Resumen

La computacin en nube ofrece mltiples servicios, como servicios de clculo, procesamiento de datos y uso compartido de recursos, a travs de mltiples nodos. Estos nodos colaboran en todos los servicios mencionados en el centro de datos a travs del nodo principal. Este nodo principal es responsable de la fiabilidad, el mayor rendimiento, la latencia y la gestin de bloqueos, y permite al usuario acceder a servicios informticos rentables. Sin embargo, la seleccin ptima de los nodos de cabecera es un problema difcil debido a la consideracin de recursos como memoria, CPU-MIPS y ancho de banda. Los mtodos existentes son monolticos, ya que seleccionan los nodos de cabecera sin tener en cuenta los recursos de los nodos. An as, existe la necesidad de un nodo candidato que pueda ser seleccionado como nodo cabeza en caso de fallo del nodo cabeza. Por lo tanto, en este trabajo, proponemos una tcnica, es decir, el Algoritmo de Seleccin de Nodos Cabeza (HNSA), para la seleccin ptima de nodos cabeza del centro de datos, que se basa en el algoritmo gentico (GA). El mtodo propuesto consta de tres mdulos: generacin de la poblacin inicial, seleccin del nodo principal y seleccin del nodo candidato. En el primer mdulo, generamos la poblacin inicial asignando aleatoriamente la tarea a diferentes servidores mediante un algoritmo de programacin. A continuacin, calculamos el coste global y el coste de cada nodo en funcin de los recursos. En el segundo mdulo, se seleccionan los mejores nodos ptimos como nodo principal mediante la aplicacin de operaciones genticas como el cruce, la mutacin y la funcin de adecuacin, teniendo en cuenta los recursos disponibles. En los nodos ptimos seleccionados, se elige un nodo como nodo cabeza y el otro se considera nodo candidato. En el tercer mdulo, el nodo candidato se convierte en nodo cabeza en caso de fallo del nodo cabeza. El mtodo propuesto HNSA se compara con los algoritmos ms avanzados, como el Algoritmo de Vida de las Abejas (BLA) y el Heterogeneous Earliest Finished Time (HEFT). El anlisis de simulacin muestra que la tcnica HNSA propuesta ofrece mejores resultados en trminos de tiempo de ejecucin, utilizacin de memoria, violacin del acuerdo de nivel de servicio (SLA) y consumo de energa.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:computación en nube; servicios informáticos; recursos compartidos; selección del nodo principal; algoritmo genético; selección del nodo candidato
• Keywords:cloud computing; computational services; resource sharing; head node selection; genetic algorithm; candidate node selection