I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   21 ,   No .   2 ,  Feb r u ar y   2 0 2 1 ,   p p .   1 0 3 9 ~1 0 47   I SS N:  2 5 02 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee c s . v 2 1 .i 2 . p p 1 0 3 9 - 10 47          1039       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Q ua lity a nd  ener g y  opti m i z e d sche duling  t ec hnique   for  ex ecuting scien tif i c w o rk lo a d in c lo ud co m puti ng  env iro n m en t       Na g endra   P ra s a d S,  Su ba s h  S  k ul k a rn i   P E S   I n stit u te  o f   tec h n o l o g y ,   Ba n g a lo re   S o u th   Ca m p u s,  In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   2 9 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   J u n   1 5 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   J u l 8 ,   2 0 2 0       M o d e r n   Big Da ta   d a ta - in ten siv e   a n d   sc ien ti f ic   w o rk lo a d   e x e c u ti o n   is   c h a ll e n g in g .   T h e   m a jo r  issu e s  a re   re li a b le  p r o c e ss in g ,   p e rf o rm a n c e   e ff ici e n c y   a n d   e n e rg y   e ff ic a c y   p e rq u isit e   o f   Big Da ta  p ro c e ss in g   f ra m e w o rk .   T h is  w o rk   a ss u m e   se l f - a w a re   M C  a rc h it e c tu re s  th a t  a u to n o m o u sl y   a d ju st  o r  o p ti m ize   th e ir  p e rf o rm a n c e   to   a c c o m m o d a te  u se rs  q u a li ty   o f   se r v ice   (Qo S )   p e rf o r m a n c e   re q u ire m e n t,   jo b   e x e c u ti o n   p e rf o rm a n c e ,   e n e r g y   e ff icie n c y ,   a n d   re so u rc e   a c c e ss ib il it y .   Ex ten siv e   w o rk lo a d   sc h e d u li n g   h a s  b e e n   p r e se n ted   to   m in i m ize   e n e r g y   c o n s u m p ti o n   in   c lo u d   c o m p u ti n g   (CC)  e n v iro n m e n t.   Ho w e v e r,   th e   e x isti n g   w o rk lo a d   sc h e d u li n g   m o d e l  in d u c e s  h ig h e r  a m o u n t  o f   in tera c ti o n   c o st  b e tw e e n   in ter - p r o c e ss o rs  c o m m u n ica ti o n s.  F u r th e r,   d u e   to   p o o r  re so u rc e   u ti li z a ti o n ,   ro u ti n g   in e ff icie n c y   th e se   e x isti n g   m o d e l  in d u c e s  h ig h e r  e n e rg y   c o st  a n d   f a il s  t o   m e e t  w o rk lo a d   Qo S   p re re q u isit e .   F o r   o v e rc o m in g   r e se a r c h   c h a ll e n g e s,   th is  p a p e r  p re se n ted   q u a li ty   a n d   e n e rg y   o p ti m ize d   sc h e d u li n g   (QEOS)   tec h n i q u e   f o r  e x e c u ti n g   d a t a - in ten siv e   w o rk lo a d   b y   e m p lo y in g   d y n a m i c   v o lt a g e   a n d   f re q u e n c y   sc a li n g   (DV F S )   tec h n iq u e .   Ex p e rim e n t  o u tco m e   sh o w s  QEOS  m o d e l  a tt a in s  g o o d   trad e - o ff  b e tw e e n   s y ste m   p e rf o r m a n c e   a n d   e n e rg y   c o n su m p ti o n   in   m u lt i - c o re   c lo u d   c o m p u ti n g   (CC)  a rc h it e c tu re s w h e n   c o m p a re d   w it h   e x isti n g   m o d e l.   K ey w o r d s :   B ig Data   w o r k lo ad   C lo u d   co m p u tin g   Mu lti - co r e  en v ir o n m en t   Mu lti - o b j ec tiv e  o p ti m izatio n   p r o b lem   Qo S   SLA   T h is  is  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Nag e n d r a  P r asad   S   P E S I n s titu te  o f   tech n o lo g y   H o s u r   R d ,   Ko n ap p an a  Ag r ah a r a   E lectr o n ic  C it y ,   B en g a lu r u ,   K ar n atak a  5 6 0 1 0 0 ,   I n d ia   E m ail:  n ag e n d r ap s 0 9 @ r ed if f m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     C lo u d   co m p u ti n g   h a s   b ee n   c en ter   o f   at tr ac tio n   f o r   in d u s tr y   as  w ell  as   ac ad e m ia  p u r p o s e  s i n ce   it   p r o v id es  f le x ib le  co m p u t in g   m o d el  a n d   b u s i n e s s   p u r p o s e,   i t  m ai n l y   f o c u s   o n   t h e  h u g e  co m p u ti n g   r eso u r ce   i n   d is tr ib u ted   r eso u r ce   p o o l  to   ac h iev e  th e  lar g e  s ca le  a s   well  as  ef f icie n t  R U   ( r eso u r ce   u tili za t io n   )   f r o m   in ter n e t  u s i n g   lo w   m a in te n a n ce   co s t  an d   m i n i m al  p lat f o r m   m a n ag e m e n t.  Mo r eo v er ,   w o r k f lo w   is   o n e  o f   th e   co m m o n   m o d el  f o r   t h e  d ata   in te n s i v e  ap p licatio n s   a n d   L S   ( lar g e  s ca le )   s cie n ti f ic   co m p u ti n g   t h at  r u n s   o n   I AA S  a n d   th ese  m o d els  ar e   f o r m ed   th r o u g h   th e  d ata  d ep en d en cies  an d   th e  n u m b er   o f   task .   Mo r eo v er ,   W o r k f lo w   ca n   b e  ea s il y   ab s tr ac ted   in to   th e  D A G  ( d ir ec ted   ac y clic  g r ap h )   w h er e  t h e   ed g e  d en o tes  th e   d ep en d en cies  a m o n g   t h e  ta s k   a n d   n o d e  d en o tes  t h e  ta s k   it s el f .   I n   ad d itio n ,   t h er e  h as  b ee n   n u m er o u s   ad v an ta g e  o f   u s i n g   t h e  C lo u d   o n   w o r k f lo w s ;  s o m e  o f   t h e  g r id   w o r k f lo w   s u ch   a s   ASK AL ON  a n d   P eg asu s   h av e  a lr ea d y   s tar ted   s u p p o r tin g   th e  e x ec u tio n   o f   w o r k f lo ws  o n   t h e  C lo u d   P latf o r m s .   F u r th er m o r e,   I AAS  i s   clo u d   s er v ice  m o d el  an d   it  p r o v id es  th e  cu s to m er   w it h   th e   p r ec o n f ig u r ed   r elea s e  o r   th e  p r o v is io n   ab ilit ies   v ir tu a l  m ac h i n e  f r o m   t h e  g iv e n   i n f r as tr u ct u r e  o f   clo u d .   C u s t o m er   ca n   ac ce s s   t h e  Vir t u al  Ma ch i n e  also   k n o w n   as  i n s ta n ce   i n   u n li m ited   co m p u ter   r eso u r ce s   an d   lo w er   T C O   ( to tal  co s t  o f   o w n er s h ip )   to   co m p u te   t h e  ta s k s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  21 ,   No .   2 ,  Feb r u ar y   2 0 2 1   :   10 39   -   10 47   1040   [ 1 ] .   No r m all y   th e  ab o v e - d es cr ib ed   s er v ice  ar e  co n s id er e d   u n d er   th e   S L A   ( s er v ice  le v el  a g r ee m e n t )   an d   d ef in e s   th e  Qo S  ( q u alit y   o f   s er v ice )   as  w ell  as  t h e  ten u r e.   I n   ad d itio n ,   W FS   ( w o r k f lo w   Sch ed u l in g )   is   also   co n s id er ed   th e  NP - co m p lete  p r o b lem   an d   h elp s   in   f in d i n g   th e  p r o p er   s ch e m e   f o r   a s s i g n i n g   t h e  s er v ice s /tas k   in   th e  MP   ( m u lti - p r o ce s s o r )   en v ir o n m e n t.  T h e  m u lti - co r e  m eth o d o lo g y   d escr ib es  a  s tag e  ch a n g e  in   t h e   q u an tit y   o f   p r o ce s s in g   co r es   a cc ess ib le  ei th er   in   s i n g le  g ad g ets  o r   i n   f ir m l y   co u p led   e n v ir o n m e n t  [ 2 ] .   