EcoTaskSched:一种混合机器学习方法,用于基于物联网的雾云环境中的节能任务调度
Asfandyar Khan1, Faizan Ullah2, Dilawar Shah3
1Department of Computer Science and Information Technology, Hazara University Mansehra, Dhodial, 21120, Pakistan.
本研究介绍了EcoTaskSched,这是一个深度学习模型,用于在雾云网络中节能调度任务. 它显著降低了能源消耗,提高了工作完成率,优化了资源利用.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 云计算 云计算 云计算 云计算
背景情况:
- 云计算的采用带来了能源和资源效率方面的挑战.
- 雾云计算整合了资源来解决这些问题,但最佳的任务分配和能源管理仍然很复杂.
- 为了节能地安排任务,有效地利用异质的雾云资源是一个关键的研究问题.
研究的目的:
- 提出一种基于机器学习 (ML) 的新型模型,EcoTaskSched,用于在雾云网络中节能调度任务.
- 利用深度学习,特别是卷积神经网络 (CNN) 和双向长期短期记忆 (BiLSTM),以优化任务配置和减少能量.
- 确保服务质量 (QoS) 提供,同时在雾云环境中提高能源效率.
主要方法:
- 开发了一个混合ML模型 (EcoTaskSched),集成CNN用于特征提取和BiLSTM用于顺序信息处理.
- 使用COSCO框架和Azure B2s节点进行模拟,实现了一个真正的雾云环境.
- 利用DeFog对任务工作负载的基准,进行数据预处理,包括规范化,功能工程和增强.
主要成果:
- 与基线模型相比,EcoTaskSched显示了能源消耗的显著降低和工作完成率的改善.
- 实现了85%的任务完成率,超过了GGCN和BiGGCN,平均响应时间和SLA违规率较低.
- 展示了更高的吞吐量和更低的执行成本,证实了其在优化雾云任务调度方面的有效性.
结论:
- 该EcoTaskSched模型有效地提高了任务处理效率,并降低了雾云计算环境中的能源消耗,同时保持了QoS.
- 该模型的性能表明它在优化各种雾云设置的调度算法方面的成功应用.
- 未来的工作将涉及在现实世界物联网环境中进行长期测试,并探索与其他ML模型的集成,以进一步优化.
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