I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   3 J u n e   201 8 ,   p p .   1741 ~ 1 7 4 6   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 8 i 3 . p p 1 7 4 1 - 1746     1741       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   A P ro lifi c Sc he m e  f o r Lo a d Ba la ncing  Relying  on Ta sk   Co m ple tion Ti m e       V.   Ana nd 1 K.   Anura dh a 2   1 S c h o o o f   Co m p u ti n g ,   S A S T R A   De e m e d   Un iv e rsit y ,   T iru m a laisa m u d ra m ,   T h a n jav u r ,   In d ia   2 S c h o o o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   S A S T R A   De e m e d   Un iv e rsity ,   T iru m a l a isa m u d ra m ,   T h a n jav u r In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   28 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Dec   2 8 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   J an   4 ,   2 0 1 8     In   n e tw o rk w it h   lo o f   c o m p u tatio n ,   l o a d   b a lan c in g   g a in i n c re a sin g   sig n if ica n c e .   T o   o ff e v a rio u re so u rc e s,  se rv ice a n d   a p p li c a ti o n s,  th e   u lt im a te  a i m   is  to   f a c il it a te  th e   sh a rin g   o f   se rv ice a n d   re so u r c e o n   t h e   n e tw o rk   o v e r   th e   In tern e t.   A   k e y   issu e   to   b e   f o c u se d   a n d   a d d re ss e d   in   n e tw o rk w i th   larg e   a m o u n o f   c o m p u tatio n   is  lo a d   b a la n c in g .   L o a d   is  th e   n u m b e o f   tas k s „t‟   p e r f o r m e d   b y   a   c o m p u tatio n   sy ste m .   T h e   lo a d   c a n   b e   c a teg o rize d   a s   n e t w o rk   lo a d   a n d   CP lo a d .   F o a n   e ff icie n lo a d   b a lan c in g   stra teg y ,   th e   p ro c e ss   o f   a s sig n in g   th e   lo a d   b e tw e e n   th e   n o d e sh o u l d   e n h a n c e   th e   re so u rc e   u ti li z a ti o n   a n d   m in im iz e   th e   c o m p u tatio n   ti m e .   T h is  c a n   b e   a c c o m p li sh e d   b y   a   u n if o rm   d istri b u ti o n   o f   lo a d   o f   to   a ll   th e   n o d e s.  L o a d   b a lan c in g   m e th o d   sh o u ld   g u a ra n tee   th a t,   e a c h   n o d e   in   a   n e tw o rk   p e rf o r m s   a lm o st  e q u a a m o u n o f   w o rk   p e rti n e n t o   t h e ir  c a p a c it y   a n d   a v a il a b il it y   o re so u rc e s.  Re l y in g   o n   tas k   su b trac ti o n ,   t h is  w o rk   h a p re se n ted   a   p io n e e rin g   a lg o rit h m   ter m e d   a E - T S   (E ff ic ien t - T a sk   S u b trac ti o n ).   T h is  a lg o rit h m   h a se lec ted   a p p ro p riate   n o d e f o r   e a c h   tas k .   T h e   p ro p o se d   a lg o rit h m   h a im p ro v e d   th e   u ti li z a ti o n   o f   c o m p u ti n g   re so u rc e a n d   h a p re se rv e d   th e   n e u tralit y   in   a ss ig n in g   th e   l o a d   to   th e   n o d e s i n   th e   n e tw o rk .   K ey w o r d :   C o m p u tatio n   ti m e   C P lo ad   L o ad   b alan cin g   Net w o r k   lo ad   T ask   s u b tr ac tio n   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   V.   An an d ,   Sch o o l o f   C o m p u ti n g ,     S A ST R A   Un i v er s i t y ,   T ir u m ala is a m u d r a m ,   T h an j av u r   6 1 3 4 0 1 ,     T am il Na d u ,   I n d ia.   E - Ma il:  a n an d w i th a h @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   An   i m p o r tan i s s u in   n e t wo r k s   is   lo ad   b alan cin g .   T h lo ad   ca n   b e   b alan ce d   d y n a m icall y   o r   s taticall y .   I n   s o m s it u atio n s ,   th lo ad   o n   p ar tic u lar   n o d ca n n o b f o r eseen   [ 1 ] .   T h is   r e m ai n s   k e y   is s u s p ec if icall y   i n   d is tr ib u ted   n e t w o r k s .   Lo a d   B a la n ci n g   is   m et h o d   o f   d is p en s i n g   t h r eq u est s   to   m a n y   s er v er s   o r   r eso u r ce s .     T h is   h elp s   i n   e n h an ci n g   t h p er f o r m a n ce ,   e f f i cien u tili za tio n   o f   r eso u r ce s ,   av o id s   o v er lo ad in g ,   r ed u ce d   r esp o n s ti m a n d   i m p r o v ed   th r o u g h p u t.    I n   d is tr ib u ted   n et w o r k ,   it  n o co s ef f ec ti v to   h a v id le   s er v er s   w h e n   t h er ar m u lt ip le  clien t   r eq u ests .   T h p r esen ce   o f   in a ctiv o r   id le  s er v er s   m a y   r es u lt  in   in e f f icie n u til izatio n   o f   r eso u r ce s .   T h s a m e   s er v er   ca n n o b o v er lo ad ed   b y   as s i g n i n g   all   th e   clie n r eq u ests   to   th e   s a m s er v er .   An   e f f icie n lo ad   b alan cin g   al g o r ith m   s h o u ld   d i s tr ib u te  t h lo ad   a m o n g   th s e r v er s   in   b alan ce d   m an n er .   A   d is tr ib u ted   n et w o r k   is   co m b i n atio n   o f   d if f er e n t y p es   o f   n et w o r k s .   A n   e m er g i n g   d is tr ib u ted   co m p u ti n g   tec h n o lo g y   i s   C l o u d .   