Us in g   m et h o d s   an d   s tr ateg ie s   o b tain ed   f r o m   t h e  Net w o r k - on - C h i p   ( No C )   [ 3 ] ,   So C s   ( s y s te m - on - c h ip s )   [ 4 ] ,   FP GA  [ 5 ] ,   h ar d w ar e  ex te n s io n   s u c h   as  I n tel  SGX  [ 6 ]   an d   g r ap h i ca l  p r o ce s s in g   u n it s   ( GP U)   e n v ir o n m e n t  [ 7 ,   8 ] ,   m u lti - co r e  f r a m e w o r k s   ar e  p r o b ab ly   g o in g   to   co n s id er ab ly   af f ec t  ap p licatio n   ad v a n ce m e n t,  p u s h in g   to w ar d s   d ata  f lo w   co m p u tat io n al  a n d   m e m o r y   m o d els.  I n   t h e  m ea n ti m e,   t h e  tr ad itio n a l  co n s id e r atio n   o f   " a  h ig h er   n u m b er   o f   co m p u tatio n al  co r es  t h an   p r o ce s s o r s "   w i ll  b e  r e leased   o r   tr an s f o r m ed ,   d i m i n i s h i n g   s o m e w h at  th e   m u lti f ac eted   ( co m p le x itie s )   n atu r e  o f   p r o ce d u r es,  f o r   e x a m p le,   f lu c tu at io n   a n d   p o w er / h ea t  d is s e m i n atio n ,   lo ad   b alan cin g   a n d   tas k   m ap p i n g   etc.   Mo r eo v er   in   p r o ce s s   o f   w o r k l o ad   s ch ed u li n g ,   u s er   h a v e  to   s u b m it   th eir   a s s i g n ed   j o b   to   th e  C S   ( clo u d   s ch ed u ler ) ,   at  f ir s t   C S   in q u ir e s   th e  C I S   ( clo u d   i n f o r m atio n   s er v ice )   to   g e t  th e  a v ailab le  r e s o u r ce   s tat u s   a lo n g   w it h   t h eir   attr ib u tes.  C lo u d   Sch ed u ler   a s s i g n s   t h e  v ar io u s   u s er   j o b s   to   m u ltip le  VM   ( v ir tu al  m ac h i n e ) .   Me an w h ile  a  f air   s ch ed u li n g   i m p r o v is es  t h e  cu m u lati v e  th r o u g h p u t,  T A T   ( tu r n ar o u n d   tim e )   an d   C P U   u tili za t io n .   I n   ad d itio n   w o r k l o ad   s ch ed u lin g   al g o r ith m ,   p er f o r m s   o n   t h e  v ar io u s   p ar a m eter   in   th e  v ar io u s   w a y s ,   it  ca n   b e  allo ca ted   s tati ca ll y   to   t h e  v ar i o u s   r eso u r ce s   at  th e  g iv e n   co m p i le  ti m e  an d   ca n   b e  allo ca ted   d y n a m icall y   at  t h e  g i v e n   r u n   ti m e.   Mo r eo v er   r ec en t  y ea r   h av e  s ee n   v ar io u s   r esear ch   b e  p er f o r m ed   i n   th e   h o m o g en eo u s   C E   ( co m p u tin g   en v ir o n m en t s ) .   F u r th er m o r e,   i m p lied   t h e  G A  ( g e n etic  al g o r ith m )   a n d   b r in g s   th e  tr ad eo f f   in   m a k e - s p an   ti m e  r ed u ctio n   an d   lo ad   b alan ci n g ,   h o w e v er   th e s e  t w o   m eth o d   i.e .   [ 9 ,  1 0 ]   f ailed   to   co n s id er   th e  en er g y   o p ti m izati o n   f o r   th e  w o r k lo ad   ex ec u tio n .   T h is   r esu lt s   in   h i g h er   co s t  ex ec u tio n ,   m o r eo v e r   to   ad d r ess   th e  r eliab le  p r o ce s s in g ,   e f f icien t  p er f o r m a n ce   an d   en er g y   e f f icien c y   f o r   th e  B ig   Data   f r a m e w o r k s .   I n   [ 1 1 ]   SMC F   ( s e lf - a w ar e  m u lti - co r e  f r a m e w o r k )   w er e  co n s id er ed   w h ich   o p ti m izes   th e   p er f o r m an ce   a n d   allo w   t h e  p r o ce s s in g   i n   th e  d y n a m ic  e n v ir o n m e n t  i n   ac co r d an ce   w i th   S L A   o r   Qo S,  r es o u r ce   ac ce s s ib ilit y ,   p er f o r m a n ce   r eq u ir e m e n t  a n d   en er g y   co n s tr ai n t.  I n   ad d itio n   t h is   m et h o d   tr av er s es  r i g h t   t h r o u g h o u t  t h e   ap p licatio n s   s u c h   as   tas k   m ap p in g   a n d   s c h ed u lin g   to   th e   f o r   p o w er   g a th er i n g   an d   o n   a  s i m ilar   f as h io n   DVF S  in ter co n n ec ts   t h e  m an u f a ctu r e   s u c h   as DV F S a n d   r o u ti n g .     C lo u d   co m p u t in g   is   co n s id er ed   as  th e  h eter o g en eo u s   an d   d i s tr ib u ted   co m p u tat io n   en v ir o n m en t  th at   co m p r is e s   t h e  v ar io u s   co llecti o n s   o f   d ata  s to r ag e  p r o ce s s i n g   o r   VC M  ( v ir tu al  co m p u ti n g   m ac h in e )   alo n g   w it h   th e  co m p u ti n g   e n v ir o n m en t  as  w ell  as  s tr ate g ies  i n   t h e  lar g er   s ca le  [ 1 2 ] .   T h ese  s tr ateg ies  i n v o lv e s   t h e  ex p en s iv e  co m p u tatio n al  co s t   an d   d ir ec tly   a f f ec t s   th e  e n v ir o n m e n t.  T h e  ab o v e  s ce n ar io   r is es  m a in l y   d u e  to   th e  HE D  ( h i g h er   en er g y   d is s i p atio n )   in   v ar io u s   co m p u tatio n al  p r o ce d u r e  an d   v ar io u s   s to r ag e  [ 1 3 ] .   Sim ilar l y   [ 1 4 ]   r ep o r ts   th at  s u p er   co m p u ter   t h at  co m p r i s es   th e   1 6 , 0 0 0   n o d es  an d   i t  co n s u m e s   1 7 , 8 0 8   KW   p o w er .   Mo r eo v er ,   E n er g y   Di s s ip atio n   is   th e   o n e  o f   t h e  is s u e,   w h ic h   i n f lu e n ce s   t h e  u til izatio n ,   a n d   i m p r o v is atio n   o f   co m p u tat io n al  f r a m e w o r k s .   F u r th er m o r e   in   h e ter o g en eo u s   en v ir o n m e n t   p r io r it y   b o u n d   ta s k   w it h   t h e  p ar allel   ap p licatio n s   ar e  elab o r ated   t h r o u g h   D A G  ( d ir ec ted   ac y cl ic  g r ap h ) ,   m ea n w h i le  D A G  n o d e  elab o r ates  th e  ed g es a n d   j o b s   w h ich   a g ai n   el ab o r ates th e  m es s a g es t h e  j o b s   [ 1 5 - 1 7 ] .   I n   p ast s ev er al  ex a m i n atio n s   h a v e  led   to   en er g y   d i s s ip atio n s   an d   at  th e  s a m e  ti m e  it  tr ies  to   f u lf i ll  th e  r eq u ir e m e n t  o r   th e  S L A   p er q u is ite  [ 1 8 ,  1 9 ] .   Ho w e v er ,   th e  g iv e n   ex a m i n ati o n   h as  b ee n   co n f in ed   to   th e  o t h er   j o b s ;  n ev er th ele s s ,   h e ter o g en eo u s   f r a m e w o r k   n ee d s   to   b e  i m p r o v is ed   r eg u la r l y   Sch ed u l in g   tas k   i n   v ar io u s   e n v ir o n m e n t  i s   co n s id er ed   to   b e  th e  NP - Har d   p r o b lem s   [ 2 0 ] ,   s ev er al  m eta  h e u r is tic   tech n iq u e  s u c h   as  AC O  ( a n t  co lo n y   o p ti m iza tio n ) ,   tab u   s ea r ch ,   G A   ( g en et i c  alg o r it h m ) ,   C R O  ( ch e m ica l  r ea ctio n   o p ti m izati o n )   h av e   b ee n   u tili ze d   i n   t h e   SW S  ( s cien ti f ic  w o r k f lo w   s ch ed u li n g )   [ 2 1 - 2 3 ] .   Me an w h ile  th e s e  m et h o d s   p r o d u ce   th e  b etter   o p tim iza tio n   w h e n   co m p ar ed   w it h   th e  h e u r is tic  ap p r o ac h ,   th is   o cc u r s   m ai n l y   d u e  to   th e   b ad   ef f icac y   an d   p o o r   FS C   ( f r eq u en t  s tr ateg y   co m p u tat io n )   [ 2 4 ] .   I n   [ 2 5 ] ,   th e  f o cu s   w a s   o n   th e  i n te g r ated   p r e -   f et ch in g   m o d el  a n d   w o r k lo ad   s ch ed u li n g   in   t h e  MM   ( m u lti m e d ia  m o b ile )   C lo u d   C o m p u tin g   to   r ed u ce   th e  co s t   an d   en h a n ce   th e  r esp o n s e  ti m e  p er f o r m a n ce   to   p r o ce s s   th e  d ata  ( m u lti m ed ia   d ata ) .   