I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   13 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 2 4 ,   p p .   3 8 4 9 ~ 3 8 5 7   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 13 .i 4 . p p 3 8 4 9 - 3 8 5 7          3849     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   A multi - co re mak espa n mo del f o r  p a ra llel scienti fic  wo rkflow  ex ecu tion in  clou d com putatio na l  f ra mewo rk         F a rha   Na a z,   Sa m ee na   B a nu   D e p a r t me n t   o f   C o mp u t e r   S c i e n c e   a n d   En g i n e e r i n g ,   K h a j a   B a n d a   N a w a z   U n i v e r si t y ,   K a l a b u r a g i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   28 ,  2 0 2 3   R ev is ed   Ma r   2 9 ,  2 0 2 4   Acc ep ted   Ap r   1 7 ,  2 0 2 4       Re se a rc h e rs   h a v e   sh o wn   a   lo t   o f  p o ten ti a l  in   o p ti m izin g   c l o u d - b a se d   wo rk l o a d - sc h e d u li n g   o v e r  th e   p a st  fe w  y e a rs.  Ho we v e r,   e x e c u ti n g   sc ien ti fic   wo rk l o a d s  in si d e   t h e   c lo u d   is   ti m e - c o n su m in g   a n d   c o stl y ,   m a k in g   i t   in e fficie n t  fr o m   b o t h   a   fi n a n c ial   a n d   p r o d u c ti v it y   sta n d p o i n t.   As   a   re su lt ,   th e re   a re   m a n y   in v e stig a ti o n s  c o n d u c ted ,   wit h   t h e   g e n e ra l  tren d   b e in g   to   sp e e d   u p   t h e   ra te  o f  p ro c e ss in g   a n d   e sta b l ish   a   c o st - e ffe c ti v e   sy ste m ,   wh e re b y   c u st o m e rs  a re   b il le d   a c c o rd in g   t o   t h e ir  a c tu a l  u se .   I n   a d d it io n ,   e n e rg y - c o n su m p ti o n   is   c a p a b le  o f  b e i n g   re d u c e d ,   e sp e c ially   if   t h e   a v a il a b le   re so u rc e s  a re   h e tero g e n e o u s;  h o we v e r,   fe w  i n v e stig a ti o n s   h a v e   o p ti m ize d   m u lt i - c o re   with   a n a l y z in g   m a k e sp a n   p a ra m e ters   c o ll e c ti v e ly   to   fu lfi ll   t h e   q u a li t y   of   se rv ice   (Qo S )  a n d   se rv ice   lev e l   a g re e m e n t  (S LA)  o f  th e   wo rk lo a d   tas k .   In   th is  re se a rc h ,   we   in tro d u c e   a n   o p ti m a l  sc h e d u li n g   fo r  a   h e tero g e n e o u s  d istr ib u ted   c lo u d   c o m p u ti n g   e n v ir o n m e n t  c a ll e d   t a sk   a wa re   m a k e sp a n   o p ti m ize d   sc h e d u ler  (TAM OS)  t h a t  g u a ra n tee s  re q u irem e n ts   a c ro ss   th e   tas k   lev e ls  o f  sc ien ti fi c   wo rk flo ws .   T h e   e n e rg y   a n d   t ime   re q u ired   to   c a rry   o u t  s p e c ifi c   wo rk flo w s  a re   sig n if ica n tl y   re d u c e d   b y   u sin g   t h is  TAM OS  stra teg y .   Th e   TAM OS   fra m e wo rk   wa s  stu d ied   u si n g   t h e   sc ien ti fic   wo rk fl o ws   n a m e ly ,   i n sp iral   a n d   sip h t .   W h e n   c o m p a re d   to   th e   c o n v e n t io n a l  m e th o d   o f  sc h e d u li n g   wo r k ,   o u r  m e th o d o l o g y   u se d   les s  e n e rg y   a n d   m a k e sp a n .     K ey w o r d s :   C lo u d   co m p u tin g     E n er g y   Ma p R ed u ce   Qu ality   o f   s er v ices   Scien tific   w o r k f lo w   T h is i s  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 :   Far h a  Naa z   Dep ar tm en t  o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g in ee r in g ,   KB N  Un iv er s ity   Kala b u r ag i,  I n d ia   E m ail: f ar h an aa z _ 1 2 @ r ed if f m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Par allel  s cien tific   wo r k f lo w  task s   ar e  ex ten s iv ely   em p lo y ed   in   b o t h   s cien tific   an d   b u s in ess   in v esti g atio n s   [ 1 ] .   Sev er al   in s tan ce s   o f   wo r k lo a d s   in   v ar io u s   s cien tific   f ield s   ca n   b e  o b s er v ed .   T h ese  in v o lv e   astro p h y s ics  wo r k lo a d s   s u ch   a s   Mo n tag e  a n d   L ig o ,   wh ich   f o cu s   o n   astro n o m ical  d ata   an al y s is .   Ad d itio n ally ,   th er e  is   a   tr em o r   id e n tific atio n   wo r k lo a d   ca lled   C y b er Sh ak e,   wh ich   aim s   t o   id e n tify   s eismic   ac tiv ities .   Fu r th er m o r e ,   d eo x y r ib o n u clei c  ac id   ( DNA )   s eq u e n cin g   wo r k lo ad s   lik e   ep ig e n o m ics  an d   s ip h t  ar e   em p l o y ed   f o r   s tu d y in g   g e n etic  in f o r m at io n .   T h ese  wo r k lo ad s   h av e   b ee n   id en tifie d   in   p r ev io u s   r esear ch   [ 2 ] .   Mu ltip le   s cien tific   wo r k lo ad s   ar e   co m m o n ly   u tili ze d   f o r   a   m u lti tu d e  o f   r ea s o n s .   T h e  e x ec u t io n   o f   s cien tific ally   ch allen g in g   wo r k l o ad s   is   o b s er v ed   ac r o s s   v ar io u s   p latf o r m s ,   in clu d in g   Ma p R ed u ce   [ 3 ]   a n d   Am az o n   E C 2   [ 4 ] .   Platfo r m s   lik e  Ma p R ed u ce   [ 5 ]   as  s h o wn   in   Fig u r e   1 ,   ar e   n o t  ef f icien t  f o r   ex ec u tio n   o f   co m p lex   wo r k f lo w   h av in g   m u ltip le  lev els o f   d ep e n d en cy .   On   th e   o th er   s id e,   th e  cl o u d - b ased   p ar allel   co m p u tatio n al   in f r astru ctu r es  as   s h o wn   in   Fi g u r e   2   ar e  k n o wn   f o r   th eir   ab ilit y   to   o f f er   to p - n o tch   s to r in g   an d   co m p u tin g   ca p a b ilit ies,  in clu d in g   ap p licatio n s ,   n etwo r k s ,   an d   s er v ices.  T h ese  r eso u r ce s   ar e   p a r ticu lar ly   v alu ab le  f o r   h an d lin g   th e   d em a n d in g   c o m p u tatio n al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   13 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 2 4 :  3 8 4 9 - 3 8 5 7   3850   r eq u ir em e n ts   o f   s cien tific   d em an d in g   wo r k lo ad s   [ 6 ] .   I n   c o n tem p o r ar y   tim es,  v ar io u s   s cien tific   d is cip lin es,   s u ch   as  s cien ce ,   b io lo g y ,   a n d   astro p h y s ics,  h av e  b ee n   i n cr e asin g ly   lev er ag in g   clo u d   s er v i ce s   to   s im u late  an d   an aly ze   s o p h is ticated   s cien tific - wo r k lo ad s .   T h is   u tili za tio n   o f   clo u d - b ased   p ar allel  co m p u tatio n al  s y s tem s   en ab les  r esear ch er s   to   d ev is e  b etter   ap p r o ac h es  f o r   r ea l - ti m e  ch allen g es  [ 7 ] .   