﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ArticleSet>
  <ARTICLE>
    <Journal>
      <PublisherName>مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری</PublisherName>
      <JournalTitle>فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران</JournalTitle>
      <ISSN>2717-0411</ISSN>
      <Volume>15</Volume>
      <Issue>57</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2023</Year>
        <Month>9</Month>
        <Day>19</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>WSTMOS: A Method For Optimizing Throughput, Energy, And Latency In Cloud Workflow Scheduling</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>WSTMOS: روشی جهت بهینه سازی توان عملیاتی، انرژی و تاخیر در زمانبندی جریان ‏های کاری ابری</VernacularTitle>
    <FirstPage>62</FirstPage>
    <LastPage>76</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi" />
    <Language>fa</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>آرش </FirstName>
        <LastName>قربان نیا دلاور</LastName>
        <Affiliation>دانشکده فنی و مهندسی  گروه کامپیوتر </Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName> رضا</FirstName>
        <LastName>اکرمی نژاد</LastName>
        <Affiliation>دانشگاه پیام نور تهران شمال</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>سحر</FirstName>
        <LastName>مظفری</LastName>
        <Affiliation>دانشگاه پیام نور تهران واحد ری</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <History PubStatus="received">
      <Year>2022</Year>
      <Month>7</Month>
      <Day>28</Day>
    </History>
    <Abstract>Application of cloud computing in different datacenters around the world has led to generation of more co2 gas. In addition, energy and throughput are the two most important issues in this field. This paper has presented an energy and throughput-aware algorithm for scheduling of compressed-instance workflows in things-internet by cluster processing in cloud. A method is presented for scheduling cloud workflows with aim of optimizing energy, throughput, and latency. In the proposed method, time and energy consumption has been improved in comparison to previous methods by creating distance parameters, clustering inputs, and considering real execution time. In WSTMOS method by considering special parameters and real execution time, we managed to reach the optimized objective function. Moreover, in the proposed method parameter of time distance of tasks to virtual machines for reduction of number of migration in virtual machines was applied. In WSTMOS method by organizing the workflow inputs to low, medium and heavy groups and also by distributing appropriate load on more suitable servers for processors threshold, we accomplished to optimize energy and cost. Energy consumption was reduced by 4.8 percent while the cost was cut down by 4.4 percent using this method in comparison to studied method. Finally, average delay time, power and workload are optimized in comparison to previous methods.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">استفاده از رایانش ابری در مراکز داده مختلف در سراسر دنیا، منجر به تولید بیشتر گاز دی‌اکسیدکربن می‌شود، که در آن مسئله انرژی و توان یکی از مسائل مهم می‏باشد. الگوریتم آگاه به انرژی و توان عملیاتی برای زمان‌بندی جریان‏های کاری نمونه - فشرده اینترنت اشیا با پردازش دسته‌ای در ابرها مورد مطالعه قرارگرفته و روشی جهت زمان‌بندی جریان‏های کاری ابری برای بهینه سازی انرژی، توان عملیاتی و تاخیر ارائه‌ شده است. در روش پیشنهادی نسبت به روش قبلی با ایجاد پارامترهای فاصله، دسته‌بندی ورودی‌ها و همچنین زمان اجرای واقعی، توان عملیاتی، انرژی و تاخیر را بهبود داده‌ایم. روش WSTMOS با درنظرگرفتن پارامترهای شاخص و زمان واقعی، به تابع صلاحیت بهینه‌ای دست یافته است. همچنین روش پیشنهادی پارامتر فاصله زمانی وظیفه، نسبت به ماشین‏های مجازی برای کاهش تعداد مهاجرت‌های ماشین‏های مجازی، استفاده ‌شده است. روش WSTMOS با دسته‌بندی ورودی‌های جریان کاری به گروه‏های کم، متوسط و پرحجم و همچنین توزیع بار مناسب بر روی سرورهای مناسب‌تر جهت آستانه پردازنده‏ها، میزان انرژی و هزینه را بهینه نموده و همچنین میزان مصرف انرژی به طور میانگین 4.8 درصد و هزینه 4.4 درصد، نسبت به روش مورد مطالعه کاهش یافته و درنهایت میانگین تأخیر، توان و بار کاری نسبت به روش‌های قبلی بهینه ‌شده است.</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="Keyword">
        <Param Name="Value">زمان‌بندی، محاسبات ابری، متعادل‌سازی بار، انرژی، هزینه، پردازش دسته‌ای، توان عملیاتی</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="Pdf">http://jour.aicti.ir/ar/Article/Download/44098</ArchiveCopySource>
  </ARTICLE>
</ArticleSet>