Mo r eo v er ,   th e  co s t  o p tim izatio n   a n d   th e  r esp o n s e  ti m e  ar e  ad ap ted   alo n g   w it h   v ar io u s   C R   ( co m p u tatio n   r e s o u r ce s )   s u c h   as  QS C   ( q u eu i n g   s tab ili t y   co n s tr ain t s ,   w o r k lo ad   co n s er v a tio n )   an d   VM   ( v ir tu al   m ac h in e )   a llo ca tio n .   Mo r eo v e r ,   a  h e u r is tic   tec h n iq u e  i s   m o d elled   to   o p ti m ize  th e   co s t  a n d   r esp o n s e  ti m e.   I n   [ 2 6 ] ,   s u r v e y ed   a n d   o b s er v ed   t h at  t h er e  ar e  v ar io u s   c h alle n g es  i n   t h e  h y b r id   clo u d   e n v ir o n m e n t   is   to   d ep lo y   th e  n o v e l  ap p licatio n   w i th   m in i m al  co s t,  v ar io u s   clo u d   p r o v id er s   an d   h eter o g en eo u s   j o b s .   Mo r eo v er ,   h er e   au th o r   i n tr o d u ce d   j o b   s ch ed u l in g   tec h n iq u e  f o r   th e  h e ter o g en eo u s   w o r k lo ad s   in   t h e  p r iv ate  clo u d   is   ad ap ted   th at  tr ies  to   en s u r e  th e  ab s o lu t e  r eso u r ce   u tili za tio n .   F u r th er m o r e,   tas k - s c h ed u li n g   tech n iq u e  b ased   o n   th e  B P  n eu r al  n e t w o r k   in   t h e  in te g r at ed   clo u d   an d   it  is   m o d elled   to   en s u r e  th at  j o b s   ca n   b e  c o m p leted   in   th e  g iv e n   d ea d lin e.   I n   [ 2 7 ]   g iv es  t h e  t wo   d is tin cti v e  w o r k lo ad   d esig n   in   t h e   HC E   ( h y b r id   clo u d   en v ir o n m en t ) ,   h er e  at   f ir s t  s c h ed u l in g   m o d el  is   d ev e lo p ed   u s in g   t h e  o b j ec tiv e  f u n c tio n   Dea d lin e  C o n s tr ai n ed – OH  ( o p tim izatio n   f o r   h y b r id   clo u d s )   to   r ed u ce   th e   s ch ed u l in g   w o r k f lo w s   co s t  u n d er   th e  g i v e n   d ea d lin e  co n s tr ai n t.  L ater   th e y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Qu a lity a n d   e n erg y  o p timiz ed   s ch ed u lin g   tech n iq u e  fo r   ex ec u tin g   s cien tifi c  …  ( N a g en d r a   P r a s a d   S )   1041   p r esen ted   m u lti - o b j ec tiv e  n a m ed   MO H  ( m u lti - o b j ec tiv e  o p ti m izatio n   i n   ca s e  o f   h y b r id   clo u d s )   to   o p ti m iz e   th e  co s t  an d   m a k e - s p a n   w o r k f lo w s .   T h e  m ai n   d is ad v a n tag e  o f   th ese  m o d el s   th at  t h e y   w er e  n o t  e f f ic ien t  i n   en er g y   r ed u ct io n   f o r   t h e  s cie n tif ic   w o r k f lo w   i n   h eter o g e n eo u s   en v ir o n m e n t.  Me a n w h ile   in   I AAS  c lo u d ,   u s er s   b u y s   th e   clo u d   s er v ice  t h at  ar e  g iv e n   t h e  s er v ice  p r o v id er   to   p er f o r m   th e  w o r k f lo w s .   Mo r eo v er ,   g iv e n   w o r k f lo w   is   a s s o ciate d   w ith   l o w   Qo S  ( q u alit y   o f   s er v ice )   th at  i m p o s e s   p en altie s   o n   SP   ( s er v ice  p r o v id er ) .   Fu r t h er m o r e,   it  is   a s s o ciate d   t o   m a tch   t h e  d ea d lin e  a n d   en s u r es  t h e  Qo S.  Nev er t h ele s s   S P   ( s er v ice  p r o v id er )  ch a r g es  p r i m ar il y   b ased   o n   t h e  Qo S  an d   m a k e - s p a n .   Hen ce ,   in   o r d er   to   en s u r e  t h e  m ak e  p r o f itab le  an d   i m p r o v is e  Qo S,  co s t  r ed u ctio n   an d   m a k e - s p a n   r ed u ctio n   h a s   to   b e  m ai n   g o al  f o r   s er v ice  p r o v id er .   Ho w e v er ,   th is   w o r k f lo w   s ch ed u li n g   tec h n iq u e  co n s id er s   th e  f i x ed   ex ec u t io n   ti m e  i n   w o r k f lo w   a p p licatio n   an d   th ei r   ass u m p tio n   is   w r o n g   m o s t  o f   th e  ti m e  in   t h e  r ea l  ti m e  s ce n ar io .   Fu r th er   C S  ( clo u d   s er v er )   s u p p o r ts   DVFS   ( d y n a m ic  v o lta g e  f r eq u e n c y   s ca lin g )   m et h o d   an d   th is   w a s   n o t  co n s id er ed   b y   m a n y   W SM  ( w o r k lo ad   s ch ed u lin g   m o d el ) ,   h e n ce   en s u r in g   t h e  co s t  o p ti m izatio n   a n d   ex ec u tio n   ti m e  o p ti m izatio n   w i th o u t  a n y   e f f ec t   o n   r eso u r ce   u tili za tio n   an d   s y s te m   p er f o r m a n ce   r e m ai n s   a  m aj o r   is s u e.   Fo r   o v er co m i n g   r esear ch   is s u es,  th is   p ap er   p r esen ted   a  q u alit y   an d   en er g y   o p ti m ized   s c h e d u li n g   ( QE OS)   tech n iq u e   f o r   e x ec u tin g   d ata - in te n s iv e   w o r k f lo w   u n d er   h eter o g e n eo u s   C C   e n v ir o n m en t.    T h e  co n tr ib u tio n   o f   r esear ch   w o r k   ar e  as  f o llo w s :     a)   T h is   p ap er   p r esen ted   ef f icie n t  w o r k lo ad   s ch ed u l in g   tech n iq u e  t h at  b r in g s   g o o d   tr ad eo f f   b et w ee n   m i n i m izi n g   en er g y   co n s u m p t io n   an d   p r o ce s s in g   ti m e  f o r   ex ec u ti n g   d ata - in ten s i v e  w o r k f lo w   u n d er   h eter o g e n eo u s   C C   e n v ir o n m e n t.   b)   T h e  QE OS  tec h n iq u e  atta in   b etter   p er f o r m an ce   t h an   ex i s ti n g   w o r k f lo w   s ch ed u li n g   m o d el   alg o r it h m   in   ter m s   o f   p o w er   co n s u m p t io n ,   p r o ce s s in g   t i m e,   a n d   en er g y   e f f icie n c y .   T h e  p ap er   o r g an izatio n   is   a s   f o llo w s :  T h e  Sectio n   2   p r esen ts   q u alit y   a n d   en er g y   o p tim ized   s ch ed u lin g   tec h n iq u e  f o r   d ata  in ten s i v e  w o r k f lo w   ap p licati o n   in   h eter o g e n eo u s   C C   en v ir o n m e n t.  T h e  r esu lt   an d   an al y s is   is   d i s cu s s ed   i n   Sectio n   3 .   I n   la s t  s ec tio n ,   t h e   r esear ch   w o r k   is   co n cl u d ed .   A lo n g   w i th ,   f u t u r e   w o r k   i s   d is cu s s ed .         2.   Q UA L I T Y  A ND  E NE RG Y  O P T I M I Z E D  SCH E DU L I N G   AP P RO A CH   F O R  E XE CUT I N G   DATA - I NT E NS I VE   WO RK L O AD  I N  C L O UD  CO M P UT I N G   E NVIRO NM E NT   T h is   s ec tio n   p r esen t  q u alit y   an d   en er g y   o p ti m ized   s ch ed u li n g   ( QE OS)   tech n iq u e  f o r   ex ec u ti n g   w o r k lo ad   ap p licatio n   in   C C   e n v ir o n m e n t  u s in g   D VFS  tech n iq u e  b ased   o n   d is ti n ct  f r eq u e n cies  a n d   t h eir   ti m e   s lo ts   f o r   ev er y   VM .   T h e  alg o r ith m   o f   p r o p o s ed   QE OS m o d el   is   d escr ib ed   in   A l g o r ith m   1 .     Algorithm 1: Quality and energy optimized scheduling technique   1. Fix  (             ) basic SLA constraints   2. Fix  (                           )   Parameter processing of      VMs   3. Fix  (                             ) Parameter of channels processing   of      VMs   4. Collect        5. Verify the attainable constraints in (15) and (16)   6.          (                 , (         )       (   )     -   )   7.            (         ∑                 )   8. if    (           )              9.           (                                            )   10. else   11. Special opti mization complexity :   12.        (                             )   13. subjected to:   14. conditions in (8) and (11)   15. end if   16. return                                    First,  t h is   w o r k   p r esen t   ab o u t  th e  o p ti m izatio n   o f   i n ter ac ti o n   co s t   u s i n g   o u r   QE O S  tec h n iq u e.   I n   QOE S,  v ir t u al  m ac h in e  in ter a cts  w it h   t h e  s c h ed u ler   v ia  a  tr af f ic  f r ee   r eliab le  co n n ec tio n   w h o s e  tr a n s m is s io n   r ate  ( T R )         in   b its   p er   s ec o n d s   w h er e                     ,   w h er e      d escr ib es  th e  v i r tu al  m ac h i n es  o r   s er v er   s ize,   an d       d ep icts   th e  i n f o r m atio n   b lo ck   s ize.   L et  t h e  co n n ec tio n   is   s y m m etr ic  a n d   b id ir ec tio n al  o n e.   Mo r eo v er ,   let  th at  o n e - w a y   co m m u n icat i o n   an d   s w i tch in g   p r o ce s s   f o r           co n n ec tio n   co n s u m es  a   p o w e r             in   w att s .   T h e  co n s u m ed   p o w er   ca n   b e                          (   )             (   )     ( 1 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  21 ,   No .   2 ,  Feb r u ar y   2 0 2 1   :   10 39   -   10 47   1042   W h er e,           (   )   r ep r esen ts   th e  co n s u m ed   p o w er   th r o u g h   tr an s m is s io n   an d   f r eq u en c y   s w i tch i n g   w h er ea s           (   )   r ep r esen ts   p o w er   r e q u ir ed   b y   t h e  r ec eiv er .   T h e  ab s o lu te  p o w er   co n s u m p tio n             ca n   b e  d ef in ed   a s   t h e  co m b i n atio n   o f   s w itc h in g   p o w er   co n s u m p ti o n ,   b ig   er r o r   r ate  ( B E R )   ( n o is e  o cc u r r ed   in   th e           co n n ec tio n )   an d   r eq u ir ed   p o w er   f o r   r ec eiv er .   Fu r t h er   f o r   r ed u cin g   th e  i n ter ac tio n   co s t           ,   th e   in f o r m atio n   p r o ce s s i n g   ce n ter s   s h o u ld   u s e   s ta n d ar d   p h y s ica l  s er v er s   w h ic h   ca n   b e  co n n ec ted   v ia  co m m o d it y   s u p er f a s t  eth er n et  s w i tch i n g   ( E S)  d ev ices.  Mo r eo v er ,   T C P / I P   p r o to c o ls   ca n   b e  u tili ze d   to   ac h iev e  en d w i s e   r eliab le  co m m u n ica tio n .   T h is   p r o to co l  h elp s   to   attain   en d w is e  r eliab le  co m m u n icat i o n   as  w e ll  as  ca n   p er f ec tl y   o p er ate  in   p r esen c e  o f   co n g es tio n /tra f f ic.   T h er ef o r e,   in ter ac tio n   p o w er   co n s u m p t io n   ca n   b e  o p tim ized   in   o u r   f r a m e w o r k   u s in g   f o llo w in g   eq u atio n             (     )           (       ̅ ̅ ̅ ̅       )                                     ( 2 )     W h er e,               (     )     . (         )         √       (   )     /                             ( 3 )     W h er e,           r ep r esen ts   m a x i m u m   s ize  o f   th e  s ec to r   an d       is   th e  n u m b er   o f   s ec to r   w h ic h   i s   ac k n o w led g ed .   Her e,         is   t h e  n o is e  p o w er   r atio   o f   g ai n   to   r ec eiv er   o f           en d w is e  co n n ec tio n   an d         ̅ ̅ ̅ ̅   is   t h e   av er ag e  ti m e  o f   r o u n d   tr ip   o f           en d w is e  co n n ec t io n   w h ic h   c an   b e  less   th a n          f o r   s ta n d ar d   in f o r m atio n   p r o ce s s in g   ce n ter s .           R ep r esen t s   th e  co s t  o f   id le  p o w er   f o r           en d w is e  co n n ec t io n .   Her e,   th e  r esp ec tiv e  o n e   w a y   co m m u n ica tio n   d ela y   ca n   b e  r ep r esen ted   u s i n g   f o llo w i n g   eq u atio n .       (   )     ∑              (     )               ( 4 )     T h er ef o r e,   th e  r esp ec tiv e  o n e  w a y   i n ter ac tio n   e n er g y         (   )   ca n   b e  d ef in ed   as i n   j o u le  u s i n g   f o llo w i n g   eq u atio n .           (   )                 (     )   ( ∑              (     )             )   ( 5 )     Her e,   th e  en er g y   s p e n d   in   e n d w i s e  co n n ec tio n   d o es  n o t  h av e   an y   i m p ac t  o n   e n er g y   co m p u t atio n   co s t   an d   b o th   ar e  to tall y   in d ep en d e n t f r o m   ea c h   o th er .     Fu r t h er ,   th e  p r o p o s ed   QE OS  tech n iq u e  h elp s   to   tu n e  th e  ta s k   lo ad   p o r tio n s   p r ec is el y   as   *                                                    + ,   w h er e      d ep icts   f o r   ea ch   v ir tu a l  co m p u ti n g   p r o ce s s o r   th e  n u m b er   o f   f r eq u en c ies  g r o u p ed   a m o n g   h i g h e s t  a n d   lo w es t  f r eq u e n cies,             d escr ib es  t h e  r esp e ctiv e  h a n d led   in f o r m atio n   in   b it s ,       d ep icts   th e  f r eq u e n c y   n u m b er   w h ic h   w il l b e  in   r an g e  o f              .   r   s ize,   an d       d ep icts   th e   in f o r m atio n   b lo ck   s ize.   A l o n g   w it h ,   th e  e n d w is e  co n n ec tio n   i n f o r m atio n   tr an s m i ttin g   r ates   *                         +   w h ic h   ca n   b e  u s ed   to   r ed u ce   th e  to tal  co m p u tat io n ,   r ec o n f i g u r atio n   a n d   in ter ac tio n   e n er g y   an d   ca n   b e  d ef in ed   i n   j o u le  as,             ∑       (   )     ∑       (   )   ∑       (   )                               ( 6 )     W h er e,         (   )   r ep r esen ts   th e  r ec o n f i g u r atio n   co s t  o f      (   )   f o r   th e  p er m itted   b lo ck   p r o ce s s in g   a n d   in ter ac tio n   ti m e  u n d er n ea t h         co n s tr ain t       .   T h e  in ter ac tio n   en er g y   co n s u m p tio n   d ep en d s   o n   o n e - w a y   in ter ac tio n   d ela y   *   (   )                     +   w h ich   is   o cc u r r ed   b y   e n d w is e   v ir t u al  co n n ec tio n s .   Fo r   DV F S   tech n iq u e,   th e  f u n ctio n in g   f r eq u en c y   f o r   ev er y   VM   lie s   in   s m al l  r an g e  o f   d is t in ct  f r eq u e n cies.  T h e  o p tim u m  f u n ctio n i n g   f r eq u en c y   ca n   b e  s elec ted   b y   s w itc h i n g   th e  C P U  f r eq u en cies  o f   VM s   o v er   a  v ar io u s   r an g e  o f   p o s s ib le  ti m e  p er io d s .   Ho w e v er ,   d u e  to   th e  ex i s te n ce   o f   d i s tin c t  f r eq u e n cie s   a  n o n - co n v ex   p r o b lem   ca n   b e   o cc u r r ed   w h ic h   ca n   b e  s o r ted   o u t a s ,     E v er y   VM   s w itc h es  f r o m   its   c u r r en t  d is ti n ct  f r eq u e n c y   to   s u cc ee d in g   d is ti n ct  f r eq u en c y   to   f in i s h   t h e   task   lo ad .   T h u s ,   t h e  t i m e   is   d is tr ib u ted   i n to           d is tin ct   i n d ef i n ite  t i m e   v ar iab les.   T h er ef o r e,   w e  h a v e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Qu a lity a n d   e n erg y  o p timiz ed   s ch ed u lin g   tech n iq u e  fo r   ex ec u tin g   s cien tifi c  …  ( N a g en d r a   P r a s a d   S )   1043   k n o w n   d is t in ct   f r eq u e n cie s   f o r   ea ch   VM   w h er ea s   t h e  co r r esp o n d in g   ti m e  s lo ts   ar e  u n k n o w n   f o r   ea c h   VM .   