Resumen

Abordamos el problema de programar aplicaciones de flujo de trabajo en sistemas informáticos heterogéneos como infraestructuras de computación en la nube. En general, la programación de flujos de trabajo en la nube es un problema de optimización complejo que requiere considerar diferentes criterios para cumplir con una gran cantidad de requisitos de QoS (Calidad de Servicio). La investigación tradicional en programación de flujos de trabajo se centra principalmente en la optimización restringida por tiempo o costo sin prestar atención al consumo de energía. La principal contribución de este estudio es proponer un nuevo enfoque para la programación de flujos de trabajo multiobjetivo en la nube, y presentar el algoritmo híbrido PSO para optimizar el rendimiento de la programación. Nuestro método se basa en la técnica de Escalado Dinámico de Voltaje y Frecuencia (DVFS) para minimizar el consumo de energía. Esta técnica permite a los procesadores operar en diferentes niveles de suministro de voltaje sacrificando frecuencias de reloj. Este volt

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Planificación; Aplicaciones de flujo de trabajo; Computación en la nube; Requisitos de calidad de servicio (QoS); Consumo de energía; Planificación multiobjetivo
• Keywords:Scheduling; Workflow applications; Cloud computing; QoS requirements; Energy consumption; Multi-objective scheduling