/W2122967269
- https://openalex.org/W2124903056
- https://openalex.org/W2131646073
- https://openalex.org/W2140087216
- https://openalex.org/W2140919237
- https://openalex.org/W2149294210
- https://openalex.org/W2153829863
- https://openalex.org/W2154980792
- https://openalex.org/W27948712
- https://openalex.org/W3022698170
- https://openalex.org/W3145990995
- https://openalex.org/W4241502551
- https://openalex.org/W4389077320