C lo u d   co m p u ti n g   en s u r es  elasticit y   an d   s ca lab ilit y   f o r   o p er atin g   an d   m ai n tai n in g   i n f r astru c tu r e,   p la tf o r m   a n d   s o f t w ar e.   W ith   clo u d   co m p u ti n g   s er v ice s ,   clie n t c an   s ca le  u p   o r   s ca le  d o w n   t h u tili za t io n   o f   r eso u r ce s   r ely in g   o n   th eir   d e m a n d .   I n   clo u d   co m p u ti n g ,   r eso u r ce s   ar s h ar ed   b etw ee n   d if f er e n s y s te m s .   T h is   n ee d s   m eth o d   f o r   allo ca ti n g   t h task s   to   s y s te m s .   T h tas k s   i n clu d e   h a n d li n g   o f   r eq u ests ,   m a k t h d ata  av ail ab le  to   ev er y   s y s te m   a n d   p r o ce s s   th r esp o n s s en b y   th d if f er e n p r o ce s s o r s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec   &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n e   201 8   :   1 7 4 1     1746   1742   ( s y s te m s ) .   R eso u r ce s   ca n   b m a n ag ed   e f f icien tl y   w it h   a n   ef f ec t iv al g o r ith m   f o r   lo ad   b alan cin g .   An   in e f f ec t iv lo ad   b alan ci n g   al g o r ith m   m a y   e n d   u p   i n   ex ec u tio n   d ela y .     T h p ap er   is   o r g an ized   as f o ll o w s :   Sectio n   2   o f f er s   an   in s i g h t i n to   clo u d   co m p u ti n g   w it h   d ep lo y m en t   an d   s er v ice  m o d els;   Sectio n   3   p r esen ts   t h tec h n iq u es   an d   a lg o r ith m s   f o r   lo ad   b alan cin g   w it h   lo ad   b alan ce r s ,   s ch ed u lin g   al g o r it h m s   a n d   M ap   R ed u ce Sectio n   4   p r o p o s es  t h m eth o d   E - T w i th   th e   a lg o r ith m Sectio n   5   p r esen ts   a n d   co m p ar es th r es u lts   o b tai n ed ; Sec tio n   6   co n cl u d es th w o r k .       2.   AN  I NS I G H T   I N T O   CL O U CO M P UT I NG   C lo u d   co m p u ti n g   ca n   b d ef in ed   as  an   o n - d e m an d   w eb   b ase d   s er v ice,   i n   w h ich   s h ar ed   r eso u r ce s   ar e   u s ed   f o r   ex ec u ti n g   ta s k   to   o b tain   th o u tco m i n   least  p r o b ab le  tim e.   T h is   ca n   b d o n b y   s h ar i n g   d atase t   b et w ee n   all  t h li n k ed   p r o ce s s o r s .   T o   en ab le  th i m p l e m en tatio n   o f   co m p le x   ta s k s   w it h   lar g e - s ca le  co m p u tatio n ,   clo u d   co m p u ti n g   ca n   b u s ed   f o r   p r o p er   u tili za tio n   o f   co m p u tin g   r eso u r ce s   o n   th n et w o r k .   T o   ac co m p li s h   ef f icie n c y ,   n o d es f o r   th task s   s h o u ld   b ch o s en   b ased   o n   th p r o p er ties   o f   th task   [ 2 ] .   Usi n g   v ir tu al  s er v er s ,   clo u d   co m p u ti n g   o f f er s   n et w o r k - b ased   s er v ices  to   clien ts   i n   d if f er e n t   lo ca tio n s .   Vir t u al   in s ta n ce s   ( i. e)   s er v er s ,   s to r ag o r   o t h er   n e t w o r k   r eso u r ce s   ca n   b cr ea te d   w i th   th e   h elp   o f   v ir tu a lizatio n   tech n o lo g ie s .   T ask s   w h ich   in v o l v es b i g   d ataset s ,   ca n   b p ar titi o n ed   in to   m u lti p le  s m al l d ataset s .   T h en ,   th s m a ll  d ataset s   ca n   b ass ig n ed   to   n u m er o u s   p r o ce s s o r s   s o   t h at  t h ta s k s   ca n   b co m p leted   in   least   f ea s ib le  ti m e.   clo u d   h as  a   cl u s ter   o f   n o d es  w it h   s p ec if ic   co n f i g u r a tio n   a n d   in f r as tr u ct u r e,   w h ic h   p r o v id es   s er v ices  r eq u e s ted   b y   clie n ts .   A   p r o ce s s i n g   u n it  o r   n o d is   i d en tifie d   as  m a s ter .   A l th n o d es  ar lin k ed   to   th m aster .   T h m as ter   allo ca tes  th ta s k s   to   th o t h er   n o d es   co n n ec ted   to   it.  A   n o d d esi g n ated   as  h ea d   n o d in   t h clo u d ,   ac ce p ts   t h tas k s .   T h en ,   t h h ea d   n o d es d e co m p o s es t h ta s k s   i n to   s u b   ta s k s   a n d   allo ca tes   it b ac k   to   th m a s ter .   T h m a s ter   ass ig n s   t h s u b   tas k s   to   t h n o d es  lin k ed   to   it.  T o   co m p lete  t h task s   i n   th least   p o s s ib le  ti m e,   t h n o d es s h ar th d atasets .       2 . 1 .   Deplo y m e nt  m o dels   o f   clo ud     A   clo u d   d e p lo y m e n m o d el  e m b o d ies  p ar ticu lar   t y p o f   clo u d   s et u p ,   m a in l y   d i f f er e n tiated   b y   ac ce s s ,   s ize  a n d   o w n er s h ip .   Mo d els  o f   clo u d   co m p u t in g   [ 3 ]   b r o ad ly   f alls   in to   t h r ee   ca t eg o r ies,  v iz. P u b lic,   P r iv ate  an d   H y b r id   C lo u d .   P u b lic  clo u d   is   ac ce s s ib le  p u b licl y   a n d   m a y   b o w n ed   b y   o n o r   m o r o r g a n izatio n s   ( T h ir d - p ar t y   s er v ice  p r o v id er s ) .   