T h e r ef o r e ,   it  is   ev id en t  th at   s cien tific   co m p licated   task s   ar e  ef f ec tiv ely   p e r f o r m ed   o n   clo u d - b ased   p ar allel  co m p u tatio n al  s y s tem s ,   wh er ein   th e  ev al u atio n   is   co n d u cted   u tili zin g   co m p u tatio n al  t o o ls   o f f er e d   b y   th e  clo u d   in f r a s tr u ctu r e.             Fig u r e  1 .   Stan d a r d   h a d o o p   b as ed   co m p u tatio n al  p latf o r m           Fig u r e  2 .   C lo u d - b ased   co m p u t atio n al  p latf o r m   f o r   ex ec u tio n   o f   s cien tific   wo r k f l o w  with   m u lti - lev el  d ep en d e n cies       Mo r eo v er ,   it  h as  b ee n   o b s er v ed   th at  th e  im p lem en tatio n   o f   s cien tific ally   co m p licated   tas k s   in   clo u d   en v ir o n m en ts   lead s   to   a  s ig n i f ican t  r ed u ctio n   i n   b o th   e x ec u tio n   co s t  a n d   e n er g y ,   as  h ig h lig h ted   in   p r e v io u s   r esear ch   [ 7 ] .   T h e  in tr icate   n at u r e  o f   task s   ca n   b e  e f f ec tiv el y   ch ar ac ter ize d   b y   em p lo y in g   a  d ir ec ted   ac y clic   g r ap h   ( DAG)   f r am ewo r k .   W i th in   th is   f r am ewo r k ,   th e   ce n t er s   o f   th e  DAG  r e p r esen t  th e   in ter d ep e n d en cies  am o n g   task s ,   wh ile  th e  ed g es  o f   th e  DAG  d elin ea te   th e  s p ec if ic  task s   th em s elv es.  T h r o u g h   th e   im p lem en tatio n   o f   th is   p r o ce s s ,   it  i s   an ticip ated   th at  th e  wo r k lo ad   ca n   b e  ef f ec tiv el y   an d   ef f icien tly   ca r r ied   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       A   mu lti - co r e  ma ke s p a n   mo d el  fo r   p a r a llel scien tifi c  w o r kflo w   ex ec u tio n   in   clo u d   … ( F a r h a   N a a z )   3851   o u t  with in   t h e  d esig n ated   d ea d lin es.  T h is   im p lies   th at   th e  t ask s   ar e  g o i n g   t o   b e   ca r r ie d   o u t  in   a  s eq u e n tial  m an n er ,   ad h er in g   to   th eir   p r e d eter m in ed   o r d er   [ 8 ] .   Fu r t h er m o r e,   th e  i n tr icate   in ter d ep en d en cies  am o n g   th e   d if f er en t   task s   p o s e   a  s ig n if ican t  ch allen g e   wh en   it  c o m es  to   ef f ec tiv ely   m an ag i n g   an d   allo ca tin g   th e   wo r k lo ad   with in   a  clo u d   co m p u tin g   en v ir o n m e n t.   I n   r ec en t   y ea r s ,   m o r e  an d   m o r e  p eo p le  h av e   s tar ted   u s in g   c lo u d   s er v ices  f o r   th eir   v ar io u s   s o f twar e  n ee d s .   As  a  r esu lt,  a  s ig n if ican t  n u m b e r   o f   r esear ch er s   h a v e  o p ted   to   u tili ze   clo u d   s er v ices  as  a  m ea n s   to   ef f icien tly   m a n ag e  a n d   allo ca te  th eir   wo r k lo ad   [ 9 ] .   T h e  p r o v id e d   d ia g r am ,   Fig u r e  2 ,   illu s tr ates  a   s tr aig h tf o r war d   a r ch itectu r al  r ep r esen tatio n   o f   th e  wo r k lo ad - s ch ed u lin g   p r o ce s s   with in   a  clo u d   en v ir o n m en t.   Desig n in g   an   ef f ec tiv e  wo r k lo ad - s ch ed u lin g   ap p r o ac h   n ec ess itate s   a  th o r o u g h   ex am in atio n   o f   cu r r en t   s y s tem s ,   a  p r o ce s s   th at  in   tu r n   p o s es  m u ltip le  d if f icu lties .   No tab ly ,   ca r r y in g   o u t  o f   m o r e  co m p licated   an d   b ig g er   s cien tific - wo r k lo a d s   d em an d s   in cr ea s ed   ex ec u tio n - t im e  an d   in cu r s   h ig h er   co s ts .   T h e  ex ec u tio n   o f   task s   with in   a  s p ec if ied   d ea d lin e  p r esen ts   an   in cr ea s ed   le v el  o f   d if f ic u lty .   Nu m er o u s   in v esti g atio n s   wer e   co n d u cte d   b y   s ch o lar s   f r o m   v ar io u s   in s titu tio n s ,   f o cu s in g   o n   th e  d ev elo p m en t  o f   al g o r ith m s   b ased   o n   h eu r is tics .   T h ese  alg o r ith m s   aim   to   o f f er   o p tim al  s o lu tio n s   f o r   a  wid e  r an g e  o f   is s u es.  Mo r eo v er ,   it  h as  b ee n   o b s er v ed   th at  t h e  af o r em e n tio n ed   h eu r is tic  alg o r ith m s   e x h ib it  a  lac k   o f   tim e   ef f icien c y .   C o n s eq u e n tly ,   a   s ig n if ican t  n u m b er   o f   s ch o lar s   h av e  e n co u n ter ed   c h allen g e s   in   attain in g   th e  b est  p o s s ib le  o u tco m e,   r esu ltin g   in   ad v er s e  im p ac ts   o n   s er v ice   lev el   ag r ee m en t  ( SLA)   co m p l ian ce   an d   q u ality   of   s er v ice  ( Qo S).   Fu r th er m o r e ,   it  h as  b ee n   estab lis h ed   in   th e  liter atu r e  th at  th e  allo ca tio n   o f   wo r k lo ad   is   class if ie d   as  an   NP - h ar d     ( n o n - d eter m in is tic  p o ly n o m ial - tim e)   p r o b lem   [ 1 0 ] .   I n d ee d ,   t h e  o p tim izatio n   o f   b o t h   co s t  an d   tim e  p r esen ts   a   f o r m id a b le  ch allen g e  with in   th e  d o m ai n   o f   wo r k lo a d - s c h ed u lin g   [ 1 1 ] .   I n   th e  c o n te x t  o f   a  s ch e d u lin g   ap p r o ac h ,   it  is   o b s er v ed   th at  wh en   th e  o b jectiv e  is   to   m in i m ize  co s ts ,   th er e  i s   an   as s o ci ated   r is e  in   th e  tim e  n ec ess ar y   f o r   f in is h in g   a  s p e cif ic  task .   T h e  in ter d ep e n d en ce   o f   tim e  an d   c o s t  is   a  s ig n if ican t  co n tr ib u ti n g   f ac to r   to   th e  o b s er v ed   p h en o m en o n .   T h e  lack   o f   co n s id er atio n   f o r   v ir tu al  m ac h in e  ( V M)   d ec is io n - m ak in g   p r o ce d u r es  in   cu r r en t  ap p r o ac h es  d u r in g   s ch ed u le  cr ea tio n   h as  r esu lted   in   an   o n g o in g   is s u e  o f   m ak e - s p an   an d   co s t [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] .   T o   ef f ec tiv ely   tack le  th e  is s u e ,   th is   r esear ch   in tr o d u ce s   an   i n n o v ativ e  a p p r o ac h   k n o wn   as  t ask   awa r e   m ak esp an   o p tim ize d   s ch ed u le r   ( T AM OS)   u n d er   m u lti - co r e  p latf o r m ,   wh ic h   aim s   to   en s u r e  SLA   co m p lian ce   at  th e  task   lev els.  T h e  T MO S  is   d esig n ed   in   s u ch   a   way   it  r e d u ce s   m ak esp an   le v er ag in g   m u lti - co r e  ex ec u tio n   an d   th e r eb y   u tili zin g   s y s tem   r eso u r ce   i.e . ,   r ed u cin g   o v er all  e n er g y   co n s u m p tio n   m ee tin g   m u lti - lev el  s cien tific   wo r k f lo w  task   d e p en d e n cies.  