Mo r eo v er ,   ev er y   co m p o n e n t   o f   ti m e  v ec to r   d ef i n es   t h e  ti m e  p er io d   len g th   d u r i n g   w h ic h   V M      p r o ce s s   at  t h e   f r eq u en c y       .   S y s te m   k ee p s   th e  r ec o r d   o f   w o r k i n g   s er v er s   s o   th at  it  ca n   as s i g n   n ex t  ta s k s   to   th e m   w h ic h   a r e  co m in g   f r o m   t h e  g ate w a y .   T h is   in f o r m a tio n   i s   v er y   es s en ti al  to   f o r w ar d   o v er   all  th e  i n f o r m atio n   p r o ce s s i n g   ce n ter s   a n d   s er v er s   s o   t h at  th e  av er ag e   en er g y   co n s u m p tio n   ca n   b e  r ed u ce d   b y   m i n i m i zin g   t h e  e x ec u tio n   ti m e.   T h er ef o r e,   th e  ab o v e  p r o b le m   ca n   b e  ex p r ess ed   i n   f o llo w i n g   f o r m ,           *            + ∑ ∑ (                    )                     ∑       (   )   ∑ ∑   (         (     )              (     )     )                               ( 7 )     W h er e,   it is   s u b j ec ted   to ,       ∑ ∑                                      ( 8 )       ∑                                                  ( 9 )       ∑                (     )                                                     ( 1 0 )       ∑                         ( 1 1 )     W h er e,   th e   ab o v e  eq u a tio n   ca n   b e  d escr ib ed   a s   f o llo w s .   T h e  ( 7 )   d ef in e s   t h e   co m b i n ed   en er g y   co m p u tatio n   an d   in ter ac tio n   co s t  in   w h ic h   co s t  o f   s w i tch in g   f r eq u e n cies  f r o m   t h e  ar r iv i n g   ta s k   lo ad   is   also   co n s id er ed   w h er ea s   ( 8 )   in d ic ates  t h at  th e   s u m m a tio n   o f   p r o d u cts  o f   co m p u ti n g   r ates   o f   ea ch   VM s   o f   t h eir   r esp ec tiv e  ti m e  s lo ts   m u s t  b e  eq u al  to   th e  ar r iv i n g   ta s k   lo a d       .   Mo r e o v er ,   ( 9 )   an d   ( 1 0 )   p r e s en t s   a  f ac to r       w h ic h   r ep r ese n t s   th e  m a x i m u m   ti m e  r eq u ir ed   f o r   th e  p r o ce s s in g .   T h e  to tal  en er g y   co m p u tatio n   an d   in ter ac tio n   ti m e  u n d er n ea t h         c o n s tr ain t         ca n   b e  d is tr ib u ted   in   t w o   p ar ts   w h ic h   is   s h o w n   i n ,   ( 9 )   an d   ( 1 0 )   r esp ec tiv el y .   P r ec is el y ,   ( 9 )   r e p r esen ts   t h e  co m p u tatio n al  co s t  an d   ( 1 0 )   r ep r esen ts   t h e  in te r ac tio n   co s t.  T h en ,   ( 1 1 )   r ep r esen ts   th at   t h e  v o lu m e  o f   i n f o r m atio n   tr a n s f er r ed   t h r o u g h   in f o r m at io n   p r o ce s s i n g   ce n ter   s h o u ld   n o t   s u r p ass   t h e  to tal  ca p ac it y   o f   i n f o r m atio n   n et w o r k   ce n ter .   T h is   eq u atio n   p r o v id es  e n d w is e   co n n ec t io n   f o r   t h e   b an d w id t h   lo ad   m atc h in g   a n d   also   f i n e  tu n es V M  b an d w id th   ac co r d in g   to   th eir   g i v e n   tas k   l o ad .     T o   r ed u ce   th e  n o n - co n v ex   d i f f icu l t y ,   w e  d i v id e  all  th r ee   en er g y   co m p o n e n ts   i n to   t h r ee   d if f er e n t   ev en t s   s u c h   as  co m p u ta tio n   c o s t,  f r eq u e n c y   r ec o n f i g u r atio n   co s t  an d   i n ter ac tio n   co s t.  A ll  th r ee   ev e n t s   ca n   b e   s ch ed u led   s ep ar atel y   to   ac h ie v e  a n   e f f icie n t  s c h ed u lin g   a s   w ell   as   ex ec u tio n .   He n ce   t h e  en er g y   co n s u m p tio n   w il l b e  m i n i m ized .   T h er ef o r e,   th e  co m p u tatio n al  o p ti m izatio n   p r o b lem   ca n   b e  d ef in ed   as  f o llo w s ,                        ∑ ∑                                  ( 1 2 )     Fro m   th e  ab o v e  o b s er v atio n s   w e  ca n   co n s id er   th at  ( 1 2 )   is   li n ea r   f o r   a  co n tr o l   p ar am eter          an d   ca n   b e  s o r ted   o u t  u s i n g   th e   ( 8 )   an d   ( 9 ) .   Si m ilar l y ,   th e  in te r ac tio n   a w ar e  n o n - co n v e x   v ar iab les  ar e         an d              o p tim izatio n   p r o b le m   ca n   b e  d ef i n ed   as f o llo w s ,               (         (     )               (     )     )   ( 1 3 )     T h is   in ter ac tio n   a w ar e  n o n - c o n v e x   v ar iab les  ar e         an d              o p ti m izatio n   p r o b lem   ca n   b e  s o r ted   o u t u s in g   t h e  ( 1 0 )   an d   ( 1 1 )   o r   th e  f o llo w i n g   ( 1 4 )   also   ca n   b e  a  s o lu tio n ,       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  21 ,   No .   2 ,  Feb r u ar y   2 0 2 1   :   10 39   -   10 47   1044   ∑ ∑   (         (     )              (     )     )     (         )   ∑ ∑           (                 (         )     )                                     ( 1 4 )     T h e  o p tim izatio n   p r o b lem   i n   ( 6 )   ca n   b e  s o r ted   o u t u s i n g   f o ll o w i n g   eq u atio n                     (         )   (   )         ( 1 5 )               ∑                     ( 1 6 )   W h er e,   ( 1 5 )   an d   ( 1 6 )   ar e   ess en tial  a n d   s u itab le  f o r   th e  f ea s i b ilit y   o f   o p ti m izatio n   p r o b le m   o cc u r r ed   in   t h e  ( 6 ) .   No w ,   f o r   r ec o n f i g u r atio n   co s t        (   )   ca n   b e  d iv id e d   in to   t w o   p ar ts   as  e x ter n al   an d   in ter n al   r ec o n f i g u r atio n   co s t.  F ir s t,  t h e   co s t  o f   d is tin c t  f r eq u en c y   c h a n g e s   f r o m         to             .   W h er e,   in             f ac to r       is   th e  m o v e m e n t  to   o u tr ea ch   th e   f o llo w i n g   ac tiv e  d is ti n ct  f r eq u en c y   f o r   all      (   ) .   Seco n d ,   t o   s w it ch   f r o m   o n e   ac tiv e  d i s ti n ct  f r eq u e n c y   o f   its   r esp ec ti v e  ti m e   p er io d   to   th e   f o llo w i n g   ac ti v e  d i s ti n c t  f r eq u e n c y   o f   it s   r esp ec tiv e  ti m e  p er io d   f o r   all      (   ) .   Hen ce ,   to tal  in ter n al  s w itc h i n g   co s t  a n d   ex ter n al  s w itc h i n g   co s t  to   g et  u p d ated   r ec o n f ig u r atio n   co s t a ll VM s   ca n   b e  d ef i n ed   as f o llo w s ,           ∑ ∑ (           )           *                     +                     ( 1 7 )     w h er e          is   t h e  to tal  n u m b er   o f   a ctiv e  d is ti n ct  f r eq u e n cies  f o r   ev er y      (   ) .      ∑                           ∑ ∑ (         )                           ∑                   ( 1 8 )     w h er e        r ep r esen ts   th e  f ir s t  ac ti v e  d is tin ct  f r eq u en c y   in   t h e  f o llo w i n g   ar r iv in g   tas k   lo ad .   T h er ef o r e,   all  t h e  e n er g ie s   ar e  o p ti m ized   as  w ell   as   p er f o r m a n ce   o f   t h e  m o d el   also   m ai n tai n ed   at   v er y   h i g h   le v el.   