I n   p u b lic   clo u d ,   th i n f r astr u ctu r a n d   r eso u r ce s   ar p r o v is io n ed   to   co n s u m er s   th r o u g h   clo u d   d eliv er y   m o d el s .   P r iv ate  clo u d is   o w n ed   a n d   b ei n g   o p er ated   b y   p r iv a te  o r g a n izatio n .   I n   p r iv ate   clo u d ,   t h s y s te m s ,   s to r ag an d   o th er   n e t w o r k   r es o u r ce s   ar ac ce s s ib le  to   th m e m b er s   o f   th o r g a n izatio n .   T h e   o w n er   ( i.e )   th o r g an izatio n   h as t h a u th o r it y   f o r   m ai n tai n in g   t h in f r as tr u ct u r o f   th clo u d .   A   h y b r id   clo u d is   m i x   o f   d ep lo y m e n m o d els.  A   co n s u m er   ca n   m ai n tai n   p o r tio n   o f   th c lo u d   in f r astru ct u r ( w it h   s en s iti v d ata)   in   th o r g an izatio n   an d   co n s u m e s   s er v ice s ( les s   s en s iti v e)   f r o m   t h p u b lic  clo u d s .     Dep lo y m e n m o d el s   h a v m er its   an d   d e m er it s   as  w ell.   T h m ai n   b en e f it  w it h   P u b lic  clo u d   is ,   th e   s er v ice  p r o v id es  is   r esp o n s ib l f o r   o p er atio n s ,   m ai n ten a n ce   an d   s er v ice s   in   t h clo u d .   T h p r o b lem   w i th   a   p u b lic  clo u d   is ,   co n s u m er s   d ep en d s   to tall y   o n   t h s er v ice  p r o v id er   f o r   ac ce s s in g   th i n f r a s tr u ct u r an d   o th er   r eso u r ce s .   P r iv ate  clo u d   en ab les  u s er s   to   g o v er n   t h in f r as tr u ctu r a n d   r eso u r ce s ,   s i n ce   it  is   o w n ed   b y   th e   o r g an izatio n   its el f .   He n ce ,   th e   u s er s   ca n   co n s u m t h in f r ast r u ctu r b ased   o n   t h eir   v ar y in g   d em a n d .   T h k e y   is s u is ,   o r g an izatio n   h as  to   in v est  lo o f   f u n d s   f o r   s etti n g   u p   p r iv ate  clo u d ,   o p er atio n s   an d   m ai n te n a n ce .   I n   H y b r id   clo u d ,   d e p lo y i n g   a n   ar ch itectu r is   a n   in tr icate   ta s k   f o r   t w o   r ea s o n s :   ( a)   b ec au s o f   th p r o b ab le   di f f er e n ce s   i n clo u d   en v ir o n m en ts ,   ( b )   d u t ies   o f   r eso u r ce   m a n ag e m e n ar e   s h ar ed   a m o n g   t h p u b li c   clo u d p r o v id er   an d   th p r iv ate  clo u d   p r o v id er   ( i.e )   th o r g an i za tio n   its el f .     2 . 2 .   Serv ice  m o de ls   in clo u   Ser v ice  m o d els  i n   clo u d   v ar y   b ased   o n   th r eq u ir e m e n ts   o f   cu s to m er s .   Var io u s   s er v ice  m o d els  in   th e   clo u d   ar SaaS  ( So f t w ar as a   Ser v ice) ,   P aa S ( P latf o r m   as a   Ser v ice)   an d   I aa S ( I n f r a s tr u ct u r as a   Ser v ice) .     So f t w ar a s   s er v ice  i s   m o d el   w h ich   p r o v id es   s o f t war s er v ices   to   t h c u s to m er s .   I n   SaaS ,   cu s to m er s   ar n o p er m itted   t o   alter   th th ap p licatio n s .   P latf o r m   as  Ser v ice  m o d el  le ts   th u s er s   to   u s A p p licatio n   P r o g r a m   I n ter f ac es  ( A P I )   in   v ar io u s   la n g u a g es.   T h is   e n ab les  t h u s er s   to   d ev elo p   an d   cu s t o m iz e   th ap p licatio n s   f o r   th eir   r eq u i r e m en t s .   I n f r as tr u ct u r as  Ser v ice  m o d el  allo w s   c u s to m er s   to   u s an d   cu s to m ize  th e   s to r ag an d   o th er   co m p u ti n g   r eso u r ce s   p er tin e n to   th e ir   n ee d s .   T h is   m o d el  allo w s   t h c u s to m er s   to   s ca le  u p   o r   d o w n   th e   co m p u ti n g   r eso u r ce s   b ased   o n   th eir   d e m a n d .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec   &   C o m p   E n g   I SS N:  2088 - 8708     A   P r o lifi S ch eme   fo r   Lo a d   B a la n cin g   R elyin g   o n   Ta s C o mp letio n   Time   ( V .   A n a n d )   1743   3.   T E CH N I Q UE S AN A L G O RIT H M S F O L O AD  B AL ANCIN G     T w o   k in d s   o f   al g o r ith m s   ar av ailab le  f o r   lo ad   b alan cin g .   T h ey   ar s tatic  an d   d y n a m ic.   T h ey   ar e   d if f er e n tiated   b y   t h d ec is io n s   th at  ar tak e n .   So m eti m es,  d ec is io n s   r el y   o n   th p r ese n s tate  o f   t h s y s te m   ( d y n a m ic)   o r   al w a y s   t h s a m ( s tatic)   [ 4 ] .   T h p r o p o s ed   w o r k   h as  s tu d ied   t h s tatic  m eth o d s   p r esen ted   in     [ 5 ] - [ 7 ]   an d   d y n a m ic  p r esen te d   in   [ 8 ] - [ 1 4 ] .   I n   d is tr ib u ted   m et h o d s ,   th n o d es  co m m u n i ca te  w it h   ea c h   o th er   th r o u g h   n o n - co o p er ativ o r   co - o p er ativ s c h e m e   [ 1 5 ] .   T h d is tr ib u ted   s c h e m e   p r o p o s ed   in   [ 1 5 ]   r ev ea ls   t h at   ea ch   n o d in   s y s te m   e x ec u te   th alg o r it h m   a n d   also   s h ar th r esp o n s ib ili t y   o f   lo ad   b alan cin g .     