T h e  s ig n if ican ce   o f   th e  r esear c h   wo r k   is   m en tio n ed   h er e.   −   T h e  wo r k   i n tr o d u ce s   a  n o v el  m ak esp an   m o d el  lev er a g in g   m u lti - co r e  r eso u r ce   u tili za tio n .     −   A  m ak esp an   with   task   d ep e n d en cies  m o d el  co n s id er in g   m u lti - lev el  wo r k f lo w  task   in ter d ep en d e n ce   o f   s cien tific   wo r k f lo w,   −   Simu latio n   is   co n s id er ed   u s in g   two   d if f e r en t scien tific   wo r k f lo ws n am ely   in s p ir al  an d   s ip h t .   −   E x p er im en t   o u tco m e  s h o ws  t h e  p r o p o s ed   m o d el   ex h ib its   s u p er io r   p er f o r m an ce   in   ter m s   o f   r ed u cin g   m ak esp an   an d   en er g y   in   co m p ar is o n   with   ex is tin g   m eth o d o l o g y .   T h e  m an u s cr ip t  o r g an izatio n : sectio n   2   in tr o d u ce s   cu r r en t  s tate - of - th e - a r t  s y s tem   to   m ee ts   s tr ict  Qo S   an d   SLA  co n s tr ain t  o f   s cien tific   wo r k f lo w  ap p licatio n   with   m u lti - lev el  d ep en d en cies.  Sectio n   3   in tr o d u ce s   a  n o v el  m a k esp an   m o d el  to   f u lly   u tili ze   r eso u r c es  ef f icie n tly   an d   ass u r es  task   d ep en d en cies  o f   s cien tific   wo r k f lo w  ap p licatio n .   T h e  p er f o r m an ce   is   p r o p o s ed   a n d   ex is tin g   is   s tu d ied   u s in g   two   s cien tific   wo r k f lo ws  in   s ec tio n   4 .   th e  last   s ec tio n   th e  s ig n if ican ce   o f   r esear ch   a n d   f u t u r e  en h a n ce m en t is p r o v id e d .       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   T h e  s cien tific   wo r k f lo w  ap p licatio n s   h av e  g r o wn   ex p o n en ti ally   in   r ec e n t  y ea r s   d u e  t o   av a ilab ilit y   o f   p ar allel  an d   d is tr ib u ted   co m p u tin g   p latf o r m s ,   a n d   th eir   e f f i cien cy   h as  im p r o v ed   as   a  r esu lt.  Me th o d s   cr ea te d   in   [ 1 4 ]   f o r   a  h o m o g en eo u s   f r am ewo r k   ex ec u te  u n s atis f ac to r ily   in   a  h eter o g en eo u s   f r am ewo r k   d u e  to   th e  n ee d   f o r   th e   in p u t/o u t p u t  ( I /O)   a n d   m em o r y   o p tim izatio n   m eth o d ,   d esp ite  p r o v id i n g   lo c k less   f ir s t  in   f ir s t  o u t  ( FIFO )   wh ich   i n co r p o r ates   h ad o o p   m ap   r e d u ce   ( HM R )   a n d   o th er   ap p licatio n s .   I n   th e   HM R   s y s tem ,   th e   s ch ed u ler   tech n iq u e  u s ed   d u r i n g   th e  s h u f f lin g   s tag e  is   th e  p r im ar y   d eter m in a n t  o f   m ak es p an   f o r   c o m p letin g   task s   [ 1 5 ] .   As  d em o n s tr ated   i n   [ 1 6 ] ,   p r i o r   a p p r o ac h es  to   p e r f o r m in g   h eter o g e n eo u s   task s   h av e  n o t  ta k en   tas k   d ep en d e n ce   m o d els  in to   ac co u n t,  lead in g   to   in e f f icien t  u s e   o f   av ailab le  r eso u r ce s   [ 1 7 ] .   So ,   th ey   d ev is ed   a   n ew  y et  a n o th e r   r eso u r ce   n eg o tiato r   ( YARN )   s ch ed u lin g   s ch em e  th at   cu ts   d o wn   th e   m ak esp an   o f   v ar io u s   in d u s tr ial  task s .   Ma k esp an   e f f icien cy ,   p ar tic u lar ly   wh e n   d e alin g   with   co m p licated   r e p etitiv e  ap p licatio n s ,   is   n eg ativ ely   im p ac ted   b y   th e  f ac t  th at  th e  m o d els  d escr ib ed   in   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ]   d o n ' t  ac co u n t  f o r   f ailu r es  at   in ter m ed iar y   task s   co n s id er i n g   DAG  ap p licatio n s .   T h e   o p tim izatio n   o f   en e r g y   a n d   co s t  f o r   d iv er s e  co m p u tatio n al  s tr u ctu r es  is   t h e  m ain   o b jectiv e  o f   th e  s tu d y   [ 2 0 ] .   T h e  r esear ch er s   aim ed   to   d ev elo p   a   s ch ed u lin g   m ec h a n is m   th at  ef f ec tiv ely   m an ag ed   th e  wo r k lo ad   in   o r d er   to   ac h ie v e  o p tim al   o u tco m es  in   ter m s   o f   b o th   e n er g y   an d   c o s t  ef f i cien cy .   T h e  u tili za tio n   o f   a  m in im u m   f u n ctio n ality   in   th i s   co n tex t  aim s   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   13 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 2 4 :  3 8 4 9 - 3 8 5 7   3852   o p tim ize  th e  u s e  o f   en er g y   an d   m ee t  task - d ea d lin es,  ta k in g   in to   ac co u n t  th e  d is p er s ed   lo c atio n .   D is tr ib u tio n   o f   task - r elate d   d ata.   T h e  d ea d lin es  h av e  b ee n   ca r ef u lly   ex a m in ed   an d   o r g a n ized   in   ascen d in g   o r d er ,   s tar tin g   f r o m   th e  s m allest  to   th e   lar g e s t.  I n   t h is   s tu d y ,   th ey   p r esen ted   a   n o v el  ap p r o ac h   t o   a d d r e s s   th e  ch allen g e   o f   s elec tin g   an   e f f ec tiv e   s ch ed u l e  f o r   ex e cu tio n   o f   p r o ce s s es.  T h e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   was   b ased   o n   a d ap tab le  s ea r ch in g   tech n iq u es,  wh ich   h av e  s h o wn   p r o m is e  in   v a r io u s   o p tim izatio n   p r o b lem s .   B y   lev er ag in g   th e  ad ap tab ilit y   o f   th e   s ea r ch   al g o r ith m ,   t h eir   m eth o d   aim ed   to   id en tify   th e  m o s t  s u itab le  s ch ed u le  th at  ca n   m ax im ize  th e  ef f icien c y   o f   th e   m eth o d   o f   ex ec u tio n .   T h is   r esear ch   co n tr ib u tio n   f ill s   a  g ap   in   th e  ex is tin g   liter atu r e  b y   o f f er i n g   a  p r ac tical  s o lu tio n   to   th e  p r o b lem   at  h a n d .   As  p er   [ 1 2 ] ,   th er e  ex is ts   an   im m ed iate  co n n ec tio n   b etwe e n   escalate d   co m p u tatio n   ex p e n s es  ass o ciate d   with   s er v ice  p r o v is io n   an d   t h e  c o r r esp o n d in g   s u r g e  in   en er g y   u s ag e.   T im elin ess   an d   r eliab ilit y   ar e   wid ely   r ec o g n ize d   as  th e  p r im ar y   m etr ics  o f   u tm o s t  s ig n if ica n ce   with in   th e  r ea lm   o f   cu s to m er   s er v ice  s u p p ly .   T h e  r esear ch e r s   d ev is ed   a   s ch ed u lin g   s tr u ct u r e  ca lled   e n er g y   m in   s ch e d u lin g   ( E MS)   to   a d d r ess   th e  n ee d   f o r   r ed u ce d   en e r g y - co n s u m p tio n   i n   r u n n i n g   wo r k lo ad s .   