Stacked job scheduling on virtual machines with containers in cloud computing systems

Sanal makine çizelgeleme problemi bulut sağlayıcıları ve özel bulutlar için açık uçlu bir problemdir. Dağıtmada, kullanıcının ağ iletişimi, kaynak ve toplam bütçe gibi gereksinimleri bilinerek optimizasyon sağlanabilir. Fakat herkese açık bulut sistemlerinde böyle bir seçenek bulunmamakla birlikte özel bulutlarda da gelişmiş dağıtma seçenekleri bulunmamaktadır. Kullanıcı programlarının çalışmasını planlayacağı zamanda, sağlayıcılardan kaynak isteklerini bilinçli kararlar sonucunda istemekte ve dağıtmayı da kendi yapmaktadır. Bu tezde, geçmiş araştırmaları genişleterek, elimizdeki kaynakları daha verimli bir şekilde kullanan yeni bir çizelgeleme yöntemi sunmaktayız. Tezimizde yapılacak işlerin kaynak kulanımlarının önceden analizi ile farklı karakteristiklere sahip işlerin aynı sanal makinelerde planlanmasıyla, işlerin birbirini etkilemeden kaynaklardan yararlanımının arttırılabildiğini gösteriyoruz. Buna ek olarak, kaynakları kapasitelerinin üzerinde kullandığımız zaman da toplam süreden feragat ederek maliyetin düşebildiğini gösteriyoruz. Bu planlama yöntemini tezin 2.ci parçası olan Programlama Ödevleri Notlandırma Sisteminde'de (PAGS) kullanıyoruz. Programlama ödevleri, programlama derslerinin önemli bir parçası olmakla beraber, notlandırmada yapılan, dosyaların indirilmesi, güvenliğin sağlanması ve çalıştırılması gibi tekrarlayan işler bu süreci zorlaştırmaktadır. PAGS, Bilkent üniversitesi İşletim Sistemleri dersinde öğrenciler ve asistanlar üzerinde denenmiş olup, bu tezde öğrencilerin davranışsal sonuçları incelenmiştir. Ayrıca, öğrenci kodlarının çalıştırılma isteklerinin çizelgelenmesi de ilk kısımda anlatılan methodlarla yapılmıştır.