Une approche formelle pour la planification des tâches pour la QoS dans le cloud-computing

Abstract

Aujourd’hui, de nombreux algorithmes évolutifs pour l’ordonnancement du workflow dans le cloud computing sont disponibles. La plupart de ces algorithmes sont axés sur l'efficacité, et ignorent le problème de la flexibilité. La recherche sur les réseaux de Petri traite ce dernier problème. Plusieurs extensions ont été proposées pour faciliter la modélisation des systèmes complexes. Les extensions typiques sont l'ajout de "couleur", "temps" et "hiérarchie". Afin de mapper les problèmes d’ordonnancement dans les réseaux de Petri, nous pouvons utiliser la théorie standard des réseaux de Petri. Dans ce cas, le problème d’ordonnancement peut être réduit à trouver une séquence optimale de transitions allant d'un marquage initial vers un marquage final. Pour trouver un ordonnancement optimal, nous avons proposé une nouvelle approche basée sur un formalisme récemment proposé, les «Réseaux de Petri Evolutionnaire» (EPNs), qui est une extension des réseaux de Petri, enrichie de deux opérateurs génétiques, d'un croisement et d'une mutation. Les objectifs de notre recherche sont de minimiser le temps d’exécution des applications de workflow (makespan) ainsi que le coût encourus en utilisant les ressources du cloud. Certaines expériences sont réalisées pour démontrer l’efficacité et l'utilité de notre approche.