T h is   f r a m ewo r k   s u cc ess f u lly   f u lf illed   b o th   th e  tim elin ess   an d   r eliab ilit y   r eq u ir e m en ts .   T h e  ap p licatio n   o f   n o n - lin ea r   m ix ed - in teg er - p r o g r am m i n g   ( NL - M I P)  was   em p lo y ed   i n   th is   p ar ticu lar   s ce n ar io   to   o b tain   a n   o p tim al  s o lu tio n .   T h e  p r esen t  s tu d y   f o c u s ed   o n   th e   d ev elo p m e n t  o f   a  m ee tin g   r eliab ilit y   ap p r o ac h ,   wh ich   c en ter ed   o n   th e  u tili za tio n   o f   a  s ch ed u le  len g th   m in im izin g   ap p r o ac h .   Fu r th er m o r e,   th e  im p lem e n tatio n   o f   d y n am ic - v o ltag e  f r e q u e n cy - s ca lin g   ( DVFS)  m eth o d   allo wed   f o r   t h e  r ed u ct io n   o f   e n er g y - co n s u m p tio n   t h r o u g h   th e  m eth o d   o f   p r o ce s s o r   m er g in g   with   o n e   an o th er   I n   th is   p ar ticu lar   ca s e ,   s ca lin g   was  p er f o r m ed   at  b o th   th e  p r o ce s s o r   an d   task   s tag es.  T h e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   s u g g ested   t h at  p r e v io u s   f r am ewo r k s   p er f o r m e d   m o r e  ef f ec ti v ely   wh e n   ex p o s ed   to   v ar y i n g   d eg r ee s   o f   d is r u p tio n .   Nested   p ar ticle   s war m   o p tim izatio n   ( NPSO )   an d   f ast   n este d   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( FNPS O )  ar e  two   ev o lu tio n ar y   c o m p u tin g   m o d els  d e v elo p ed   in   [ 2 1 ]   to   en h an ce   th e   p er f o r m a n ce   o f   d em an d i n g   wo r k lo ad s .   C o m p a r ed   to   th e   tr ad itio n al  NPSO  ap p r o ac h ,   th e  FNPS O  i s   co n s id er ab ly   r ed u ce d   m ak e - s p an   an d   co s t.  As  p er   th e   f in d in g s   o f   th e  s tu d y   co n d u cte d   b y   [ 2 2 ] ,   it  i s   im p er ativ e  f o r   a   clo u d - b ased   s ch ed u lin g   m eth o d   to   f u lf ill b o th   u s er   tim e  co n s tr ain ts   an d   SLAs.  A   m u lti - clo u d   s y s tem   [ 2 3 ]   was e m p lo y ed   in   o r d er   to   alig n   with   th e  p ar ticu lar   ef f icie n cy   an d   co s t  cr iter ia  o f   th e  s tr ea m   wo r k lo ad   im p lem en tatio n .   B y   lev er ag in g   a   m u lti - clo u d   s tr u ctu r e  an d   im p lem e n tin g   a  f au lt - to ler an t  s ch ed u l in g   ar ch itectu r e,   a  s y s tem   ca n   b e  d ev elo p e d   to   ad d r ess   th e  task   at  h an d .   T h e   u tili za tio n   o f   a  m u lti - clo u d   s tr u ctu r e  allo ws  f o r   th e  d is tr ib u tio n   o f   wo r k l o ad s   ac r o s s   m u ltip le  clo u d   s er v ice  p r o v id e r s ,   th er eb y   e n h an cin g   r eso u r ce   av ailab ilit y   an d   s ca lab ilit y .   Ad d itio n ally ,   th e  in co r p o r atio n   o f   a   f au lt - to ler an t  s ch ed u lin g   s tr u ctu r e  en s u r es  th at  th e  s y s tem   ca n   wit h s tan d   an d   r ec o v e r   f r o m   p o ten tial  f ailu r es  o r   d is r u p tio n s ,   th er eb y   m in im izi n g   d o wn tim e  a n d   m ax i m izin g   r eliab ilit y   [ 2 4 ] .   Fu r th er m o r e ,   th e  p r o p o s ed   m o d el  n o t  o n ly   g u ar an tees  th e   f u lf illme n t  o f   th e  r eliab ilit y   cr iter io n   b u t  also   ef f ec tiv ely   r ed u ce s   th e  ass o ciate d   co s t.  A  co m p r eh e n s iv e  ex am in atio n   was  co n d u cted   to   ass es s   th e  r ates  o f   f ailu r e  an d   r eliab ilit y   b y   em p lo y in g   an   o n g o i n g   p r o b a b ilit y   d is tr ib u tio n .   Af ter   d eter m in in g   th e  f i n an cial   im p licatio n s   o f   im p lem en tin g   th e  m u lti - clo u d   p latf o r m ,   th e  s u b s eq u en t  p h ase  in v o lv es  f o r m u latin g   a  f au lt - to ler an t  wo r k l o ad - s ch ed u lin g   f r am ewo r k   th at  g u a r an tees  d e p en d ab ilit y ,   c o s t  r ed u ctio n ,   m in im ized   ex ec u tio n   d u r atio n ,   a n d   co s t  ef f icien cy .   T h e  in ab ilit y   to   f u lf ill  th e  co s t  co n s tr ain ts   o f   th e  ap p licatio n   ca n   b e  attr ib u ted   t o   th e  ab s en ce   o f   lo a d   b alan cin g   m ec h an is m s   [ 2 5 ] .   T h e  s u b s e q u en t  s ec tio n   p r esen ts   a  s ch e d u lin g   s tr ateg y   th at  tak es  in to   co n s id er atio n   Qo S  p er f o r m an ce   f ac to r s   lik e  m a k esp an ,   r eso u r ce   u tili za tio n   a n d   SLA  c o n s tr ain ts   lik e  wo r k f l o w  d ea d lin e  at  d if f er en t  lev el   in   h eter o g e n eo u s   clo u d   en v ir o n m e n ts ,   in   o r d er   to   tack le  t h e  ch allen g es p r ev i o u s ly   m en tio n ed .       3.   P RO P O SE D  M E T H O DO L O G Y   T h is   p ap er   in tr o d u ce s   a  n o v el  clo u d - b ased   p a r allel  co m p u tat io n al  f r am ewo r k   f o r   ef f ec tiv e  ex ec u tio n   o f   p ar allel  s cien tific   wo r k f lo w  with   r ed u ce d   m ak esp an   a s   s h o wn   in   Fig u r e  3 .   T h is   wo r k   in tr o d u ce s   a    m u lti - lev el  wo r k f lo w  ap p lica tio n   s p ec if ic  Qo S  d ep en d e n c y   awa r e  m ak esp an   m o d el.   Nam ely   task - awa r e   m ak esp an   o p tim ized   s ch e d u le r   ( T AM OS)   m ee tin g   SLA  co n s tr ain t  with   b etter   r eso u r ce   u tili za tio n   lev er ag in g   m u lti - co r e  p latf o r m .     A  co m p r eh en s iv e   m ak esp an   a p p r o ac h   i s   p r esen ted   t o   a d d r e s s   th e  is s u e  o f   im p r o v in g   task   ex ec u tio n   ef f icien cy   in   th e  T AM OS  f r a m ewo r k .   T h e  c o m p u tatio n   o f   th e  m ak esp an     f o r   ca r r y in g   o u t  a  task   is   ea s ily   ac h iev ed   b y   u tili zin g   th e   eq u at io n   s h o wn   h er e.   T h e  co m p u tat io n   o f   t h e  m ak esp a n   is   m en tio n ed   in   ( 1 ) .     = + + .   ( 1 )     T h e  v ar iab le    r ep r esen ts   th e  m ak esp an   f o r   th e  b eg i n n in g   wo r k er   c o n s id er in g   b o th   I /O  an d   m em o r y   o p tim izatio n ,   wh ile    d en o tes  t h e  m ak esp an   f o r   ca r r y i n g   o u t  o f   m ap   task s ,   an d     r ep r esen ts   th e  m ak esp an   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       A   mu lti - co r e  ma ke s p a n   mo d el  fo r   p a r a llel scien tifi c  w o r kflo w   ex ec u tio n   in   clo u d   … ( F a r h a   N a a z )   3853   f o r   ca r r y in g   o u t   r ed u ce   task s .   