He n ce ,   th e  tr ad eo f f   b et w ee n   p er f o r m an ce   a n d   en e r g y   co n s u m p t io n   ca n   b e  ac h iev ed   u s in g   o u r   p r o p o s ed   QE OS  ap p r o ac h   w h ic h   is   e x p er i m e n t all y   p r o v ed   b elo w .         3.   RE SU L T   AND  ANNA L Y SI S   T h is   s ec tio n   p r esen ts   ex p er i m en t  an al y s is   o f   p r o p o s ed   QE OS  w o r k f lo w   s ch ed u li n g   m o d el  o v e r   ex is t in g   w o r k f lo w   s c h ed u l in g   m o d el  [ 1 2 ,   1 3 ,   2 3 ,   2 7 ] .   T h e  p r o p o s ed   an d   ex is tin g   m o d e l  ar e  i m p le m e n ted   u s i n g   J av a  p r o g r a m i n g   lan g u a g e.   T h e  clo u d s i m   s i m u lato r   is   u s ed   f o r   ev al u ati n g   p r o p o s ed   QE OS  a n d   ex i s ti n g   w o r k f lo w   s c h ed u lin g   m o d el.   Fo r   ca r r y i n g   o u t  e x p er i m e n t  I n s p ir al  W o r k f lo w   i s   u s ed   [ 2 3 ,   2 7 ] .   T h e  w o r k f lo w   s ch ed u lin g   o f   b o th   p r o p o s ed   a n d   ex is tin g   m o d el  i s   ex ec u ted   o n   6 4 - b it  q u ad   co r e  I - 7   p r o ce s s o r   o n   w i n d o w   O S   p latf o r m   w it h   1 6   GB   R A M.   T h e  p er f o r m an ce   o f   b o th   p r o p o s ed   QE OS  an d   ex is tin g   wo r k f lo w   s c h ed u li n g   m o d el  i s   ev al u ated   i n   ter m s   o f   p r o ce s s in g   ti m e  a n d   p o w er   co n s u m p t io n   ( i.e . ,   en er g y   ef f icie n c y ) .   Fig u r e  1   s h o w s   p r o ce s s in g   t i m e  p er f o r m an ce   o u tco m e   att ain ed   b y   p r o p o s ed   QE OS  o v er   ex is t in g   DVFS  b ased   w o r k f lo w   s ch ed u li n g   m o d el  in   ter m s   o f   to tal  p r o ce s s in g   t i m e  co n s id er in g   v ar ied   task /j o b   s ize  an d   v ir t u al  co m p u ti n g   n o d e  f o r   ex ec u ti n g   I n s p ir al  w o r k f lo w .   T h e  jo b   s ize  o f   I n s p ir al  is   3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 ,   an d   1 0 0 0 .   Fro m   r es u lt  a ttain ed   it  ca n   b e  s ee n   to tal  p r o ce s s i n g   ti m e  o f   e x is t in g   w o r k lo ad   s ch e d u lin g   m et h o d   f o r   ex ec u t in g   s cien tific   w o r k f lo w   I n s p ir a l 3 0   is   4 4 7 1 . 2 2   s ec ,   I n s p ir al  5 0   is   2 3 8 9 6 . 9 8   s ec ,   I n s p ir al  1 0 0   is   5 1 5 5 1 . 4 1   s ec   an d   I n s p ir al  1 0 0 0   is   1 5 3 8 2 0 . 0 4   s ec .   Sim ilar l y ,   t h e  to tal  p r o ce s s in g   ti m e  o f   QE OS  m o d el  f o r   ex ec u tin g   s cien t if ic   w o r k f lo w   I n s p ir al  3 0   is   1 3 4 4 . 1 2   s ec ,   I n s p ir al  5 0   is   1 4 1 9 . 8 9   s ec ,   I n s p ir al  1 0 0   is   2 5 6 3 . 7 6   s ec   an d   I n s p ir al  1 0 0 0   is   1 1 8 5 9 . 2 1   s ec .   Fro m   o v er all  r es u lt  attai n ed   it  ca n   b e  s ee n   p r o p o s ed   QE OS  r ed u ce   av er ag e  to tal  p r o ce s s in g   t i m e  b y   8 7 . 8 2 %  w h e n   co m p ar ed   w it h   e x is t i n g   w o r k lo ad   s ch ed u l in g   m o d e l.   F ig u r e   2   s h o w s   p e r f o r m an c e   o u t c o m e   at t ai n e d   b y   p r o p o s e d   Q E O S  o v e r   e x i s t in g   D VF S  in   t e r m s   o f   t o t a l   ex e cu t i o n   t im e   c o n s i d e r i n g   v a r i e d   t ask / jo b   s i z e   an d   v i r tu a l   c o m p u t in g   n o d e   f o r   e x e cu t in g   I n s p i r al  w o r k f l o w .   T h e   jo b   s iz e   o f   I n s p i r a l   is   3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 ,   a n d   1 0 0 0 .   F r o m   r es u l t   at t a in e d   i t   c an   b e   s e en   av e r ag e  e x e cu ti o n   t im e  o f   ex is t in g   r es o u r c e   al l o c at i o n   m o d e l   f o r   ex e cu t in g   s c ie n t if i c  w o r k f l o w   I n s p ir a l   3 0   i s   1 4 9 . 0 4   s e c ,   I n s p i r a l   5 0   is   4 7 7 . 9 4   s e c ,   I n s p i r a l   1 0 0   i s   5 1 5 . 5 1   s e c   an d   I n s p i r a l   1 0 0 0   is   1 5 3 . 8 2 0 0 4   s e c .   S im il a r ly ,   av e r ag e  e x e cu ti o n   t im e   o f   Q E O S  f o r   e x e cu tin g   s ci en t if ic   w o r k f l o w   I n s p i r a l   3 0   is   4 4 . 8 0 4   s e c ,   I n s p i r a l   5 0   i s   2 8 . 3 9 7 8   s e c ,   I n s p i r al   1 0 0   i s   2 5 . 6 3 7 6   s ec   an d   I n s p i r al   1 0 0 0   is   1 1 . 8 5 9 2 1   s e c .   F r o m   o v e r al l   r esu l t  a tt ai n e d   i t  c an   b e  s ee n   p r o p o s e d   Q E O S   r e d u c e   av e r ag e   e x e cu t i o n   t im e   b y   9 1 . 4 6 %   w h en   c o m p a r e d   w ith   s ta n d a r d   DV F S   m o d el .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Qu a lity a n d   e n erg y  o p timiz ed   s ch ed u lin g   tech n iq u e  fo r   ex ec u tin g   s cien tifi c  …  ( N a g en d r a   P r a s a d   S )   1045       Fig u r e   1 .   P r o ce s s in g   ti m e  QE OS o v er   ex i s ti n g   DV FS   m et h o d   u s i n g   s c ien ti f ic  w o r k lo ad   in s p ir al           Fig u r e   2 .   Av er ag e  p r o ce s s i n g   ti m e  o f   QE O S o v er   ex i s ti n g   D VFS b ased   w o r k f lo w   s ch ed u li n g   m o d el  f o r   ex ec u t in g   I n s p ir al  w o r k f lo w       Fig u r e  3   s h o w   p er f o r m a n ce   c o m p ar is o n   o f   av er a g e  p r o ce s s in g   ti m e  attai n ed   b y   QE OS  o v er   ex is ti n g   w o r k f lo w   s ch ed u li n g   m et h o d   [ 2 3 ,   2 7 ] .   T h e  av er ag e  p r o ce s s i n g   ti m e  o f   e x i s ti n g   w o r k f lo w   s ch ed u lin g   m et h o d   [ 2 3 ,   2 7 ]   f o r   ex ec u ti n g   s cie n ti f ic  w o r k f lo w   I n s p ir a l  3 0   is   2 0 6 . 7 8   s ec ,   I n s p ir al  5 0   is   2 2 6 . 1 9   s ec ,   I n s p ir al  1 0 0   is   2 0 6 . 1 2   s ec   an d   I n s p ir al  1 0 0 0   i s   2 2 7 . 2 5   s ec .   Fro m   o v er all  r es u lt a ttai n ed   it c a n   b e  s ee n   p r o p o s ed   QE OS r ed u ce   av er ag e  ex ec u tio n   ti m e  b y   8 7 . 0 6 8 %  w h e n   co m p ar e d   w ith   e x is t in g   r eso u r ce   allo ca tio n   m o d el.           Fig u r e   3 .   P r o ce s s in g   ti m e  o f   Q E OS o v er   ex is tin g   w o r k lo ad   s ch ed u li n g   m o d el  f o r     in s p ir al  w o r k f lo w   e x ec u tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  21 ,   No .   2 ,  Feb r u ar y   2 0 2 1   :   10 39   -   10 47   1046   Fig u r e  4   s h o w s   p er f o r m an ce   o u tco m e  attai n ed   b y   p r o p o s ed   QE OS  o v er   ex is ti n g   DVF S  i n   ter m s   o f   av er ag e  p o w er   co n s u m p tio n   co n s id er in g   v ar ied   tas k /j o b   s ize  an d   v ir t u al  co m p u ti n g   n o d e  f o r   ex ec u tin g   I n s p ir al  w o r k f lo w .   T h e  jo b   s ize  o f   I n s p ir al  is   3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 ,   an d   1 0 0 0 .   