Bulut sistemlerde görev çizelgeleme için yenilikçi tek ve çok amaçlı metasezgisel yöntemlerin geliştirilmesi

Klasik bilgi işlem birimleri ve veri merkezlerinden farklı olarak bulut sistemler oldukça dinamik bir yapıya sahiptir. Bu dinamizmi sağlayan ana faktörler; çok sayıda ve farklı taleplere sahip müşteri tipi, anlık değişen talep oranına göre aktif sanal makine sayısının değişebilmesi ve güvenlik gereksinimleridir. Bulut sistemlerce sunulan yazılım ve donanım servisleri bu dinamikliğe sanallaştırma teknolojilerinin sağlamış olduğu avantajlar ile cevap verirler. Ancak sanallaştırma teknolojileri, oluşacak her problemi çözmek için yeterli değildir. Kullanıcılardan gelen çok sayıdaki görev talebinin verimsiz bir şekilde sanal kaynaklara yönlendirilmesi, sağlayıcıya yüksek enerji maliyeti ve kaynak israfı, son kullanıcıya ise pahalı hizmet alımı ve memnuniyetsizlik olarak geri döner. Bulut sistemlerde başarılı görev dağılımını sağlayan iyi düşünülmüş bir görev çizelgeleme stratejisi, bu bakımdan, hayati bir öneme sahiptir. Oldukça karmaşık olan bulut sistemlerde görev çizelgeleme problemi için, hem pratikte hem de teoride son yıllarda ciddi çalışmalar yapılmıştır. Bu tez çalışması bulut sistemlerin dinamik doğasını dikkate alan farklı çizelgeleme stratejileri için çalışılmıştır. Bu amaçla, bulut sistemlerde görev çizelgeleme için iki yenilikçi optimizayon yöntemi önerilmiştir. Birinci yöntem, tek amaçlı bir optimizasyon yaklaşımıdır ve bulut sistemlerde görevlerin icra süresini minimize etmeyi amaçlar. Literatürde var olan yöntemlerden farklı olarak kural çıkarım tabanlı bir metodoloji izleyen bu yöntem, daha önce karşılaşılan senaryolardaki görev çizelgeleme çözümleri ve mevcut senaryo arasındaki benzerliği tespit ederek optimum çizelgelemeyi yapmaktadır. Önerilen bu yöntemin başarısı, hem klasik çizelgeleme yöntemleri hem de diğer metasezgisel yöntemlerin bulmuş olduğu çözümler ile karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Deneylerde elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin karar verme süreci yönünden diğer yöntemlere göre yaklaşık 18 kat daha hızlı olduğunu göstermiştir. Tezde önerilen ikinci yöntem ise görevlerin icra sürei ve enerji tüketimi amaçlarının eş zamanlı optimizasyonunu hedefler. Bu yöntemde NSGA-2 ve SPEA2 gibi iki farklı metasezgisel algoritmanın paralel ve hibrit çalışmasına dayalı bir yaklaşım kullanılmıştır. Önerilen yöntem iki algoritmayı eş zamanlı çalıştırarak birbirlerine olan üstünlüklerine göre seçim yapmaktadır. Önerilen yöntem NSGA-2 ve SPEA2 algoritmalarına göre daha başarılı sonuçlar almıştır. Tez çalışması ile bulut sistemlerde görev çizelgeleme üzerine yenilikçi ve etkili metasezgisel yaklaşımlar sunulmuştur. Arşiv temelli bu bakış açısı, sadece bulut sistemler için değil aynı zamanda benzer dinamik sistemlere de adapte edilebilecek yapıdadır. Tezde önerilen yöntemlerin araştırmacılar için yeni çözüm fikirlerinin geliştirilmesine katkı vereceği ve farklı alanlarda bu yaklaşımların etkili olacağı düşünülmektedir.