Ass u m e   a  s ce n ar io   wh er e  ea ch   wo r k er ,   d en o ted   as  ,   is   co m p r is ed   o f   a  p ar ticu lar   n u m b er   o f   c o r es/t h r ea d s ,   r ep r esen ted   b y   ,   an d   h as a   m em o r y   d im en s io n   o f   .           Fig u r e  3 .   Ar c h itectu r e  o f   p r o p o s ed   clo u d - b ased   co m p u tatio n al  f r am ewo r k   f o r   ex ec u tio n   o f   p ar allel  s cien tific   wo r k f lo w       I n   th is   co n tex t,  t h e  m ea n   m a k e - s p an   f o r   ca r r y in g   o u t  a  task   is   ab le  to   b e   d eter m in ed   th r o u g h   in   ( 2 ) .   I n   an   id en tical  m an n er ,   t h e  co m p u tatio n   o f   th e   m ea n   m ak e - s p an   f o r   th e  r e d u ce   task   ca n   b e  d eter m in ed   u s in g   ( 3 ) .   T h e  c o m p u tatio n   o f   th e   o v er all  m ak e - s p a n   o f   T AM OS   ca n   b e   ac h iev ed   b y   u tili zin g   ( 2 )   an d   ( 3 )   an d   it  is   p r esen ted   in   ( 4 ) .     = ∑   = 1 _   ( 2 )     = ∑   = 1 .   ( 3 )     = + ∑   = 1 ( _ + _ ) .   ( 4 )     T h e  task   ex ec u tio n   o f   v ar i o u s   p h ases   with in   th e  T AM OS  f r am ewo r k   ex h ib its   v ar iab ilit y .   T h er ef o r e,   we  h av e  estab lis h ed   b o th   u p p er   lim its   an d   lo wer   lim its   f o r   th e  m ak e - s p an   r e q u ir ed   to   e x ec u te  task   .  I n   ( 5 )   u s ed   to   ca lcu late  th e  o v e r all  m ak e - s p an   f o r   th e  ℎ   task s   with i n   th e  T AM OS  f r am ewo r k   u n d er   th e  id ea l  ca s e   s ce n ar io   as m en tio n ed   h er e.          =  +    − (  −      )   ( 5 )     T h e  v ar iab le       is   u s ed   to   d en o te  th e  s h o r test   m ak e - s p a n   tim e  r eq u ir e d   f o r   th e  e x ec u tio n   o f   task   .  Similar ly ,      r ep r esen ts   th e  s h o r test   am o u n t  o f   tim e  r eq u i r ed   f o r   ca r r y i n g   o u t  a  m ap   task ,   wh ile       an d      in d icate   th e  b ar e  ess en tial  tim e  r eq u ir e d   f o r   ca r r y in g   o u t   a  r ed u ce - task .   On   th e  o th er   h an d ,      r ep r esen ts   th e  lo n g est  am o u n t  o f   tim e  r eq u ir ed   f o r   ca r r y in g   o u t  a  m ap - task .   In   ( 5 )   is   wr itten   in   s im p lifie d   r ep r esen tatio n   as  m en tio n ed   i n   ( 6 ) .   I n   t h e  T AM OS  f r am ew o r k ,   th e   o v er all  m ak esp an   o f   t h e  ℎ   jo b   u n d e r   th e  m o s t  s ev er e  cir cu m s tan ce s   is   d eter m in ed   b y   ap p ly in g   th e  s u b s eq u en t  eq u atio n   as  g iv en   in   ( 7 ) .   T h e  ab o v e   eq u atio n   is   wr itten   in   s im p lifie d   m an n er   as  m e n tio n ed   in   ( 8 ) .   In   ( 9 )   p r o v id e d   b elo w  is   u ti lized   to   d er iv e  th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   13 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 2 4 :  3 8 4 9 - 3 8 5 7   3854   o v er all  m a k esp an   o f   task     u s in g   th e   T AM OS  f r am ewo r k .   T h e  esti m atio n   o f   th e  o v er all  m ak e - s p an   ⃗ ⃗     f o r   ca r r y in g   o u t   task     is   ca lcu lated   u tili zin g   ( 6 )   an d   ( 8 )   as  f o llo ws  in   ( 1 0 ) .   I n   ( 1 0 )   is   s im p lifie d   as  m e n tio n ed   i n   ( 1 1 ) .   T h e  f in al  m ak esp a n   co n s id er in g   m u lti - lev el  wo r k f lo w  ex ec u tio n   is   o b tain ed   b y   m o d if y in g   ( 1 1 )   is   m ath em atica lly   g iv en   as m e n tio n ed   in   ( 1 2 ) .        =  +    − (  −      )   ( 6 )        =  +    − (  −    )   ( 7 )        =  +        ( 8 )     ⃗ ⃗   = (    +  ) 2   ( 9 )     ⃗ ⃗   = ( (  +    − (  −    ) ) + (  +    − (  −      ) ) ) 2   ( 1 0 )     ⃗ ⃗   = ( (  +      ) + ( 2  +    −  ) ) 2   ( 1 1 )     ⃗ ⃗   = ( 3  +    +    −  ) 2   ( 1 2 )     T h e  p r esen t   s tu d y   em p lo y s   a  m eth o d o lo g y   co m p a r ab le   to   th at   d escr ib ed   in   p r ev i o u s   wo r k s ,   s p ec if ically   [ 3 ] ,   [ 5 ] .   T o   co n s tr u ct  a  f r am ew o r k   f o r   d ata  d ep en d en ce   th r o u g h   th e  u tili z atio n   o f   r eg r ess io n   an aly s is .   T h e  T AM OS  f r am ewo r k   h as  b ee n   o b s er v ed   t o   ex h ib it  s u p er io r   p e r f o r m an ce   in   ter m s   o f   m in im izin g   m ak esp an   an d   r ed u cin g   e n er g y   b y   u tili zin g   r eso u r ce   ef f icien tly   f o r   t h e  ex ec u tio n   o f   p ar allel  s cien tific   wo r k f lo w  wh ich   is   s h o wn   th r o u g h   s im u latio n   s tu d y   in   n ex t s ec tio n .         4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   T h e  f o llo win g   s ec tio n   f o c u s es  o n   th e  ev alu atio n   o f   p er f o r m an ce   m etr ics,  n am ely   m ak e s p an ,   an d   en er g y   e f f icien cy ,   i n   th e  co n tex t  o f   th e  s u g g ested   T AM OS  f r am ewo r k   c o m p ar e d   to   th e  ex is tin g   r eliab le  wo r k f lo w  s ch ed u lin g   ( R W S)  ap p r o ac h   [ 1 3 ] .   T AM OS  an d   R W S  h av e  b ee n   d ev elo p e d   an d   d ep lo y e d   th r o u g h   th e  u tili za tio n   o f   th e  J av a   p r o g r a m m in g   lan g u ag e.   T h e   C lo u d Sim  So f twar e - d ef in e d   n etwo r k i n g - b ased   n etwo r k   f u n ctio n   v ir tu aliza tio n   ( C lo u d SimSDN‐ NFV )   s im u lato r   [ 2 6 ]   h as  b ee n   e m p lo y e d   as  th e  u n d er ly i n g   p latf o r m   f o r   th e   im p lem e n tatio n   o f   t h ese  s y s tem s .   T h e   in s p ir al  an d   s ip h t  s cien tific   wo r k f lo w  is   u s ed   f o r   v er if y in g   p r o p o s ed   T AM OS  f r am ewo r k .   T h e  m ath em ati ca l  co m p lex ity   o f   th e   task s   at  h an d   in v o lv es  a   s ig n if ican t  am o u n t   o f   m em o r y ,   p r o ce s s o r ,   a n d   in p u t/o u tp u t   o p er atio n s .   T h e   in s p ir al  s tr u ct u r e  is   k n o wn   f o r   its   co m p u tatio n ally   d em an d i n g   n atu r e,   p ar ticu lar ly   with   r eg a r d s   to   ce n tr al  p r o ce s s in g   u n it  ( C PU )   an d   m em o r y   u s ag e.   