An   alg o r it h m   n a m ed   as  L B 3 p r esen ted   in   [ 1 6 ] ,   h as  co m b i n ed   lo ad   b alan cin g   m eth o d s   an d   co m p let io n   ti m e.   B y   m ain tai n in g   t h lo ad   in   b alan ce d   s tate,   L B 3 h as  o f f er ed   ef f e ctiv u ti lizatio n   o f   r eso u r ce s   in   clo u d   co m p u ti n g   s et u p .   W h en   a   q u er y   i s   r ec ei v ed   o n   n o d e,   it  is   s e n to   a ll  t h n o d es  i n   t h clo u d .   T h is   k i n d   o f   d is tr ib u tio n   s h o u ld   b d o n in   s u c h   w a y   t h at  r ed u ce s   th w aiti n g   ti m f o r   th r esp o n s f r o m   t h e   n o d e s .   T ak in g   in to   ac co u n t h clo u d   en v ir o n m e n t,  as s es s m e n o f   e x ec u t io n   ti m b ec o m e s   n ec e s s ar y   w it h   d ev ices  o f   d if f er en t   t y p es.  So m o f   t h s i g n if ican f ac to r s   s h o u ld   b co n s id er ed   f o r   task   s c h ed u li n g   o n   n e t w o r k   w it h   m a n y   u s er s   an d   h eter o g e n eo u s   d e v ices.  T h ese  f ac to r s   in cl u d h eter o g en eit y ,   n et w o r k   u s ag a n d   tas k   ex ec u t io n   ti m e   [ 1 7 ]   As y m m etr ic  lo ad   d is tr ib u tio n   is   k e y   f ea t u r in   lo ad   b alan cin g   m et h o d .   B ased   o n   th co m p u tatio n al  ef f icie n c y ,   h i g h   a m o u n o f   w o r k lo ad   m a y   b allo ca ted   to   n o d e.   B u t,  allo ca tio n   o f   tas k s   s h o u l d   n o b d o n e   o n l y   b ase d   o n   th e   co m p u tatio n a e f f ici en c y   o f   a   n o d e.   I n   th is   co n te x t,  lo ad   b ala n cin g   alg o r ith m   ca n   b ap p lied   f o r   a llo ca tin g   tas k s   to   n o d es in   h e ter o g en eo u s   s et u p   li k a   clo u d .   A   w o r k   p r o p o s ed   in   [ 1 8 ]   o f f er s   co m p ete n lo c al  s ea r ch   m et h o d   f o r   s ch ed u li n g   ta s k s   in   h eter o g e n eo u s   co m p u ti n g   s et u p .   T h e   au th o r s   clai m   t h at,   t h is   m et h o d s   o b tain s   s c h ed u le s   o f   s h o r t d u r atio n .   An   i m p r o v ed   d y n a m ic   lo ad   b alan ce r   p r esen ted   in   [ 1 9 ]   h as  o b tain ed   g o o d   r esu l ts .   T h r o u g h   t h r esu lt s ,   th i m p le m e n tat io n   h as  d e m o n s tr ated   an   i m p r o v ed   r eso u r ce   u tili za tio n ,   p er f o r m a n ce   an d   lo ad   b alan cin g .   T o   p r eser v th p er f o r m an ce   o f   co m p u tin g ,   lo ad   b alan cin g   al g o r ith m   w i th   ' P r io r ity   Acti v atio n ca n   b u s ed .   T h at  is ,   allo ca te  th t ask s   to   n o d es  w it h   les s   p r io r ity   w h e n   n o d es  w it h   h i g h   p r io r it y   ar d o w n   b e y o n d   ce r tain   lev el.     An   i m p o r ta n asp ec o f lo ad   b alan ci n g   i s   p er s is te n ce .   I is   ab o u h an d li n g   in f o r m atio n   ac r o s s   m a n y   r eq u ests   i n   s es s io n .   A ll  t h n o d es  ca n n o ac ce s s   th d ata  if   it  is   s to r ed   o n   p ar tic u lar   s er v er .   So ,   th e   s u cc e s s i v r eq u est  to   o th er   n o d es  co n s u m e s   s o m s p ac e .   T h is   b ec o m e s   an   is s u r elate d   to   c o m p u tin g   p er f o r m a n ce   a n d   h a s   to   b ad d r ess ed .   T h is   is s u ca n   b s o l v ed   b y   s e n d in g   t h r eq u est s   t o   th s a m n o d n   w it h   th e   in f r as tr u ct u r a n d   r es o u r ce s .   B u t,  t h i s   b ec o m e s   ce n tr alize d   ap p r o ac h .   I f   t h p ar ti cu lar   n o d n   w it h   th d ata   an d   o t h er   i n f r astru c tu r f ail s ,   t h s es s io n s   r u n n i n g   o n   t h n o d w it h   t h p r o ce s s e s   ar al s o   lo s t.   T h is   ca n   b r eso lv ed   b y   h a v in g   b ac k u p   o f   t h n o d n .   An o th er   s o l u tio n   i s ,   ap p licatio n   o f   d atab ases .   T h d atab as es  ca n   b u s ed   f o r   s to r in g   th e   r eso u r ce s .   B y   ta k i n g   b ac k u p   o f   d atab as es,  co n s eq u e n ce s   o f   n o d f ail u r es  ca n   b r eso lv ed .   B y   m a in tain i n g   b a ck u p ,   b etter   p er f o r m a n ce   ca n   b atta in ed   b y   d is tr ib u ti n g   th r eq u e s ts   to   n o d es  w it h   s i m ilar   d ata  an d   in f r astr u ctu r e.       3 . 1 .   Desig n o f   lo a ba la ncing   m e t ho ds   L o ad   b alan ci n g   ca n   d o n e   w it h   lo o f   h ar d w ar a n d   s o f t w ar e   av ailab le   w it h   d i f f er en t   v e n d o r s .   So m o f   t h e m   ar P o u n d   R ev er s e   P r o x y ,   n g i n x   a n d   A p ac h m o d _ p r o x y _ b alan ce r .   T o   allo ca te  lar g tas k s   to   m an y   n o d es,  Gea r m a n   ca n   b u s ed .   T h is   r esu lt s   in   m i n i m izi n g   t h co m p let io n   ti m o f   ta s k s .       T o   p r o d u ce   tr ee   lik s tr u ct u r e,   m a n y   la y er s   o f   lo ad   b alan cin g   ca n   b d o n e.   