Resumen

El entorno de computación en la nube proporciona varios servicios bajo demanda y compartición de recursos para los clientes. Los procesos empresariales se gestionan utilizando la tecnología de flujo de trabajo en la nube, lo que representa uno de los desafíos en el uso eficiente de los recursos debido a las dependencias entre las tareas. En este documento, se propone un algoritmo híbrido GA-PSO para asignar tareas a los recursos de manera eficiente. El algoritmo híbrido GA-PSO tiene como objetivo reducir el tiempo de ejecución y el costo, y equilibrar la carga de las tareas dependientes sobre los recursos heterogéneos en entornos de computación en la nube. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo GA-PSO disminuye el tiempo total de ejecución de las tareas de flujo de trabajo, en comparación con los algoritmos GA, PSO, HSGA, WSGA y MTCT. Además, reduce el costo de ejecución. Además, mejora el equilibrio de carga de la aplicación de flujo de trabajo sobre los

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Computación en nube; Tecnología de flujo de trabajo; Algoritmo híbrido GA-PSO; Asignación de recursos; Equilibrio de carga; Coste de ejecución.
• Keywords:Cloud computing; Workflow technology; Hybrid GA-PSO algorithm; Resource allocation; Load balancing; Execution cost