علوم رایانشی

علوم رایانشی

مقیاس‌بندی گنجانه‌ها با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر آگاه از زمینه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، دانشکده‌ مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران
2 فارغ‌التحصیل رشته‌ مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران
3 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران
10.22034/csj.2025.237360
چکیده
مقیاس‌بندی مؤثر گنجانه‌ها در رایانش ابری با توجه به بارهای کاری پویا، چالشی اساسی است. روش‌های سنتی مقیاس‌بندی محدودیت‌هایی در درک نوسانات بیدرنگ و عوامل زمینه‌ای دارند که منجر به تخصیص غیربهینه منابع و کاهش عملکرد می‌شود. در این پژوهش با بهره‌گیری از فیلترگذاری مشارکتی، فیلترگذاری مبتنی بر محتوا و استدلال هستی‌شناختی، سیستمی ایجاد شده است که تصمیمات مقیاس‌بندی را بهبود می‌بخشد. مدل پیشنهادی از داده‌های تاریخی، اطلاعات بیدرنگ و پارامترهای زمینه‌ای برای ارائه توصیه‌های هوشمندانه بهره می‌گیرد. آزمایش‌ها در محیط شبیه‌سازی‌‌شده نشان دادند که سیستم پیشنهادی در مقایسه با سیستم‌های آستانه‌محور با کاهش اقدامات مقیاس‌بندی غیرضروری، ۱۹ درصد دقّت تصمیم‌گیری را بهبود بخشیده است. با این که زمان اجرا و تأخیر در سیستم پیشنهادی تقریباً دو برابر زمان اجرا و تأخیر در سیستم‌های مبتنی بر قوانین است ولی همچنان در بازه قابل قبول برای استفاده محیط‌های بزرگ ابری قرار می‌گیرد. بنابراین، با حذف برخی محدودیت‌ها مانند وابستگی به قوانین از پیش تعیین‌شده، سیستم پیشنهادی، گامی در جهت مدیریت هوشمند و خودکار منابع در زیرساخت‌های ابری برداشته است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]   Alipour, H., Liu, Y., & Hamou- Lhadj, A. 2014. "Analyzing auto-scaling issues in cloud environments," in Proceedings of the CASCON, vol. 14, pp. 75-89.
[2]   Verma, G. & Yadav, S. ??? "Scalable Optimization Algorithm for Cloud Resource Scaling," in Proceedings of the Advanced Computing Techniques for Optimization in Cloud: Chapman and Hall/CRC, pp. 180-197.
[3]   Kumar, P. & Kumar, R. 2019. "Issues and challenges of load balancing techniques in cloud computing: A survey," ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 51, no. 6, pp. 1-35
[4]   Zhang, H., Jiang, G., Yoshihira, K. & Chen, H. 2014. "Proactive workload management in hybrid cloud computing," IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 11, no. 1, pp. 90-100.
[5]   Şenel, B. C., Mouchet, M., Cappos, J., Friedman, T., Fourmaux, O. & McGeer, R. 2023. "Multitenant containers as a service (CAAS) for clouds and edge clouds," IEEE Access, vol. 11, pp. 144574-144601.
[6]   Singh, P., Gupta, P., Jyoti, K. & Nayyar, A. 2019."Research on auto-scaling of web applications in cloud: survey, trends and future directions," Scalable Computing: Practice and Experience, vol. 20, no. 2, pp. 399-432.
[7]   Lorido-Botran, T., Miguel-Alonso, J. & Lozano, J. A. 2014. "A review of auto-scaling techniques for elastic applications in cloud environments," Journal of Grid Computing, vol. 12, pp. 559-592.
[8]   Li, L., Zhang, Z. & Zhang, S. 2021. "Hybrid algorithm based on content and collaborative filtering in recommendation system optimization and simulation," Scientific Programming, vol. 2021, no. 1, p. 7427409.
[9]   Khalaji, M., Dadkhah, C. & Gharibshah, J. 2021. "Hybrid movie recommender system based on resource allocation," arXiv preprint arXiv:2105.11678.
[10] Setiawan, N. V. E. B. 2024. "Movie Recommender System on Twitter Using Weighted Hybrid Filtering and GRU," Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control, vol. 9, no. 2.
[11] Sultan, U., Khan, H., Afridi, Y. S., Shah, M. I. A., Ashfaq, M. & Sultan, A. 2024."Performance Analysis of a Hybrid Recommender System," International Journal of Innovations in Science and Technology, pp 257-265.
[12] Vahdat-Nejad, H., Izadpanah, S. & Ostadi-Eilaki, S. 2019."Context-aware cloud-based systems: design aspects," Cluster Computing, vol. 22, pp. 11601-11617.
[13] Middleton, S. E., Roure, D. D. & Shadbolt, N. R. 2009. "Ontology-based recommender systems," in Handbook on ontologies: Springer, pp. 779-796.
[14] Dautov, R., Paraskakis, I. & Kourtesis, D. 2012. "An ontology-driven approach to self-management in cloud application platforms," in Proceedings of the 7th South East European Doctoral Student Conference (DSC 2012), pp. 539-550.
[15] Pasdar, A., Lee, Y. C., Hassanzadeh, T. & Almi’ani, K. 2021. "Resource recommender for cloud-edge engineering," Information, vol. 12, no. 6, p. 224.
[16] Kirchoff, D. F., Xavier, M., Mastella, J. & De Rose, C. A. 2019. "A preliminary study of machine learning workload prediction techniques for cloud applications," in Proceedings of the 2019 27th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP), IEEE, pp. 222-227.
[17] Ahamed, Z., Khemakhem, M., Eassa, F., Alsolami, F. & Al-Ghamdi, A. S. A. M. 2023. "Technical study of deep learning in cloud computing for accurate workload prediction," Electronics, vol. 12, no. 3, p. 650.
[18] Xu, M., Song, C., Wu, H., Gill, S. S., Ye, K. & Xu, C. 2022. "esDNN: deep neural network based multivariate workload prediction in cloud computing environments," ACM Transactions on Internet Technology (TOIT), vol. 22, no. 3, pp. 1-24.
[19] A. Soren and A. Jaiden, "Efficient Resource Reservation and Allocation in Cloud Using Energy-Aware AI Models," doi:10.13140/RG.2.2.12117.44006, 2024.
[20] D. Alsadie and M. Alsulami, "Enhancing workflow efficiency with a modified Firefly Algorithm for hybrid cloud edge environments," Scientific Reports, vol. 14, no. 1, p. 24675, 2024.
[21] S. Karimunnisa and Y. Pachipala, "Deep Learning-Driven Workload Prediction and Optimization for Load Balancing in Cloud Computing Environment," Cybernetics and Information Technologies, vol. 24, no. 3, 2024.
[22] Z. Gulzar, A. A. Leema, and G. Deepak, "Pcrs: Personalized course recommender system based on hybrid approach," Procedia Computer Science, vol. 125, pp. 518-524, 2018.