Resumen

En sistemas en la nube que consisten en recursos distribuidos heterogéneos, la programación juega un papel clave para obtener un buen rendimiento cuando se ejecutan aplicaciones complejas. Sin embargo, es inevitable el error al predecir los tiempos de ejecución de tareas individuales y los tiempos de transmisión de datos. Cuando este error no es despreciable, los enfoques de programación determinista (es decir, la programación basada en predicciones de tiempo precisas) pueden sufrir. En este artículo, asumimos que el error en las predicciones de tiempo está modelado de manera estocástica, y se propone un enfoque de aleatorización novedoso que hace uso de las propiedades de las variables aleatorias para mejorar la programación determinista. El enfoque de aleatorización se aplica a una heurística de programación determinista clásica, pero su aplicabilidad no se limita a esta heurística en particular. Los resultados de evaluación obtenidos de una extensa simulación muestran que el enfoque de programación aleatorizada puede superar significativamente

• Materias:Difusión de información Inteligencia de enjambre Programación híbrida Modelo de programación Máquinas virtuales
• Subjects:Information dissemination Swarm intelligence Hybrid programming Programming model Virtual machines
• Palabras claves:Sistemas en la nube; Recursos distribuidos heterogéneos; Programación; Rendimiento; Error; Enfoque de aleatorización
• Keywords:Cloud systems; Heterogeneous distributed resources; Scheduling; Performance; Error; Randomization approach