論文の概要: Dynamic Scheduling Strategies for Resource Optimization in Computing Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17301v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 05:43:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:56:50.425951
- Title: Dynamic Scheduling Strategies for Resource Optimization in Computing Environments
- Title（参考訳）: 資源最適化のための動的スケジューリング手法
- Authors: Xiaoye Wang,
- Abstract要約: 本稿では,資源利用,負荷分散,タスク完了効率といった重要な性能指標のバランスをとることを目的とした,多目的最適化に基づくコンテナスケジューリング手法を提案する。
実験の結果, 従来の静的ルールアルゴリズムや効率アルゴリズムと比較して, 資源利用, 負荷分散, バーストタスク完了において, 最適化されたスケジューリング方式が有益であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29008108937701327
- License:
- Abstract: The rapid development of cloud-native architecture has promoted the widespread application of container technology, but the optimization problems in container scheduling and resource management still face many challenges. This paper proposes a container scheduling method based on multi-objective optimization, which aims to balance key performance indicators such as resource utilization, load balancing and task completion efficiency. By introducing optimization models and heuristic algorithms, the scheduling strategy is comprehensively improved, and experimental verification is carried out using the real Google Cluster Data dataset. The experimental results show that compared with traditional static rule algorithms and heuristic algorithms, the optimized scheduling scheme shows significant advantages in resource utilization, load balancing and burst task completion efficiency. This shows that the proposed method can effectively improve resource management efficiency and ensure service quality and system stability in complex dynamic cloud environments. At the same time, this paper also explores the future development direction of scheduling algorithms in multi-tenant environments, heterogeneous cloud computing, and cross-edge and cloud collaborative computing scenarios, and proposes research prospects for energy consumption optimization, adaptive scheduling and fairness. The research results not only provide a theoretical basis and practical reference for container scheduling under cloud-native architecture, but also lay a foundation for further realizing intelligent and efficient resource management.
- Abstract（参考訳）: クラウドネイティブアーキテクチャの急速な開発により、コンテナテクノロジの広範な適用が促進されたが、コンテナスケジューリングとリソース管理における最適化問題は、依然として多くの課題に直面している。
本稿では,資源利用,負荷分散,タスク完了効率といった重要な性能指標のバランスをとることを目的とした,多目的最適化に基づくコンテナスケジューリング手法を提案する。
最適化モデルとヒューリスティックアルゴリズムを導入することにより、スケジューリング戦略を網羅的に改善し、実際のGoogle Cluster Dataデータセットを用いて実験的な検証を行う。
実験結果から,従来の静的ルールアルゴリズムやヒューリスティックアルゴリズムと比較して,資源利用,負荷分散,バーストタスク完了効率において,最適化されたスケジューリング方式が大きな利点を示すことがわかった。
提案手法は, 複雑な動的クラウド環境において, 資源管理効率を効果的に向上し, サービス品質とシステムの安定性を確保できることを示す。
同時に、マルチテナント環境、異種クラウドコンピューティング、およびクロスエッジおよびクラウド協調コンピューティングシナリオにおけるスケジューリングアルゴリズムの今後の開発方向についても検討し、エネルギー消費の最適化、適応スケジューリング、公正性に関する研究の展望を提案する。
この研究結果は、クラウドネイティブアーキテクチャの下でのコンテナスケジューリングの理論的基礎と実践的参照を提供するだけでなく、インテリジェントで効率的なリソース管理をさらに実現するための基盤も設けている。
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