Bulut bilişim teknolojisi ile görev zamanlama algoritmalarının performanslarının belirlenmesi

Bulut bilişim son yıllarda güncel ve popüler bir teknoloji haline gelerek her alan karşımıza çıkar oldu. Aslında her alanda karşımıza çıkması da bu teknolojinin neden popüler olduğunu göstermektedir. Günümüzde birçok cihazın internet bağlantısı olmasına karşın yeterli düzeyde kaynağa sahip olamıyor. Burada ki kaynaktan kastımız gerek işleme yeteneği gerek saklama alanı gerek ise de enerji kaynağı yeterli olmuyor. İşte burada bu problemlerin çözümüne bulut bilişim devreye giriyor. Düşük kaynağa sahip cihazlarda, büyük verilere ve ihtiyaç duyduğu yüksek karmaşıklıktaki hesaplamalara ulaşılabiliyor. Bulut hesaplamayı (Cloud Computing) adaptif hesaplama kaynaklarına, depolama alanlarına, serverlara, farklı uygulamalara ve servislere servis sağlayıcı ile etkileşime ihtiyaç duymadan ve minimum yönetim maliyeti ile sağlayan bir internet tabanlı hesaplama sistemi olarak tanımlayabiliriz. Yapılan çalışmada Bulut Hesaplamanın görev zamanlama(task scheduling) optimizasyonu, sezgisel algoritmalar kullanılarak incelenmiştir. Bulut Bilişim ile ilgili hizmet sunan sistem ve ticari hizmet servisleri ve OpenStack gibi açık kaynaklı sistemler araştırılmıştır. Araştırma çalışmaları için CloudSim kullanılmıştır. CloudSim açık kaynaklı bulut hesaplamasının altyapısı ve servislerini içeren bir simülatördür. CLOUDS Lab tarafından Java dilinde geliştirilmiştir. Java ile geliştirilmiş olması da java ile yazılım geliştiren geliştiriciler için bir avantajdır. Java object oriented (nesne yönelimli) bir dil olması sebebi ile araştırmacılara bu anlamda da kullanım kolaylığı sağlamaktadır. Bulut Hesaplamanın görev zamanlama(task scheduling) algoritmalarında ki performansını incelerken bilgisayarların kaynak kullanımında üç etkene dikkat edilmelidir. İşlemci yoğunluklu, Depolama yoğunluklu ve Ağ trafiği yoğunluklu kullanımını iyi bir şekilde organize edilmelidir. Şöyle ki İşlemci yoğunluklu bir kullanım gerçekleştiğinde işlemci yuvalarında rekabet olacak ve diğer kaynaklar (bellek, disk vb.) kullanılmadan boşa harcanacak. Sonuç olarak hizmet kalitesi yüksek olmayacak ve darboğazlar oluşacak. Bu nedenle, diğer kaynakların kullanımı az olacağından bazı kaynaklar boşa harcanması nedeniyle enerji kaybı yaşanacak. Bu nedenle kaynakları doğru kullanmak görev zamanlaması(task scheduling) algoritmalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Görev Zamanlaması(task scheduling) algoritmaları istemcilerin görevlerini mevcut ve uygun sanallaştırılmış kaynaklarla eşleştirmek için kullanılan bir tekniktir. Bulut bilişim gibi heterojen sistemde, dağıtılmış ve ölçeklenebilir bir ortam olduğu için performanslarını değerlendirmek sorunu daha zor hale gelir. Bu nedenle, sistemin performansı anlayabilmek için anahtar olarak kabul edilen etkili bir görev zamanlama algoritmasına ihtiyaç vardır. Görev zamanlama algoritması olarak ; •First Come First Serve (FCFS), Shortest Job First (SJF), Longest Job First (LJF) ve Round Robin(RR) gibi geleneksel algoritmalar •Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ve Gri Kurt Algoritması(GWO) gibi sezgi üstü(meta-sezgisel) algoritmalar Kullanılmıştır. Bu Algoritmaları CloudSim üzerinde 30 adet girdi ile çalıştırılarak süreç performanslarını incelenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda sezgi üstü(meta sezgisel) algoritmaların klasik algoritmalara göre üstünlüğünü görülmüştür. Sezgi üstü algoritmaların ise gelecek çalışmalarda daha iyi performans sergileyebilmesi için hibrit algoritmalar oluşturulması ve bu yönde çalışmaların yapılarak hibritleşmiş güçlü algoritmalar üretilmesi düşünülmektedir.