On   th e  o th er   s id e,   th e   s ip h t  s tr u ctu r e  is   k n o wn   f o r   it s   co m p u tatio n ally   d em an d in g   n atu r e,   p ar ticu lar ly   with   r eg ar d s   to   C PU a n d   I /O  u s ag e.     4 . 1 .    M a k esp a n per f o rm a nce   T h e  f o llo win g   s ec tio n   ad d r e s s es   th e  an aly s is   r eg ar d in g   th e  m ak esp an   r eq u ir ed   to   co m p lete  th e  ex ec u tio n   o f   in s p ir al  wo r k f l o ws  with   s ize  r an g in g   f r o m   3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 ,   an d   1 0 0 0 .   Al o n g s id e,   th e  s ec tio n   ad d r ess es  th e  an aly s is   r eg ar d in g   th e  m ak esp an   r e q u ir e d   to   co m p lete  th e  ex ec u tio n   o f   s ip h t  wo r k f lo ws  with   s ize  r an g in g   f r o m   3 0 ,   6 0 ,   1 0 0 ,   an d   1 0 0 0 .   Fig u r e  4   illu s tr ates  a  v is u al  r ep r esen tatio n   o f   th e  m ak esp an   ac h iev ed   o v er   th e  ex ec u tio n   o f   th e  in s p ir al  wo r k f lo w  em p lo y in g   th e  T AM OS  an d   R W S   s ch ed u lin g   alg o r ith m s ,   wh ile   co n s id er in g   a  d iv er s e  r a n g e   o f   wo r k f lo w  s ce n ar i o s   s u c h   as  3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 .   Fig u r e  5   illu s tr ates  a  v is u al  r ep r esen tatio n   o f   th e  m a k esp a n   ac h iev ed   o v er   th e  ex ec u tio n   o f   th e  s ip h t  wo r k f l o w  em p l o y in g   th e  T AM OS  an d   R W S  s ch ed u lin g   alg o r ith m s ,   wh ile  co n s id er in g   a  d iv er s e  r an g e  o f   wo r k f lo w  s ce n ar i o s   s u ch   as  3 0 ,   6 0 ,   1 0 0 .   Similar ly ,   f o r   in s p ir al  wo r k f lo w  s ize  o f   1 0 0 0   th e  v is u al  r ep r esen tatio n   o f   m ak esp an   i s   g iv en   in   Fig u r e  6   an d   f o r   s ip h t  wo r k f lo w  s ize  o f   1 0 0 0   th e  v is u al  r ep r ese n tatio n   o f   m ak esp an   is   g iv e n   in   Fig u r e  7 .   T h e  u tili za tio n   o f   T AM OS,  as  co m p ar ed   t o   R W S,  r esu lts   in   a  n o tab le  en h a n ce m en t  in   av er ag e  m ak esp a n   ef f icien cy ,   with   a n   o b s er v ed   i n cr ea s e  o f   8 3 . 3 2 % a n d   5 1 . 4 6 % f o r   in s p ir al  an d   s ip h t  wo r k f lo w,   r esp ec tiv ely .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       A   mu lti - co r e  ma ke s p a n   mo d el  fo r   p a r a llel scien tifi c  w o r kflo w   ex ec u tio n   in   clo u d   … ( F a r h a   N a a z )   3855           Fig u r e  4 .   Ma k esp a n   ef f icien c y   with   d if f er en t  in s p ir al  wo r k f lo w  s ize   Fig u r e  5 .   Ma k esp a n   ef f icien c y   with   d if f er en t  s ip h t  wo r k f lo w  s ize               Fig u r e  6 .   Ma k esp a n   ef f icien c y   with   in s p ir al  wo r k f lo w  s ize  o f   1 0 0 0   Fig u r e  7 .   Ma k esp a n   ef f icien c y   with   s ip h t  wo r k f lo w  s ize  o f   1 0 0 0       4 . 2 .    E nerg y   us a g e   T h e   f o l l o w i n g   s e c ti o n   a d d r e s s es   t h e   a n al y s is   r e g a r d i n g   t h e   e n e r g y   n e e d e d   t o   c o m p l e t e   t h e   ex e c u t i o n   o f   i n s p i r a l   w o r k f l o w s   w i t h   s i z e  r a n g i n g   f r o m   3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 ,   a n d   1 0 0 0 .   A l o n g s i d e ,   t h e   w o r k   a d d r e s s es   t h e   a n al y s is   r e g a r d i n g   t h e   e n e r g y   n e e d e d   t o   c o m p l e t e   t h e   e x e c u t i o n   o f   s ip h t   w o r k f l o w s   w it h   s i z e   r a n g in g   f r o m   3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 ,   a n d   1 0 0 0 .   F i g u r e   8   i l l u s t r a t es   a  v i s u a l   r e p r e s e n t a t i o n   o f   t h e   e n e r g y   e f f i c i e n c y   a c h i e v e d   o v e r   t h e   e x e c u t i o n   o f   t h e   i n s p i r a l   w o r k f l o w   e m p l o y i n g   th e   T A M O S   a n d   R W S   s c h e d u li n g   a l g o r i t h m s ,   w h il e   c o n s i d e r i n g   a   d i v e r s e   r a n g e   o f   w o r k f l o w   s c e n a r i o s   s u c h   a s   3 0 ,   5 0 ,   1 0 0 .   F i g u r e   9   i l l u s t r a te s   a   v i s u al   r e p r e s e n t at i o n   o f   t h e   e n e r g y   e f f i c i e n c y   a c h i e v e d   o v e r   t h e   e x e c u t i o n   o f   t h e   s i p h t   w o r k f l o w   e m p l o y in g   t h e   T A M O S   a n d   R W S   s c h e d u l i n g   a l g o r i t h m s ,   w h i l e   c o n s i d e r i n g   a  d i v e r s e  r an g e   o f   w o r k f l o w   s c e n a r i o s   s u ch   a s   3 0 ,   6 0 ,   1 0 0 .   Si m i la r l y ,   f o r   i n s p i r al   w o r k f l o w  s i z e   o f   1 0 0 0   t h e   v i s u a l   r e p r es en t a t i o n   o f   e n e r g y   u s a g e   i s   g i v en   i n   F i g u r e   1 0   a n d   f o r   s i p h t   w o r k f l o w   s i z e   o f   1 0 0 0   t h e   v i s u al   r e p r es e n t a ti o n   o f   en e r g y   u s a g e   is   g i v e n   i n   Fi g u r e   1 1 .   T h e   r es o u r c e   u t il i z at i o n   b y   r e d u c i n g   e n e r g y   c o n s u m p t i o n   o f   T AM O S ,   as   co m p a r e d   t o   R W S ,   r es u l ts   i n   a   n o t a b l e   e n h a n c e m e n t  i n   a v e r a g e   e n e r g y   e f f i c ie n c y ,   w i t h   a n   o b s e r v e d   i n c r ea s e   o f   9 2 . 6 4 %   a n d   7 2 . 8 7 %   f o r   i n s p i r a l   a n d   s i p h t   w o r k f l o w ,   r es p e c ti v el y .               Fig u r e  8 .   E n er g y   ef f icien c y   with   d if f er e n t in s p ir al  wo r k f lo w  s ize   Fig u r e  9 .   E n er g y   ef f icien c y   with   d if f er e n t sip h t  wo r k f lo w  s ize   4469. 22 7941. 77 14213. 24 1350. 14 1425. 96 1540. 54 30 50 100 M A KE S P A N   ( S E C O N D S ) W O R KF LO W   S IZ E M A K E S P A N - I N S P I R A L R W S T A M O S 4449. 16 7870. 87 11712. 58 3746. 13 4678. 92 5016. 97 30 60 100 M A KE S P A N   ( S E C O N D S ) W O R KF LO W   S IZ E M A K E S P A N - S I P H T R W S T A M O S 153822. 04 11860. 26 1000 M A KE S P A N   ( S E C O N D S ) W O R KF LO W   S IZ E M A K E S P A N - I N S P I R A L   V E R Y   L A R G E R W S T A M O S 117255. 34 8989. 29 1000 M A KE S P A N   ( S E C O N D S ) W O R KF LO W   S IZ E M A K E S P A N - S I P H T   V E R Y   L A R G E R W S T A M O S 3518. 37 16857. 2 41822. 38 704 .18 829. 35 1493. 82 30 50 100 E N E R G Y   CO N S U M PT I O N   ( W A T T ) W O R KF LO W   S IZ E E N E R G Y   C O N S U M P T I O N - I N S P I R A L R W S T A M O S 4376. 