AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe obtained results show good agreement with the simulation results.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Recently, rapid improvement in the field of information technology has led to the development and deployment of new computing paradigms. Cloud computing is just one of these innovations. Cloud computing is an internet-based computing technology that shares hardware and software resources over the internet with other cloud users. With the rapid development of cloud computing and internet technology, there has been a significant increase in the number of users and become most popular technology all around the world. As rapidly increasing number of cloud users, many challenges have arisen. Load balancing mechaisms is one of the key challenges in cloud computing encironment. Thus, in this paper, analytical models and evaluation of dynamic and static load balancing mechanisms are presented in order to obtain better performance results. Mean queue length, mean response time and blocking probability results are presented for performance evaluation. Simulation is also created in order to show the efficiency and accuracy of the proposed models. The obtained results show good agreement with the simulation results. In addition, it is clearly seen from the obtained results that dynamic load balancing outperforms to static load balancing mechanism in cloud computing especially in a loaded system.
Özet
Günümüzde, bilişim teknolojileri alanındaki hızlı gelişim, yeni bilgi işlem dizilerinin/paradigmalarının geliştirilmesine ve yayılmasına öncülük etmektedir. Bulut bilişim teknolojisi bu yeniliklerden sadece bir tanesidir. Bulut bilişim, internet tabanlı bir teknoloji olup diğer bulut kullanıcılarına donanım ve yazılım paylaşımı sağlayan bir teknolojidir. Bulut bilişim ve internet teknolojisinin hızlı gelişmesi ile tüm dünyada bulut bilişimin kullanıcılarında önemli bir artış olmuştur. Bu hızlı kullanıcı artışı, birçok sorunu da beraberinde getirmiştir. Bu sorunların en önemlilerinden bir tanesi yük dağılımı ve dengeleme mekanizmasıdır. Bu nedenle, bu çalışmada daha iyi sistem performans sonuçlarının elde edilebilmesi amacıyla analitik modeller farklı yük dengeleme mekanizmalarına uygulanmıştır. Performans değerlendirmesi için ortalama yük sayısı, ortalama tepki süresi ve engelleme olasılığı sonuçları sunulmuştur. Önerilen modellerin verimliliğini ve doğruluğunu göstermek için ise simülasyon oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçların simülasyon sonuçları ile eşleştiği görülmektedir. Ek olarak, elde edilen sonuçlardan dinamik yük dengelemenin özellikle sistemin yoğun olduğu zamanlarda bulut bilişimdeki statik yük dengeleme mekanizmasından daha iyi performans gösterdiği açıkça görülmektedir