Fro m   r esu l t  attai n ed   it  ca n   b e  s ee n   Av er ag e  p o w er   co n s u m p tio n   o f   ex is t in g   r eso u r ce   allo ca tio n   m o d el  f o r   ex ec u ti n g   s cie n ti f i c  w o r k f lo w   I n s p ir al   3 0   is   1 9 . 1 4 6   w att s ,   I n s p ir al  5 0   is   2 0 . 1 2   w atts ,   I n s p ir al  1 0 0   is   2 0 . 3 9   w att s ,   an d   1 9 . 1 4 6   w atts .   Si m ilar l y ,   t h e   QE OS  f o r   ex ec u ti n g   s cien tific   w o r k f lo w   I n s p ir al  3 0   is   1 5 . 8 1 5   w at ts ,   I n s p ir al  5 0   i s   1 5 . 9 0 1   w att s ,   I n s p ir al  1 0 0   is   1 5 . 9 0 1 1 ,   w att s ,   an d   I n s p ir al  1 0 0 0   is   1 5 . 8 1   w att s .   Fro m   o v er all  r es u lt  atta in ed   it   ca n   b e  s ee n   p r o p o s ed   QE OS r ed u ce   av er ag e  p o w er   co n s u m p tio n   b y   1 9 . 4 5 %  w h e n   co m p ar ed   w ith   s tan d ar d   DVF S  m o d el.           Fig u r e   4 .   Av er ag e  p o w er   co m p ar is o n   o f   QE OS o v er   ex is ti n g   DVF S  m et h o d   u s i n g     s cien t if ic  w o r k lo ad   I n s p ir al       4.   CO NCLU SI O N   Fin d i n g   w a y s   to   allo ca te  ta s k   lo ad s   to   e v er y   e m b ed d ed   p r o ce s s o r   an d   e f f ec ti v el y   d ec r ea s e  en er g y   co n s u m p tio n   in   ea c h   p r o ce s s o r   is   o f   ess e n tial  s i g n i f ican ce .   T h er ef o r e,   a  s o lu tio n   to   s o r t  o u t  th e  d i f f icu l ties   to   ac h iev e   tr ad e - o f f   b et w ee n   p er f o r m a n ce   a n d   en er g y   co n s u m p tio n   f o r   v ir tu a l  m ac h i n es   i n   a   clo u d   en v ir o n m e n t  u s i n g   a  n o v el  Q u alit y   a n d   en er g y   o p ti m ized   ap p r o ac h   b ased   o n   Dy n a m ic  Vo lta g e  an d   Fre q u en c y   Scali n g   tech n iq u e  is   p r o v id ed .   Her e  m o d ell in g   to   s o lv e  o p ti m izati o n   p r o b lem   is   p r ese n ted   w h ic h   o cc u r s   i n   m o s t  o f   th e  e x is ti n g   s ta te - of - ar t  tech n i q u es.  Me t h o d s   to   r ed u ce   tas k   lo ad   an d   in cr ea s e  e f f icien t   r es o u r ce   u tili za tio n   i s   also   p r esen ted .   T h e  r e s u l ts   a r e  d e m o n s tr ated   in   ter m s   o f   p r o ce s s in g   ti m e  ta k en   a n d   r ed u ctio n   i n   p o w er   co n s u m p tio n   r eq u ir ed   f o r   p r o ce s s o r s .   An   av er a g e  p r o ce s s in g   ti m e  p er f o r m a n ce   i m p r o v e m en t  o f   9 1 . 4 6 %  an d   8 7 . 0 6 8 %  is   attai n ed   b y   QE OS   o v er   DVF S  a n d   ex i s ti n g   w o r k f lo w   s c h ed u li n g   m o d el,   r esp ec tiv el y .   Si m i lar l y ,   av er ag e  p o w er   co n s u m p tio n   r ed u ctio n   o f   1 9 . 4 5 %  is   att ain ed   b y   QE OS  o v er   DVF S  b ased   w o r k f lo w  s ch ed u lin g   m o d el.   Fro m   o v e r all  r esu lt   attai n ed   it  ca n   b e   s ee n   p r o p o s ed   attain   g o o d   tr ad eo f f s   b et w ee n   m i n i m izi n g   en er g y   co n s u m p t io n   a n d   m ee tin g   S L A   o f   wo r k lo ad   ex ec u t io n .   Fu t u r e  wo r k   w o u ld   f u r th e r   co n s id er   p er f o r m a n ce   e v al u a tio n   co n s id er in g   v ar ied   w o r k f lo w .   A lo n g   w it h ,   w o u ld   f u r th er   i m p r o v e   th e   r eso u r ce   u tili za tio n   o f   p r o p o s ed   s ch ed u lin g   m o d el  b y   r e d u cin g   I /O  o v er h ea d   b y   b et ter   u tili zi n g   clo u d   r eso u r ce s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   B.   M a rten s,  M .   W a lt e rb u sc h ,   a n d   F .   T e u teb e rg ,   “ Co stin g   o f   c lo u d   c o m p u ti n g   se rv ice s:  A   to tal  c o st  o f   o w n e rsh ip   a p p ro a c h , ”   in   4 5 t h   Ha w a ii   In t.   Co n f.   S y st.  S c i.   IEE E ,   p p .   1 5 6 3 - 1 5 7 2 ,   2 0 1 2 .   [2 ]   Ji  W u ,   De z u n   D o n g ,   X ian g k e   L iao ,   L i  W a n g ,   “ En e rg y - e ff icie n t  No C  w it h   m u lti - g ra n u larity   p o we r  o p ti m iza ti o n ,”   T h e   J o u r n a l   o f   S u p e rc o mp u ti n g ,  v o l .   7 3 ,   no.   4 ,   p p .   1 6 5 4 - 1 6 7 1 ,   2 0 1 7 .   [3 ]   A .   I v a n o v   a n d   G .   D e   M ich e li . ,   “ G u e st  e d it o rs’  in tro d u c ti o n :  T h e   n e t w o rk - on - c h ip   p a ra d ig m   in   p ra c ti c e   a n d   re se a rc h ,”   De sig n   T e st o f  C o mp u t e rs   IEE E ,  v o l.   22 ,   n o .   5 ,   p p .   3 9 9 – 4 0 3 ,   S e p   2 0 0 5 ,   doi :  1 0 . 1 1 0 9 /M D T . 2 0 0 5 . 1 1 1 .   [4 ]   J.  R.   Do p p a ,   R.   G .   Ki m ,   M .   Isa k o v ,   M .   A .   Kin sy ,   H.  K w o n   a n d   T.   Krish n a ,   " A d a p ti v e   m a n y c o re   a rc h it e c tu re s  f o r   b ig   d a ta  c o m p u ti n g :  S p e c ial  se ss i o n   p a p e r, "   2 0 1 7   El e v e n th   IEE E/ ACM   In ter n a ti o n a l  S y mp o siu m  o n   Ne two rk s - on - Ch ip   ( NOCS ) ,   S e o u l ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 1 7 .   [5 ]   M c k e e n ,   F . ,   A le x a n d ro v ich ,   I. ,   Be re n z o n ,   A . ,   Ro z a z ,   C.   V . ,   S h a f i,   H.,   S h a n b o g u e ,   V.,   a n d   S a v a g a o n k a r,   U.  R.   “ In n o v a ti v e   in stru c ti o n s  a n d   so f tw a r e   m o d e l  f o r  iso late d   e x e c u ti o n ,”   I n   Pro c e e d i n g s  o f  th e   2 N d   In ter n a ti o n a l   W o rk sh o p   o n   H a rd wa re   a n d   Arc h it e c tu ra l  S u p p o rt f o r   S e c u rity  a n d   Priva c y   ( 2 0 1 3 ) ,   HA S P   ’ 1 3 ,   2 0 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Qu a lity a n d   e n erg y  o p timiz ed   s ch ed u lin g   tech n iq u e  fo r   ex ec u tin g   s cien tifi c  …  ( N a g en d r a   P r a s a d   S )   1047   [6 ]   Ca u f ield ,   A .   M . ,   Ch u n g ,   E.   S . ,   P u tn a m ,   A . ,   A n g e p a t,   H.,   F o w e rs,  J.,   Ha se l m a n ,   M . ,   He il ,   S . ,   Hu m p h re y ,   M . ,   Ka u r,   P . ,   Kim ,   J. - Y . ,   e t  a l .   “ A   c lo u d - sc a le  a c c e lera ti o n   a rc h it e c tu re , ”   In   M icr o a rc h it e c t u re   ( M ICRO) ,   4 9 th   A n n u a l   IEE E/ ACM   In ter n a ti o n a l  S y mp o s iu m ,   p p .   1 - 1 3 ,   2 0 1 6 .   [7 ]   S o f tl a y e r  G P U A c c e lera ted   Co m p u ti n g ,   [ O n li n e ] .   A v a il a b le:   h tt p :/ / ww w . so f tl a y e r. c o m / G P U.   [8 ]   Am a z o n   EC2   P r icin g ,   [ On l in e ] .   Av a il a b le:   h tt p s:// a w s.a m a z o n . c o m /e c 2 /p ricin g /,   2 0 1 6 .   [9 ]   Da v id e a d a m i,   S tafa n o   G io rd a n o ,   M ich e le  P a g a n o ,   S im o n e   Ro m a , ” A   V irt u a l  M a c h in e   M ig ra ti o n   i n   a   c lo u d   d a t a   c e n ter  sc e n a rio :  A n   Ex p e rim e n tal  A n a l y sis,”   2 0 1 3   IEE E   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   C o mm u n ic a t io n s  ( ICC) ,  p p .   