T h h ig h er   lev el  lo ad   b alan cin g   m ec h an i s m   d is p e n s es  th e   tas k   to   co m p u ti n g   n o d es  in   t h n e x lev el.   T h ese   n o d es  ap p l y   t h eir   lo ad   b alan ce r s   to   allo ca te   th task s   to   n o d es  in   th n ex lev e l.  T h is   m a y   en d   u p   in   m an y   lev e l s   d ep en d in g   o n   th e   s ize  o f   th clo u d   ( n o d es a n d   in f r astr u ctu r e) .     3 . 2 .   Alg o rit h m s   f o s chedul ing     Nu m er o u s   al g o r ith m s   f o r   s ch e d u lin g   t h tas k s   ar av ailab le.   B ased   o n   f ac to r s   s u c h   as  co m p u tatio n a l   ef f icien c y   an d   co m p letio n   ti m e,   th ese  alg o r ith m s   a llo ca te  th task s   to   v ar io u s   n o d es.  On o f   th alg o r it h m s   is   R o u n d   R o b in   Sch ed u l in g   L o ad   B alan cin g   a lg o r ith m .   I n   t h i s   alg o r it h m ,   th in co m i n g   r eq u est s   ar d is p en s ed   i n   a   s eq u en ce   to   s et  o f   s er v er s .   T h is   alg o r ith m   co n s id er s   all   th s er v er s   eq u all y   r eg ar d le s s   o f   t h eir   lo ad   o r   ca p ac it y .   T h is   al g o r ith m s   n e ed s   all  t h s er v er s   w it h   s i m ilar   co n f i g u r atio n   s i n ce   s e r v er   w it h   les s er   co n f i g u r atio n   ( w ea k   s er v er )   m a y   b o v er lo ad ed   w h ile   r ec eiv i n g   m u lt ip le  r eq u est s .   T h is   w ill  a f f ec th e   p er f o r m a n ce .   Ma n y   s ch ed u lin g   al g o r ith m s   ar av ailab le,   w h ich   p er f o r m s   lo ad   b alan cin g   b ased   o n   th f o llo w in g   f ac to r s : a ct iv e/ in ac ti v s tat u s   o f   n o d e,   n u m b er   o f   ac ti v l i n k s ,   s er v er s   lo ad ,   s er v er s   lo c atio n ,   r esp o n s e   ti m an d   th tr af f ic h a n d led   r ec en tl y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec   &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n e   201 8   :   1 7 4 1     1746   1744   T h w o r k   p r esen ted   in   [ 2 0 ]   h as  e x p lo r ed   v ar io u s   al g o r ith m s   f o r   tas k   s ch ed u li n g   b ased   o n   q u alit y   o f   s er v ice   ( QOS) ,   w h ich   e n h an c es  th e f f icien c y   b y   co n s id er i n g   s ev er al  p ar a m eter s   v iz. ac ce p ted   r ate,   f air n ess   co m p let io n   ti m e,   co s t,  m ak s p an   an d   m i n i m u m   co m p le tio n   ti m e.   An   alg o r it h m   ter m ed   as  E x ten d ed   No n - p r ee m p ti v P P - a w a r s ch ed u l in g   ( E NP P )   w as   p r o p o s ed   in   [ 2 1 ] .   R el y i n g   o n   n o n - e x cl u s iv s ch e d u li n g ,   th e   alg o r ith m   h as  s c h ed u led   th task s   b y   s to p p in g   t h tas k s   w it h   t h h ig h es p en alt y   in   t h m in i m u m   ti m e.   T h r o u g h   t h r e s u l ts ,   t h w o r k   h as  ac h ie v ed   r ed u ctio n   i n   ta s k   p r o ce s s i n g   ti m a n d   a m o u n o f   ta s k s   s to p p ed .   Fo r   o p tim al  s c h ed u li n g   o f   tas k s   w i t h   m i n i m u m   ta s k   e x ec u ti o n   d elay   i n   d y n a m ic  clo u d   co m p u ti n g   s etu p ,   an   alg o r ith m   n a m ed   as  OT B - C S ( Or th o g o n al  T ag u c h B ased - ca s w ar m   o p ti m izat io n   alg o r ith m )   w as  p r o p o s ed   in   [ 2 2 ] .   Ma p R ed u ce   is   f r a m e w o r k ,   w h ic h   p r o ce s s es  b ig   d ata s ets  t h r o u g h   n u m b er   o f   n o d es  in   clu s ter   i n   p ar allel.   E ac h   n o d in   clu s te r   h as its   o w n   s to r ag e.   Ma p   an d   R ed u ce   is   b ein g   d o n b y   t h is   f r a m e w o r k .   First  i s   " Ma p ",   w h ich   co n v er t s   tas k   i n to   s u b - tas k s .   T h en   t h s u b - tas k s   ar d is p e n s ed   to   th n o d es   id en ti f ied   as  “sla v e”   i n   t h clu s ter .   So m eti m e,   tr ee   s tr u ctu r w it h   m u l tip le  lev el s   ca n   b f o r m ed   b y   in cl u d in g   m o r s u b - tas k s .   T h i s   d ep en d s   o n   th s ize  o f   th ta s k   ta k en   i n to   ac co u n t.  P r o ce s s in g   t h s u b - ta s k s   is   d o n b y   “slav e”   n o d es  an d   t h e   r esu lt s   ar r etu r n ed   to   th “m aster ”  n o d e. Nex i s   R ed u ce ”,   th “m aster ”  n o d e   co m b i n es t h r es u lts   r et u r n ed   b y   t h s la v e”   n o d es.  Ma p p in g   ca n   b d o n in d ep en d en tl y   a n d   also   in   p ar allel.         4.   T H E   P RO P O SE M E T H O D   C lo u d   i s   h eter o g en eo u s   e n v ir o n m e n t,  w h er all  t h n o d es  ca n n o co m p lete   s et   o f   ta s k s   i n   t h e   s a m d u r atio n .   T h at  is ,   co m p letio n   ti m o f   ta s k s   d ep en d s   o n   t h ca p ab ilit y   o f   ea c h   n o d e.   T h p r o p o s e d   m et h o d   E - T ( E f f icie n t - T ask   Su b tr ac tio n )   as s i g n s   t h tas k s   to   n o d es  b ased   o n   th ta s k   co m p letio n   t i m e.   