65 11389. 74 20859. 04 2820. 99 3159. 21 3179. 26 30 60 100 E N E R G Y   C O N S UM E D   ( W A T T ) W O R KF LO W   S IZ E E N E R G Y   C O N S U M P T I O N - S I P H T R W S T A M O S Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.   13 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2 0 2 4 :  3 8 4 9 - 3 8 5 7   3856           Fig u r e  1 0 .   E n er g y   ef f icien cy   with   in s p ir al  wo r k f lo w  s ize  o f   1 0 0 0   Fig u r e  1 1 .   E n er g y   ef f icien cy   with   s ip h t w o r k f lo w  s ize  o f   1 0 0 0       5.   CO NCLU SI O N   T h e  p r esen t  s tu d y   in tr o d u ce s   a  n o v el  m u lti - co r e   r eso u r ce   u tili za tio n   awa r e  m ak esp a n   m o d el  f o r   wo r k f lo w  s ch ed u lin g   w h ich   s u cc ess f u lly   g u ar a n tees  th e  f u l f illme n t  o f   task - lev el   SLAs.  T o   o u r   k n o wled g e,   v er y   lim ited   wo r k   h as  ev e r   b ef o r e   ad d r ess ed   task - le v el  SLA  wh en   p lan n in g   a  wo r k f lo w  s ch ed u lin g .   T h e   p r esen t  s tu d y   p r esen ts   an   i n n o v ativ e   ap p r o ac h   to   ad ap ta b le  s ch ed u lin g ,   wh ich   aim s   to   m in im ize   to tal  m ak esp an   wh ile  s im u ltan eo u s ly   en s u r in g   h ig h est r eso u r ce   e f f icien cy   b y   r e d u cin g   o v er all  en er g y   b y   p r o v id in g   ex ec u tio n   at  th r ea d - lev el  in   m u lti - co r e  p r o ce s s o r   o f   clo u d   VM .   B y   im p lem en tin g   th is   m eth o d ,   a  s u b s tan tial   r ed u ctio n   in   o v er all   o p e r atio n   m ak esp an   an d   en e r g y   th er e b y   will  aid   i n   u tili zin g   r eso u r c es  ef f icien tly   with   m in im al  co s t  ca n   b e  ac h iev e d .   T AM OS  d em o n s tr ates  h ig h   e f f icien cy   in   th e  allo ca tio n   o f   C PU,  m em o r y ,   an d   I /O  r eso u r ce s   f o r   e x ec u tin g   p ar allel  s cien tific   wo r k f lo ws  th at  r eq u ir e  s ig n i f ican t  co m p u tatio n al  an d   d ata   p r o ce s s in g   ca p ab ilit ies.  T h is   e f f icien cy   is   ac h iev ed   b y   u tili zin g   s h ar ed   co m p u tin g   en v ir o n m en ts ,   p ar ticu lar ly   in   clo u d   en v ir o n m e n ts .   T h e  ex p er im en tal  r esu lts   d em o n s tr ate  th at  th e  T AM OS  s y s tem   ex h ib its   a  h ig h   lev el  o f   m ak esp an   an d   en er g y   ef f icien cy   f o r   e x ec u tio n   o f   cy b er s h ak e  wo r k f lo ws.  Sp ec if ically ,   wh en   co m p ar ed   to   th e   R W S  s y s tem ,   T AM O S  s h o wc ases   an   im p r ess iv e  in cr ea s e  o f   6 7 . 3 9 %  an d   8 2 . 7 5 %  f o r   m a k esp an   an d   e n er g y   ef f icien cy ,   r esp ec tiv ely .   I n   th e  f u tu r e ,   it  is   an ticip ated   t h at  th e  s u g g ested   s ch ed u lin g   a p p r o ac h   will  u n d er g o   test in g   u s in g   a  b r o ad er   d ataset  o f   wo r k lo a d s .   I n   ad d itio n ,   it  is   wo r th   ex p lo r in g   th e  p o ten tial  b en ef its   o f   u tili zin g   a n   ed g e - clo u d   s tr u c tu r e  in   o r d er   to   p o ten tially   ac h iev e  co s t  r ed u ctio n   an d   m in im ize  ex ec u tio n   d elay s .         RE F E R E NC E S   [ 1 ]   J.  K i m ,   H .   R o h ,   a n d   S .   P a r k ,   “ S e l e c t i v e   I / O   b y p a ss   a n d   l o a d   b a l a n c i n g   me t h o d   f o r   w r i t e - t h r o u g h   S S D   c a c h i n g   i n   b i g   d a t a   a n a l y t i c s , ”   I EE E  T r a n s a c t i o n s  o n   C o m p u t e rs ,   v o l .   6 7 ,   n o .   4 ,   p p .   5 8 9 – 5 9 5 ,   A p r .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C . 2 0 1 7 . 2 7 7 1 4 9 1 .   [ 2 ]   N .   Zh a n g ,   M .   W a n g ,   Z.   D u a n ,   a n d   C .   Ti a n ,   “ V e r i f y i n g   p r o p e r t i e s  o f   m a p r e d u c e - b a s e d   b i g   d a t a   p r o c e ssi n g , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   Re l i a b i l i t y ,   v o l .   7 1 ,   n o .   1 ,   p p .   3 2 1 – 3 3 8 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TR . 2 0 2 0 . 2 9 9 9 4 4 1 .   [ 3 ]   D .   Y a n g ,   D .   C h e n g ,   W .   R a n g ,   a n d   Y .   W a n g ,   “ J o i n t   o p t i mi z a t i o n   o f   ma p r e d u c e   sc h e d u l i n g   a n d   n e t w o r k   p o l i c y   i n   h i e r a r c h i c a l   d a t a   c e n t e r s , ”   I E EE  T r a n sa c t i o n s  o n   C l o u d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   4 6 1 – 4 7 3 ,   Ja n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C C . 2 0 1 9 . 2 9 6 1 6 5 3 .   [ 4 ]   A .   K u mar,   N .   V a r sh n e y ,   S .   B h a t i y a ,   a n d   K .   U .   S i n g h ,   “ R e p l i c a t i o n - b a s e d   q u e r y   m a n a g e me n t   f o r   r e s o u r c e   a l l o c a t i o n   u s i n g   h a d o o p   a n d   M a p R e d u c e   o v e r   b i g   d a t a , ”   Bi g   D a t a   M i n i n g   a n d   An a l y t i c s ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   4 6 5 – 4 7 7 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 6 5 9 9 / B D M A . 2 0 2 2 . 9 0 2 0 0 2 6 .   [ 5 ]   X .   Li ,   F .   C h e n ,   R .   R u i z ,   a n d   J.  Z h u ,   “ M a p R e d u c e   t a sk   sc h e d u l i n g   i n   h e t e r o g e n e o u s   g e o - d i st r i b u t e d   d a t a   c e n t e r s , ”   I EE E  T ra n s a c t i o n s  o n   S e rv i c e s C o m p u t i n g ,   v o l .   1 5 ,   n o .   6 ,   p p .   3 3 1 7 – 3 3 2 9 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TS C . 2 0 2 1 . 3 0 9 2 5 6 3 .   [ 6 ]   R .   Je y a r a j   a n d   A .   P a u l ,   “ O p t i m i z i n g   M a p R e d u c e   t a s k   sc h e d u l i n g   o n   v i r t u a l i z e d   h e t e r o g e n e o u s   e n v i r o n m e n t s   u si n g   a n t   c o l o n y   o p t i m i z a t i o n , ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   5 5 8 4 2 – 5 5 8 5 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 7 6 7 2 9 .   [ 7 ]   X .   Li ,   W .   Y u ,   R .   R u i z ,   a n d   J.  Zh u ,   “ E n e r g y - a w a r e   c l o u d   w o r k f l o w   a p p l i c a t i o n s  s c h e d u l i n g   w i t h   g e o - d i s t r i b u t e d   d a t a , ”   I EE E   T ra n s a c t i o n s  o n   S e rv i c e s C o m p u t i n g ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   8 9 1 – 9 0 3 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSC . 