Planowanie zadań w chmurze

Planowanie zadań w chmurze to proces przypisywania zadań obliczeniowych do zasobów w chmurze - takich jak maszyny wirtualne lub kontenery - w celu optymalizacji wydajności i osiągnięcia celów zdefiniowanych przez użytkownika takich jak minimalizacja czasu wykonania (makespan) redukcja kosztów i maksymalizacja wykorzystania zasobów. Biorąc pod uwagę dynamiczny heterogeniczny i wielkoskalowy charakter środowisk chmurowych planowanie zadań jest złożonym i NP-trudnym problemem.Dziedzina ta ewoluowała od klasycznej heurystyki (np. FCFS Min-Min) do zaawansowanych technik takich jak metaheurystyka (np. algorytmy genetyczne PSO ACO) i podejścia oparte na sztucznej inteligencji takie jak uczenie ze wzmocnieniem i głębokie uczenie. Rzeczywiste frameworki takie jak Hadoop YARN Kubernetes i CloudSim wdrażają te strategie w celu efektywnego zarządzania obciążeniami.Nowoczesne planowanie w chmurze kładzie nacisk na optymalizację wielopodmiotową równoważąc kompromisy między szybkością kosztami zużyciem energii i sprawiedliwością. Pojawiające się trendy obejmują edge computing serverless scheduling i green computing pozycjonując planowanie zadań jako fundamentalne wyzwanie dla przyszłości usług w chmurze.