T h i s   m et h o d   ef f icie n tl y   al lo ca tes  t h tas k s   to   n o d es  b y   co m p u tin g   th e   s u b tr ac tio n   o f   co m p letio n   ti m o f   tas k s .   T h e   alg o r ith m   is   p r ese n ted   in   S ec ti o n   4 . 1 .     A l g o r ith m   Step   1 :   A ll   t h n o d es  w it h   t h eir   co m p letio n   ti m f o r   ea ch   o f   th t ask s   is   ta k en .   T h e n ,   t h m i n i m u m   v al u e s   ar s u b tr ac ted   f r o m   t h m a x i m u m   v al u es.  T h en ,   t h m a x i m u m   ta s k   co m p letio n   ti m o f   ea ch   n o d i s   ch o s en .     Step   2 :   C h o o s t h n o d w it h   t h m a x i m u m   s u b tr ac tio n   v alu e,   i f   t h co m p letio n   ti m is   s a m f o r   m u ltip le   task s .   Step   3 :   A   n o d w it h   m i n i m u m   tas k   co m p letio n   ti m i s   allo ca ted   task .   Step   4 :   I f   th e   co m p letio n   ti m i s   s a m e   f o r   m o r t h an   o n n o d e,   ad d   th co m p letio n   ti m o f   s p ec i f ic  tas k   f o r   all  th n o d es.  C h o o s t h n o d w it h   t h m a x i m u m   v al u e.       Step   5 :   T h task   is   allo ca ted   to   th ch o s en n o d f o r   p r o ce s s in g .   Step   6 :   C h o o s t h n e x t h ig h es t ta s k   co m p let io n   ti m e.   I ter ate  th s te p s   2   to   4   till   all  th task s   ar co m p leted .       5.   RE SU L T S AN D I SCU SS I ON   T h p r o p o s ed   m e th o d   E - T ( E f f icien t - T ask   S u b tr ac tio n )   is   d e m o n s tr ated   w it h   4   n o d es  a n d   4   tas k s .   E ac h   e n tr y   in   th e   tab le  s p ec if i es  t h ti m tak e n   f o r   co m p leti n g   t h tas k   o n   t h at  n o d e.   A   s t ep - w is e   ill u s tr atio n   o f   th al g o r ith m   is   clea r l y   p r es en ted   in   tab u lar   f o r m .       T ab le  1   r ep r esen ts   th co m p le tio n   ti m o f   4   ta s k s   f o r   4   n o d es.  T ab le  2   p r esen ts   t h co m p u tatio n   o f   d if f er e n ce   in   th co m p letio n   t i m o f   tas k s   f o r   all  n o d es  tak en   in to   ac co u n t.  T ab le  3   s h o w s   n o d N 3   w it h   m ax i m u m   s u b tr ac tio n   v al u e   i s   ass i g n ed   th ta s k   T 1 .   T ab le  4   s h o w s   th a s s i g n m en o f   ta s k   T 2   to   n o d N 2 ‟  w it h   t h n e x h ig h es tas k   co m p letio n   ti m e.   Si m ilar l y ,   T ab le  5   d ep icts   th a s s i g n m e n o f   tas k s   T 4   to   n o d „N 1 an d   T 3   to   n o d N 4 ‟.       T ab le  1 .   T ask   co m p letio n   ti m e   f o r   4   task s   w it h   4   n o d es     N o d e s   T a sk s   N 1   N 2   N 3   N 4   T 1   12   11   13   9   T 2   23   15   24   12   T 3   29   24   31   11   T 4   23   16   30   16           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec   &   C o m p   E n g   I SS N:  2088 - 8708     A   P r o lifi S ch eme   fo r   Lo a d   B a la n cin g   R elyin g   o n   Ta s C o mp letio n   Time   ( V .   A n a n d )   1745   T ab le  2 Dif f er en ce   i n   th co m p letio n   ti m o f   tas k s   f o r   all  n o d es     N o d e s   T a sk s   N 1   N 2   N 3   N 4   T 1   12   11   13   9   T 2   23   15   24   12   T 3   29   24   31   11   T 4   23   16   30   16   R e su l t   o f   S u b t r a c t i n g   t h e   max i m u m   a n d   mi n i mu m   c o mp l e t i o n   t i me   17   13   18   7       T ab le  3 .   C h o o s th n o d w ith   m ax i m u m   s u b tr ac tio n   v a lu e     N o d e s   T a sk s   N 1   N 2   N 3   N 4   T 1   12   11   13   9   T 2   23   15   24   12   T 3   29   24   31   11   T 4   23   16   30   16   R e su l t   o f   S u b t r a c t i n g   t h e   max i m u m   a n d   mi n i mu m   c o mp l e t i o n   t i me   17   13   18   7       T ab le  4 C h o o s es th n o d w it h   th n ex t h i g h est ta s k   co m p le tio n   ti m e     N o d e s   T a sk s   N 1   N 2   N 3   N 4   T 1   12   11   13   9   T 2   23   15   24   12   T 3   29   24   31   11   T 4   23   16   30   16   R e su l t   o f   S u b t r a c t i n g   t h e   max i m u m   a n d   mi n i mu m   c o mp l e t i o n   t i me   17   13   18   7       T ab le  5 .   T ask s   T 4   an d   T 3   a s s i g n ed   to   n o d es  ' N 1   an d   N 4     N o d e s   T a sk s   N 1   N 2   N 3   N 4   T 1   12   11   13   9   T 2   23   15   24   12   T 3   29   24   31   11   T 4   23   16   30   16   R e su l t   o f   S u b t r a c t i n g   t h e   max i m u m   a n d   mi n i mu m   c o mp l e t i o n   t i me   17   13   18   7       W ith   r eg ar d   to   co m p letio n   ti m e,   th r es u lts   o f   t h p r o p o s ed   m eth o d   ( E - T S)  ar ev alu ated   w i th   L B MM   [ 2 ]   an d   MM   [ 2 3 ] .   L B MM   is   L o ad   B alan ce   Mi n - Min   m eth o d   an d   MM   is   M in _ m in   m et h o d .   T h r esu lt s   o b tain ed   f o r   co m p ar is o n   ar s h o w n   g r ap h icall y   i n   Fig u r 1 .   