2 5 7 8 - 2 5 8 2 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]   K.Da sg u p ta,  Bro to ti   M a n d a l,   P a ra m a rth a   Du tt a ,   J y o tsn a   Ku m a r  M o n d a l,   S a n ta n u   Da m ,   “ A   Ge n e ti c   A lg o rit h m   b a se d   lo a d   b a lan c i n g   stra teg y   f o r  c lo u d   c o m p u ti n g ,   ”   Pr o c e d ia   T e c h n o lo g y ,  v o l.   1 0 ,   p p .   3 4 0 - 3 4 7 ,   2 0 1 3 .   [1 1 ]   J.  R.   Do p p a ,   R.   G .   Ki m ,   M .   Isa k o v ,   M .   A .   Kin sy ,   H.  K w o n   a n d   T.   Krish n a ,   " A d a p ti v e   m a n y c o re   a rc h it e c tu re s  f o r   b ig   d a ta  c o m p u ti n g :  S p e c ial  se ss i o n   p a p e r, "   2 0 1 7   El e v e n th   IEE E/ ACM   In ter n a ti o n a l  S y mp o siu m  o n   Ne two rk s - on - Ch ip   ( NOCS ) ,   S e o u l ,   p p .   1 - 8 ,   2 1 0 1 7 .   [1 2 ]   G .   X ie,  G .   Zen g ,   R.   L i  a n d   K.  Li ,   " En e rg y - a w a r e   p ro c e ss o r  m e rg in g   a lg o rit h m s  f o r  d e a d li n e   c o n st ra in e d   p a ra ll e l   a p p li c a ti o n s in   h e tero g e n e o u s clo u d   c o m p u ti n g , "   in   IEE E  T ra n sa c t io n s o n   S u st a i n a b le Co mp u ti n g ,   v o l.   2 ,   n o .   2 ,   p p .   62 - 7 5 ,   2 0 1 7 .   [1 3 ]   Z.   L i,   J.  G e ,   H.  Hu ,   W .   S o n g ,   H.  Hu   a n d   B.   L u o ,   " Co st  a n d   e n e rg y   a w a r e   sc h e d u li n g   a lg o rit h m   f o r  sc ien ti f ic   w o rk f lo w s  w it h   d e a d li n e   c o n stra in t  in   c lo u d s,"   in   IE EE   T ra n sa c t io n s  o n   S e rv ice s  Co mp u ti n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   713 - 7 2 6 ,   2 0 1 8 .   [1 4 ]   K.  L i,   “ P o w e r  a n d   p e rf o rm a n c e   m a n a g e m e n t  f o r   p a ra ll e l  c o m p u tatio n s in   c l o u d s  a n d   d a ta  c e n ters , ”   J .   Co mp u t.   S y st .   S c i. ,   v o l .   8 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 7 4 – 1 9 0 ,   M a r.   2 0 1 6 .   [1 5 ]   A h m e d   S u b h i  A b d a lk a f o r1 ,   Kh a tt a b   M .   A li   A lh e e ti 2 ,   “ A   h y b rid   a p p ro a c h   f o r  sc h e d u li n g   a p p li c a ti o n s  in   c lo u d   c o m p u ti n g   e n v iro n m e n t , ”  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   Co mp u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,  v o l .   1 0 ,   no .   2 ,   p p .   1 3 8 7 - 1 3 9 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jec e . v 1 0 i2 .   p p 1 3 8 7 - 1 3 9 7 .   [1 6 ]   M a n u jak sh i  B. C. 1 ,   K  B  Ra m e sh 2 ,   “ F ra m e w o rk   f o r  c o st - e ffe c ti v e   a n a ly ti c a l  m o d e ll in g   f o r  se n so r y   d a ta  o v e r  c lo u d   e n v iro n m e n t , ”  In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   Co m p u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,  v o l .   9 ,   n o .   5 ,   p p .   3 8 2 2 -   3 8 3 2 ,   Oc t .  2 0 1 9 ,   doi :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j e c e . v 9 i5 .   [1 7 ]   G .   X ie,  L .   L iu ,   L .   Ya n g ,   a n d   R.   Li ,   “ S c h e d u li n g   trad e - o ff   o f   d y n a m ic  m u lt ip le p a ra ll e l  w o rk f lo w s   o n   h e te ro g e n e o u s   d istri b u ted   c o m p u ti n g   sy ste m s,”  Co n c u rr e n c y   Co mp u t. - Pa rc ti c e   E x p . ,   v o l.   2 9 ,   n o .   8 ,   p p .   1 - 1 8 ,   2 0 1 7 .   [1 8 ]   G .   Zen g ,   Y.  M a tsu b a ra ,   H.  T o m i y a m a ,   a n d   H.  T a k a d a ,   “ En e rg y a w a r e   tas k   m i g ra ti o n   f o r  m u lt ip ro c e ss o r  re a l - ti m e   s y ste m s,”  Fu tu re   Ge n .   C o mp u t.   S y st.,   vo l.   5 6 ,   p p .   2 2 0 - 2 2 8 ,   2 0 1 6 .   [1 9 ]   K.  L i,   “ S c h e d u li n g   p re c e d e n c e   c o n stra in e d   tas k s  w it h   re d u c e d   p ro c e ss o r  e n e rg y   o n   m u lt ip ro c e s so r  c o m p u ters , ”   IEE E  T ra n s.  C o mp u t. ,   v o l.   6 1 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 6 6 8 - 1 6 8 1 ,   2 0 1 2 .   [2 0 ]   J.  D.  Ullm a n ,   “ NP - c o m p lete   sc h e d u l in g   p r o b lem s,”  J o u rn a l  o f  Co m p u ter   a n d   S y ste m  sc ien c e s ,   v o l.   1 0 ,   n o .   3 ,     p p .   3 8 4 - 3 9 3 ,   1 9 7 5 .   [2 1 ]   D.  T a m a ¸ s  - S e li c e a n   a n d   P .   P o p ,   “ De sig n   o p t im iza ti o n   o f   m ix e d   c rit ica li ty   re a l - ti m e   e m b e d d e d   sy ste m s,”  ACM   T ra n s.  Emb e d d e d   C o mp u t.   S y st. ,   v o l.   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .  1 - 29 ,   2 0 1 5 .   [2 2 ]   K.  S u m a lath a 1 ,   M .   S .   A n b a ra si2 ,   “ A   re v ie w   o n   v a rio u s  o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e s  o f   re so u rc e   p ro v isi o n i n g   in   c lo u d   c o m p u ti n g , ”  In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   Co m p u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l .   9 ,   no .   1 ,   p p .   6 2 9 - 6 3 4 ,  2 0 1 9 ,   d o i :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jec e . v 9 i1 .   [2 3 ]   M e h ra n   T a ra h o m i1 ,   M o h a m m a d   Iz a d i,   “ A   h y b rid   a lg o rit h m   to   re d u c e   e n e rg y   c o n su m p ti o n   m a n a g e m e n t  in   c lo u d   d a ta  c e n ters , ”  In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l .   9 ,   no .   1 ,   p p .   5 5 4 - 5 6 1 ,  2 0 1 9 ,   d o i :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jec e . v 9 i1 .   [2 4 ]   S .   Ch e n ,   Z.   L i,   B.   Ya n g ,   a n d   G .   Ru d o lp h ,   “ Qu a n tu m - in sp ired   h y p e r - h e u risti c s  f o r  e n e rg y - a wa re   sc h e d u li n g     o n   h e tero g e n e o u s  c o m p u ti n g   sy s tem s,”  IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   P a ra ll e l  a n d   Distri b u ted   S y ste ms ,   v o l.   2 7 ,   n o .   6 ,     p p .   1 7 9 6 - 1 8 1 0 ,   2 0 1 6 .   [2 5 ]   Kh o rra m n e jad ,   K.,   F e rd o u se ,   L . ,   G u a n ,   L .  A n p a lag a n ,   A . ,   “ P e rf o rm a n c e   o f   in teg r a ted   w o rk lo a d   sc h e d u li n g   a n d   p re - f e tch in g   in   m u lt i m e d ia  m o b il e   c lo u d   c o m p u ti n g , ”  J o u r n a l  o f  Cl o u d   Co mp u ti n g ,  v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 1 4 ,   2 0 1 8 .  d o i :  1 0 . 1 1 8 6 /s 1 3 6 7 7 - 0 1 8 - 0 1 1 5 - 6 ,   2 0 1 8 .   [2 6 ]   Ch u n li n ,   L . ,   Jia n h a n g ,   T .   a n d   Yo u lo n g ,   L . ,   “ Hy b rid   Clo u d   A d a p ti v e   S c h e d u li n g   S trate g y   f o r   He tero g e n e o u s   W o rk lo a d s” ,   J   Gr id   Co mp u ti n g ,   v o l.   17 ,   n o .   3 ,   p p .   4 1 9 - 4 4 6 ,  2 0 1 9 ,   d o i :  1 0 . 1 0 0 7 /s 1 0 7 2 3 - 0 1 9 - 0 9 4 8 1 - 3.   [2 7 ]   Ju n lo n g   Zh o u ,   e t  a l. ,   “ Co st  a n d   m a k e sp a n - a wa re   w o rk f lo w   sc h e d u li n g   in   h y b rid   c lo u d s , ”   J o u r n a l  o f  S y ste ms   Arc h it e c tu re ,   v o l.   1 0 0 ,   2 0 1 9 .   d o i :  1 0 . 1 0 1 6 / j. sy sa r c . 2 0 1 9 . 0 8 . 0 0 4 ,   2 0 1 9 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.