...
首页> 外文期刊>Jurnal RESTI >Implementasi Algoritma Load Balancing PLBA Komputasi Grid pada Lab Environment Menggunakan PVM3
【24h】

Implementasi Algoritma Load Balancing PLBA Komputasi Grid pada Lab Environment Menggunakan PVM3

机译:

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Load balancing adalah salah satu bagian utama pada penjadwalan sumber daya Grid. Salah satu model load balancing pada sumber daya Grid yaitu model hierarki. Model ini memiliki kelebihan yaitu memerlukan biaya komunikasi yang sedikit, antara sumber daya satu dengan sumber daya lainnya. Algoritma load balancing PLBA menggunakan model hierarki dengan nilai threshold yang diperoleh secara dinamis, sehingga dapat menyesuaikan keadaan pada suatu waktu, baik keadaan sumber daya, keadaan jaringan komputer, dan keadaan penerima atau client. PVM3 adalah sistem perangkat lunak yang mampu mengoptimalkan sumber daya yang heterogen, sehingga sumber daya dapat bekerja secara parallel. Sumber daya juga bisa menyelesaikan tasks dengan baik, meskipun tasks tersebut merupakan tasks yang sangat besar dan kompleks. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma load balancing PLBA, dengan tujuan untuk mengoptimalkan sumber daya Grid. Penelitian ini juga mengembangkan algoritma load balancing PLBA dengan mengubah argument untuk NPEList, sehingga sumber daya dapat dikelompokkan dengan lebih optimal. Algoritma load balancing PLBA berhasil dikembangkan dengan memodifikasi argument untuk NPEList sehingga running time yang diperlukan untuk menyelesaikan tasks yang diberikan lebih singkat, karena sumber daya dapat dikelompokkan dengan lebih optimal. Hal ini ditunjukkan dengan rata – rata running time pada saat menggunakan argument NPEList yang dimodifikasi (0,75*threshold1 = ALCi = 1,25*threshold1) lebih singkat, daripada menggunakan argument NPEList pada penelitian sebelumnya (ALCi = threshold1). Perbandingan rata-rata running time tersebut adalah sebagai berikut: (82513.63740: 67837.71720); (63869.92450: 50722.17210); (858.96710: 207.33680); (321.88000: 126.89100); (768.54560: 468.27190); (780.22770: 279.43730).

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号