تنفيذ خوارزمية هجينة لتحسين موازنة الأعباء في الحوسبة السحابية

الثورة/ هاشم السريحي

نال الباحث محمد علي الشعيبي، درجة الماجستير بامتياز من كلية الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات جامعة صنعاء عن رسالته الموسومة بـ ”
A Hybrid Algorithm for Improving Load Balancing in Cloud Computing
خوارزمية هجينة لتحسين موازنة الأعباء في الحوسبة السحابية”.
وقد أشادت لجنة المناقشة والحكم – المكونة من الدكتور بشير المقالح رئيساً ومناقشاً خارجياً من جامعة ذمار، والدكتور عبدالماجد الخليدي عضواً ومشرفاً من جامعة صنعاء، والدكتور أحمد الشلبي عضواً ومناقشا داخلياً من جامعة صنعاء، بالرسالة وما بذله الباحث من جهود في انجازها.
وتكمن أهمية الدراسة في أن موازنة الحمل أمر مهم للعمليات الأساسية في البيئات الموزعة؛ حيث أن توزيع طلبات العملاء على عقد سحابية متوفرة شيء مهم؛ لذلك وجد أن موازنة الأعباء في الحوسبة السحابية محل بحث مهم ومتوسع بالنسبة للباحثين والدارسين في مجال الحوسبة السحابية.
حيث قام الباحث بعمل خوارزمية هجينة لتحسين توزيع الأعباء في الحوسبة السحابية بناءً على خوارزمية السرب PSO وخوارزمية الجار الأقربKNN ، كما تم الحصول على تعقيد أفضل للخوارزمية الهجينة والذي يساوي (O(n مقارنة بالخوارزميات السابقة، وأظهرت التجارب كفاءة الخوارزمية الهجينة من خلال الأداء الذي أصبح ملحوظاً بنسبة 1.37 % مقارنة بالخوارزميات السابقة بالاعتماد على عدد طلبات المستخدمين .
كما أثبتت التجارب أن نسبة الخطأ للخوارزمية الهجينة أقل بنسبة 2 % من الخوارزميات السابقة، مما يدل على دقة الخوارزمية المقترحة من حيث النتائج، وأظهرت التجارب أيضاً أن نسبة متوسط زمن التنفيذ للخوارزمية الهجينة تساوي 66 % مقارنة بالخوارزميات الأخرى في توزيع الأعباء في الحوسبة السحابية وهذا ما يثبت سرعة الأداء.
من جانباً أخر أثبتت التجارب من حيث موازنة الأعباء أنه كلما زاد حجم المسألة المراد حلها في الحوسبة السحابية كلما زاد الأداء للخوارزمية الهجينة مقارنة بالخوارزميات السابقة.
هذا وقد اتسمت الخوارزمية الهجينة بالتالي:
– تحسين كفاءة سرعة الرد على طلبات المستخدمين في السحابة.
-تقوم بتحسين اختيار نقطة العبور من خلال مجموعة من المعاملات لحساب نقطة العبور والاختيار الأمثل منها.
– تعمل على تقليل التكاليف كونها تقوم بمنع التكرار الكامل الذي بدوره يسبب تكلفة عالية من خلال تمثيل أفضل للتخزين السحابي كون الخوارزمية تقوم بحفظ أجزاء من مجموعة من البيانات في كل عقدة حسب إمكانية كل عقدة من حيث السعة وقوة المعالجة.
– تقوم بإرسال الطلبات إلى العقد بأقل عدد من الاتصالات.
– موازنة الأعباء في العقد المحملة وتوزيعها إلى العقد الأخرى الأقل حملاً.
– تقوم بالبحث عن العقد بصورة عشوائية بالاعتماد على العقد الأقرب والأقل حملاً والأكثر كفاءة.
– حل مشكلة البعد الجغرافي من خلال موازنة الحمل لعقد موزعة لمسافات بعيدة فيما بينها والذي يعتبر تحدياً لأنه يجب أن نأخذ بعين الاعتبار عوامل أخرى مثل سرعة الشبكة الرابطة بين العقد والمسافة بين العميل وعقد معالجة المهمة والمسافة بين العقد نفسها المسؤولة عن تقديم الخدمة.
– سريعة وتمتلك الموثوقية بتوزيع المهام على العقد.
– قادرة على التعامل مع مشاكل موازنة الحمل بشكل ديناميكي.
– تقديم نتائج أفضل في البيئات غير المتجانسة والديناميكية.
– أقل تعقيداً في إنجاز العمليات حيث أنه كلما زاد تعقيد التنفيذ كلما زادت تعقيدات المعالجة.
– الخوارزمية الهجينة تراعي نقطة الفشل في حالة انهيار النظام أو في حالة انهيار المتحكم الوحيد بالعقد الذي بدوره يسبب انهيار للنظام بشكل كامل.