T h p r o p o s ed   m et h o d   al lo ca t es tas k s   to   all   th n o d es  w h er e as t h L B MM   [ 2 ]   an d   MM   [ 2 3 ]   ap p r o ac h es h av n o t a llo ca ted   th tas k s   to   s o m o f   t h n o d es.   Fro m   th r es u lts ,   it  is   e v id en th at  th p r o p o s ed   m et h o d   E - T ( E f f icie n t - T ask   S u b tr ac tio n )   h as  ac co m p lis h ed   an   i m p r o v ed   p er f o r m a n ce   w h e n   co m p ar ed   w it h   t h o th er   m e t h o d s   ( L B MM ,   MM )   tak e n   in t o   ac co u n t.         Fig u r 1 .   C o m p ar is o n   o f   E - T S ( P r o p o s ed   Me th o d )   w it h   L B MM   [ 2 ]   an d   MM   [2 3]   Me th o d s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec   &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n e   201 8   :   1 7 4 1     1746   1746   6.   CO NCLU SI O N   C lo u d   co m p u ti n g   is   in   t h li m eli g h a n d   lo ad   b alan ci n g   i s   k e y   ar ea   to   b ad d r ess ed   in   c lo u d   co m p u ti n g .     So ,   th p r o p o s ed   m eth o d   E - T ( E f f icie n t - T ask   Su b tr ac tio n )   i s   d ev elo p ed   f o r   en h an ci n g   t h e   r eso u r ce   u tili za tio n   a n d   p er f o r m a n ce   b y   m ai n tai n i n g   b alan ce   i n   allo ca ti n g   th e   lo ad   to   t h n o d es.  T h e   p r o p o s ed   m et h o d   E - T ( E f f icien t - T ask   Su b tr ac tio n )   as s ig n s   th ta s k s   to   d if f er en n o d es  b ased   o n   th e   co m p let io n   ti m e.   T h p r o p o s ed   m eth o d   clai m s   its   ad v an ta g b y   f i n d i n g   a n   ap p r o p r iate  n o d f o r   ea ch   o f   t h e   task s   to   b co m p leted .   T h is   w o r k   h as  ac co m p lis h ed   t h r ed u ctio n   i n   t h to tal  ti m ta k e n   f o r   co m p let io n   o f   task s   ( i.e )   m a k esp a n .   R el y in g   o n   th co m p letio n   ti m e,   th p r o p o s ed   m eth o d   h as  allo ca ted   t h tas k s   to   n o d es.  T h is   m et h o d   ca n   b en h an ce d   b y   allo ca ti n g   t h tas k s   b ased   o n   lo ca tio n   o f   th s er v er ,   s er v er s   ca p ac it y ,   an d   th a m o u n t o f   tr af f ic  h an d led   b y   ea c h   n o d e.         RE F E R E NC E S   [1 ]   Y.F .   Hu ,   R. J.  B lak e   a n d   D.R.   Em e r so n ,   A n   o p ti m a m ig ra t io n   a lg o r it h m   f o d y n a m ic  lo a d   b a lan c in g ,   Co n c u rr e n c y   -   P ra c ti c e   a n d   Exp e rie n c e ,   v o l.   1 0 ,   n o .   6 ,   p p .   4 6 7 - 4 8 3 ,   1 9 9 8 .   [2 ]   S .   W a n g ,   K.  Ya n ,   W .   L iao ,   a n d   S .   W a n g ,   T o w a rd a   lo a d   b a lan c i n g   in   a   th re e - lev e c lo u d   c o m p u ti n g   n e tw o rk ,   in   Co mp u ter   S c ien c e   a n d   I n f o rm a t io n   T e c h n o lo g y   ( ICCS IT ),   2 0 1 0   3 rd   I EE I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n ,   2 0 1 0 ,     v o l.   1 ,   p p .   1 0 8 - 1 1 3 .   [3 ]   C. C.   Ra o ,   M .   L e e lara n i,   a n d   Y. R.   Ku m a r,   Clo u d C o m p u ti n g   S e rv ice a n d   De p lo y m e n M o d e ls” ,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a Of  E n g i n e e rin g   An d   C o mp u ter   S c ien c e ,   v o l.   2 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 3 8 9 - 3 3 9 0 ,   2 0 1 3 .   [4 ]   V .   A n a n d ,   N.R.   Ra a jan ,   a n d   K.  A n u ra d h a ,   S ig n if ica n f a c to rs  in   t h e   d e sig n   o f   a n   e ff icie n d y n a m ic   lo a d   b a lan c in g   a lg o rit h m A n   e x p lo ra ti o n ,   AR P J o u rn a o E n g i n e e rin g   a n d   A p p li e d   S c ien c e s ,   v o l.   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   8 4 1 - 8 4 8 ,   2 0 1 7 .   [5 ]   X .   T a n g   a n d   S . T .   Ch a n so n ,   Op ti m izin g   sta ti c   jo b   sc h e d u l in g   in   a   n e tw o rk   o f   h e tero g e n e o u c o m p u ters ,   in   Pro c e e d in g o t h e   In tl .   C o n f .   o n   Pa ra ll e Pro c e ss in g ,   2 0 0 0 ,   p p .   3 7 3 - 3 8 2 .   [6 ]   A . N.  T a n ta w a n d   D.  T o w sle y ,   Op ti m a l   sta ti c   lo a d   b a lan c in g   i n   d istri b u ted   c o m p u ter  s y ste m s ,   J o u rn a o t h e   ACM   ( J AC M ) ,   v o l.   3 2 ,   n o .   2 ,   p p .   4 4 5 - 4 6 5 ,   1 9 8 5 .   [7 ]   O.  F ra n e k ,   A   si m p le  m e th o d   f o r   sta ti c   lo a d   b a la n c in g   o f   p a ra ll e F DT c o d e s” ,   in   2 0 1 6   I n ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   E lec tro ma g n e ti c s in   Ad v a n c e d   Ap p li c a ti o n s ( ICEA A) ,   2 0 1 6 ,   p p .   5 8 7 - 5 9 0 .   [8 ]   J. A .   S tan k o v ic,  A n   a d a p ti v e   b id d in g   a lg o rit h m   f o p ro c e ss e s,  c lu ste rs  a n d   d istri b u te d   g ro u p s” ,   in   Pro c .   o 4 th   I n t.   Co n f.   o n   Distrib u ted   C o mp u ti n g   S y ste ms ,   1 9 8 4 ,   p p .   