Performance Improvement for the Best Replica Selection Using Association Rule and Job Scheduling in Data Grid

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Grid computing's organizational structure allows grid facilities to manage data files and their worldwide copies. Data Grid technology is developed to share data across many sites in different geographical locations to improve data access and increase the speed of transmission data. When different sites hold a copy of the files, significant benefits are realized when selecting the best replica sites that cooperate to speed up the file transfer process. In this thesis, a data mining technique is used, which is the association rules method by using Apriori algorithm to explore the common characteristics of sites to select uncongested replica sites. Some factors such as memory capacity, CPU performance, and available bandwidth affect server performance. Based on these parameters, the best servers are selected to decrease thetime required to transmit all critical data and enhance system performance.Scheduling tasks is one of the most challenging obstacles in grid computing. When several tasks are requested, those jobs must wait before they are assigned to servers, which may cause the queue to grow and the waiting time to rise. After selecting the two best servers based on the highest score, job scheduling is optimized using one of the scheduling algorithms which is the Johnson Scheduling Algorithm to reduce total work completion and idle time and enhance system performance.TheDatabase used in this work is 0051IPv4(stable and unstable). The work results showed that the method proposed in the first part of the problem was (26 IPv4) out of 41 IPv4 (stable). Scores were calculated for (26 IPv4) and selected the two servers which are themaximum two scores isthe best replica servers. The results of the second part of the problem showed that the Johnson algorithm found that the total completion time of all the tasks between two servers is 373hoursand the total idle time is 4.5hours. As shown in the results of the second part of the problem, the Johnson algorithm is the best scheduling algorithm performance. compared with other scheduling algorithms (FCFS and SJFS)In terms of reducing total and idle time for executing all jobs on the servers.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0566f7aa-4116-4562-9c72-af0ddd10a7a0

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

994481_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

تحسين الأداء لاختيار أفضل النسخ المتماثلة باستخدام قاعدة الاقتران وجدولة العمل في شبكة البيانات

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"رؤى ستار جبار محمد","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"مهدي صالح نعمة موسى","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Performance Improvement for the Best Replica Selection Using Association Rule and Job Scheduling in Data Grid

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

يسمح الهيكل التنظيمي لحوسبة الشبكة لمنشآت الشبكة بإدارة ملفات البيانات ونسخها في جميع أنحاء العالم. تم تطوير تقنية Data Grid لمشاركة البيانات عبر العديد من المواقع في مواقع جغرافية مختلفة لتحسين الوصول إلى البيانات وزيادة سرعة نقل البيانات. عندما تحتفظ مواقع مختلفة بنسخة من الملفات، تتحقق فوائد كبيرة عند اختيار أفضل مواقع النسخ المتماثلة التي تتعاون لتسريع عملية نقل الملفات. في هذه الأطروحة، يتم استخدام تقنية استخراج البيانات، وهي طريقة قواعد الارتباط باستخدام خوارزمية Apriori لاستكشاف الخصائص المشتركة للمواقع لتحديد مواقع النسخ المتماثلة غير المزدحمة. تؤثر بعض العوامل مثل سعة الذاكرة وأداء وحدة المعالجة المركزية وعرض النطاق الترددي المتوفر على أداء الخادم. بناءً على هذه المعلمات، يتم اختيار أفضل الخوادم لتقليل الوقت اللازم لنقل جميع البيانات الهامة وتحسين أداء النظام. جدولة المهام هي واحدة من أكثر العقبات صعوبة في الحوسبة الشبكية. عند طلب العديد من المهام، يجب أن تنتظر هذه المهام قبل تعيينها للخوادم، مما قد يتسبب في زيادة قائمة الانتظار وزيادة وقت الانتظار. بعد اختيار أفضل خادمين بناءً على أعلى الدرجات، يتم تحسين جدولة الوظائف باستخدام إحدى خوارزميات الجدولة وهي خوارزمية Johnson Scheduling لتقليل إجمالي إكمال العمل ووقت الخمول وتحسين أداء النظام. قاعدة البيانات المستخدمة في هذا العمل هي ( 1500 IPv4 (مستقرة وغير مستقرة. أظهرت نتائج العمل أن الطريقة المقترحة في الجزء الأول من المشكلة كانت (26 IPv4) من أصل) 41IPv4 (مستقرة. تم حساب النتائج لـ (26 (IPv4 وتم اختيار الخادمين اللذين يمثلان أقصى درجتين وهما أفضل خوادم متماثلة. أظهرت نتائج الجزء الثاني من المشكلة أن خوارزمية جونسون وجدت أن إجمالي وقت الانتهاء لجميع المهام بين خادمين هو 373 ساعة وإجمالي وقت الخمول 4.5 ساعة. كما هو موضح في نتائج الجزء الثاني من المشكلة، فإن خوارزمية جونسون هي أفضل خوارزمية جدولة من ناحية الأداء مقارنة بخوارزميات الجدولة الأخرى FCFSو .SJFS

كلمات الباحثين

Grid Computing, Replica Server, Apriori Algorithm, Data Mining, Task Scheduling, Johnson Scheduling Algorithm, Server Performance, Bandwidth, System Optimization, Distributed Data.

إشراف وإعداد

الإشراف

مهدي صالح نعمة موسى

الإعداد

رؤى ستار جبار محمد

الاقتباسات الببليوغرافية