4 9 - 59.   [9 ]   A .   Ka ri m i,   F .   Zara f sh a n ,   A .   Ja n tan ,   A . R.   Ra m li ,   a n d   M .   S a ri p a n ,   A   n e w   f u z z y   a p p ro a c h   f o d y n a m ic  lo a d   b a lan c in g   a lg o rit h m ,   a rXiv   p re p rin a rX iv:0 9 1 0 . 0 3 1 7 ,   2 0 0 9 .   [1 0 ]   D.J.  Ev a n a n d   W . U.N.  Bu tt ,   D y n a m ic  lo a d   b a lan c in g   u sin g   tas k - tran s f e p ro b a b il it ies ,   Pa r a l lel  Co mp u t in g   v o l.   1 9 ,   n o .   8 ,   p p .   8 9 7 - 9 1 6 ,   1 9 9 3 .   [1 1 ]   D.L .   Ea g e r,   E. D.  L a z o w s k a ,   a n d   J.  Zah o rjan ,   A d a p ti v e   lo a d   sh a rin g   in   h o m o g e n e o u d istri b u ted   sy ste m s ,   IEE tra n sa c ti o n o n   so ft w a re   e n g i n e e rin g ,   n o .   5 ,   p p .   6 6 2 - 6 7 5 ,   1 9 8 6 .   [1 2 ]   B. A .   Blak e ,   A ss i g n m e n o f   in d e p e n d e n tas k to   m in i m ize   c o m p letio n   ti m e ,   S o ft wa re Pra c ti c e   a n d   Exp e rie n c e v o l.   2 2 ,   n o .   9 ,   p p .   7 2 3 - 7 3 4 ,   1 9 9 2 .   [1 3 ]   A .   B a ra k   a n d   A .   S h il o h ,   A   d i strib u te d   lo a d - b a lan c in g   p o li c y   f o a   m u lt ico m p u ter” ,   S o ft wa re :   Pra c ti c e   a n d   Exp e rie n c e ,   v o l.   1 5 ,   n o .   9 ,   p p .   9 0 1 - 9 1 3 ,   1 9 8 5 .   [1 4 ]   J. A .   S tan k o v ic,  S i m u latio n o f   th re e   a d a p ti v e ,   d e c e n tralize d   c o n tro ll e d ,   j o b   sc h e d u li n g   a lg o rit h m s” ,   Co mp u ter   Ne two rk ( 1 9 7 6 ) ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 9 9 - 2 1 7 ,   1 9 8 4 .   [1 5 ]   D.  G ro su   a n d   A . T .   Ch ro n o p o u l o s,  No n c o o p e ra ti v e   lo a d   b a lan c in g   in   d istri b u te d   sy st e m s ,   J o u rn a o p a ra ll e a n d   d istrib u ted   c o m p u t in g ,   v o l.   6 5 ,   n o .   9 ,   p p .   1 0 2 2 - 1 0 3 4 ,   2 0 0 5 .   [1 6 ]   C.   Hu n g ,   H.  W a n g ,   a n d   Y.  Hu ,   Eff icie n lo a d   b a lan c i n g   a lg o rit h m   f o c lo u d   c o m p u ti n g   n e tw o rk ,   in   I n ter n a t io n a l   Co n fer e n c e   o n   In f o rm a ti o n   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   ( IS T   2 0 1 2 ),   A p ril ,   2 0 1 2 ,   p p .   2 8 - 30.   [1 7 ]   R. F .   F re u n d   e a l. ,   S c h e d u l in g   r e so u rc e in   m u lt i - u se r,   h e tero g e n e o u s,  c o m p u ti n g   e n v iro n m e n ts  with   S m a rtNe t” ,   in   He ter o g e n e o u s C o mp u ti n g   W o rk sh o p ,   1 9 9 8 . ( HCW   9 8 Pro c e e d i n g s.  1 9 9 8   S e v e n th ,   1 9 9 8 ,   p p .   1 8 4 - 1 9 9 .   [1 8 ]   G .   Rit c h ie  a n d   J.  Lev in e ,   A   f a st,  e ffe c ti v e   lo c a se a r c h   f o sc h e d u li n g   in d e p e n d e n j o b i n   h e tero g e n e o u c o m p u ti n g   e n v iro n m e n ts” ,   Pro c e e d in g o t h e   2 2 n d   W o rk sh o p   o th e   UK  Pl a n n i n g   a n d   S c h e d u l in g   S p e c ia In ter e st   Gr o u p   ( Pl a n S IG) ,   2 0 0 3 .   [1 9 ]   S .   A c h a r y a   a n d   D. A . D‟Mello ,   En h a n c e d   d y n a m ic   lo a d   b a lan c in g   a lg o rit h m   f o re so u rc e   p ro v isio n i n g   in   c lo u d ,   in   2 0 1 6   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   In v e n ti v e   Co mp u t a ti o n   T e c h n o lo g ies   ( ICICT ) ,   2 0 1 6 ,   v o l.   2 ,   p p .   1 - 5.   [2 0 ]   S .   P o tl u ri  a n d   K.  S u b b a   Ra o ,   Qu a li ty   o f   S e r v ice   b a se d   T a s k   S c h e d u l in g   A lg o rit h m in   Clo u d   Co m p u ti n g ,   In ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   7 ,   n o .   2 ,   p .   1 0 8 8 ,   2 0 1 7 .   [2 1 ]   F .   Ho se i n i ,   M . G .   A r a n i,   a n d   A .   T a g h iza d e h ,   EN P P Ex ten d e d   n o n - p re e m p ti v e   P P - a w a r e   sc h e d u li n g   f o re a l - ti m e   c lo u d   se rv ice s” ,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g ( IJ ECE ) ,   v o l.   6 ,   n o .   5 ,     p p .   2 2 9 1 - 2 2 9 9 ,   2 0 1 6 .   [2 2 ]   D.  G a b i,   A . S .   Is m a il ,   A .   Zain a l,   a n d   Z .   Zak a ria,  S o lv in g   tas k   sc h e d u li n g   p r o b lem   in   c lo u d   c o m p u ti n g   e n v iro n m e n u sin g   o r th o g o n a tag u c h i - c a a lg o rit h m ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g ( IJ ECE ) v o l.   7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 8 9 - 1 4 9 7 ,   2 0 1 7 .   [2 3 ]   T . D.  Bra u n   e a l. ,   A   c o m p a ris o n   o f   e lev e n   sta ti c   h e u risti c fo m a p p in g   a   c las s   o f   in d e p e n d e n tas k o n t o   h e tero g e n e o u d istri b u te d   c o m p u ti n g   sy ste m s ,   J o u rn a o Pa r a ll e a n d   Distrib u ted   c o mp u ti n g ,   v o l.   6 1 ,   n o .   6 ,     p p .   8 1 0 - 8 3 7 ,   2 0 0 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.