2 0 2 0 . 2 9 6 5 1 0 6 .   [ 8 ]   P .   P u j a r ,   A .   K u m a r ,   a n d   V .   K u mar ,   “ Ef f i c i e n t   p l a n t   l e a f   d e t e c t i o n   t h r o u g h   ma c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h   b a se d   o n   c o r n   l e a f   i ma g e   c l a ss i f i c a t i o n , ”   I AE S   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   ( I J - AI ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 3 9 – 1 1 4 8 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 1 3 . i 1 . p p 1 1 3 9 - 1 1 4 8 .   [ 9 ]   S .   H .   S r e e d h a r a ,   V .   K u mar,   a n d   S .   S a l ma ,   “ Ef f i c i e n t   b i g   d a t a   c l u s t e r i n g   u si n g   a d h o c   f u z z y   C  me a n s  a n d   a u t o - e n c o d e r   C N N , ”   i n   I n v e n t i v e   C o m p u t a t i o n   a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g i e s:   Pro c e e d i n g s   o f   I C I C I T   2 0 2 2 ,   S i n g a p o r e :   S p r i n g e r ,   2 0 2 3 ,   p p .   3 5 3 – 3 6 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 19 - 7 4 0 2 - 1 _ 2 5 .   [ 1 0 ]   S .   Q i n ,   D .   P i ,   Z .   S h a o ,   Y .   X u ,   a n d   Y .   C h e n ,   “ R e l i a b i l i t y - a w a r e   m u l t i - o b j e c t i v e   m e me t i c   a l g o r i t h m   f o r   w o r k f l o w   sc h e d u l i n g   p r o b l e m  i n   mu l t i - c l o u d   s y st e m , ”   I EE E  T ra n s a c t i o n s   o n   Pa r a l l e l   a n d   D i st ri b u t e d   S y st e m s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 3 4 3 – 1 3 6 1 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPD S . 2 0 2 3 . 3 2 4 5 0 8 9 .   1499121.69 13653. 451 1000 E N E R G Y   C O N S UM P T IO N   ( W A T T ) W O R KF LO W   S IZ E E N E R G Y   C O N S U M P T I O N - I N S P I R A L   V E R Y   L A R G E R WS T A M O S 1071246.93 11291. 22 1000 E N E R G Y   CO N SUM E D   ( WA T T ) W O R KF LO W   S IZ E E N E R G Y   C O N S U M P T I O N - S I P H T   V E R Y   L A R G E R W S T A M O S Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       A   mu lti - co r e  ma ke s p a n   mo d el  fo r   p a r a llel scien tifi c  w o r kflo w   ex ec u tio n   in   clo u d   … ( F a r h a   N a a z )   3857   [ 1 1 ]   S .   Q i n ,   D .   P i ,   Z.   S h a o ,   a n d   Y .   X u ,   “ A   k n o w l e d g e - b a se d   a d a p t i v e   d i s c r e t e   w a t e r   w a v e   o p t i m i z a t i o n   f o r   so l v i n g   c l o u d   w o r k f l o w   sch e d u l i n g , ”  I E EE  T r a n sa c t i o n s  o n   C l o u d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   p p .   2 0 0 – 2 1 6 ,   Ja n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC C . 2 0 2 1 . 3 0 8 7 6 4 2 .   [ 1 2 ]   E.   K h o d a y a r seres h t   a n d   A .   S .  - S e n d i ,   “ A   mu l t i - o b j e c t i v e   c l o u d   e n e r g y   o p t i mi z e r   a l g o r i t h m  f o r   f e d e r a t e d   e n v i r o n men t s,”   J o u r n a l   o f   Pa r a l l e l   a n d   D i st ri b u t e d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 7 4 ,   p p .   8 1 – 9 9 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j p d c . 2 0 2 2 . 1 2 . 0 0 7 .   [ 1 3 ]   X .   Ta n g ,   “ R e l i a b i l i t y - a w a r e   c o s t - e f f i c i e n t   s c i e n t i f i c   w o r k f l o w s  sc h e d u l i n g   st r a t e g y   o n   m u l t i - c l o u d   s y st e ms , ”   I E EE  T ra n s a c t i o n s   o n   C l o u d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,   p p .   2 9 0 9 – 2 9 1 9 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C C . 2 0 2 1 . 3 0 5 7 4 2 2 .   [ 1 4 ]   G .   P a p a d i mi t r i o u   e t   a l . ,   “ En d - to - e n d   o n l i n e   p e r f o r m a n c e   d a t a   c a p t u r e   a n d   a n a l y si s   f o r   sc i e n t i f i c   w o r k f l o w s , ”   F u t u re   G e n e r a t i o n   C o m p u t e r   S y st e m s ,   v o l .   1 1 7 ,   p p .   3 8 7 – 4 0 0 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f u t u r e . 2 0 2 0 . 1 1 . 0 2 4 .   [ 1 5 ]   R .   F .   D.   S i l v a ,   H .   C a s a n o v a ,   A .   - C .   O r g e r i e ,   R .   Ta n a k a ,   E.   D e e l ma n ,   a n d   F .   S u t e r ,   “ C h a r a c t e r i z i n g ,   m o d e l i n g ,   a n d   a c c u r a t e l y   si mu l a t i n g   p o w e r   a n d   e n e r g y   c o n su m p t i o n   o f   I / O - i n t e n si v e   s c i e n t i f i c   w o r k f l o w s , ”   J o u r n a l   o f   C o m p u t a t i o n a l   S c i e n c e ,   v o l .   4 4 ,   J u l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j o c s. 2 0 2 0 . 1 0 1 1 5 7 .   [ 1 6 ]   S .   H e d a y a t i ,   N .   M a l e k i ,   T.   O l sso n ,   F .   A h l g r e n ,   M .   S e y e d n e z h a d ,   a n d   K .   B e r a h m a n d ,   “ M a p R e d u c e   sc h e d u l i n g   a l g o r i t h ms  i n   H a d o o p :   a   sy s t e m a t i c   s t u d y , ”   J o u rn a l   o f   C l o u d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 7 7 - 0 2 3 - 0 0 5 2 0 - 9.   [ 1 7 ]   N .   G a r g ,   N e e r a j ,   M .   R a j ,   I .   G u p t a ,   V .   K u m a r ,   a n d   G .   R .   S i n h a ,   “ E n e r g y - e f f i c i e n t   sc i e n t i f i c   w o r k f l o w   sc h e d u l i n g   a l g o r i t h m  i n   c l o u d   e n v i r o n me n t , ”   Wi r e l e ss   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 1 2 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 1 6 3 7 6 1 4 .   [ 1 8 ]   J.  W a n g ,   X .   L i ,   R .   R u i z ,   J.  Y a n g ,   a n d   D .   C h u ,   “ E n e r g y   u t i l i z a t i o n   t a s k   s c h e d u l i n g   f o r   M a p R e d u c e   i n   h e t e r o g e n e o u s  c l u st e r s ,”  I EEE  T r a n s a c t i o n s  o n   S e rv i c e s C o m p u t i n g ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   9 3 1 – 9 4 4 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TS C . 2 0 2 0 . 2 9 6 6 6 9 7 .   [ 1 9 ]   Q .   Li u   e t   a l . ,   “ C l o u d ,   e d g e ,   a n d   m o b i l e   c o m p u t i n g   f o r   smar t   c i t i e s , ”   i n   U r b a n   I n f o rm a t i c s ,   S i n g a p o r e :   S p r i n g e r ,   2 0 2 1 ,   p p .   7 5 7 – 7 9 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 15 - 8 9 8 3 - 6 _ 4 1 .   [ 2 0   S .   D a n t h u l u r i   a n d   S .   C h i t n i s,   “ E n e r g y   a n d   c o st   o p t i m i z a t i o n   m e c h a n i sm  f o r   w o r k f l o w   sc h e d u l i n g   i n   t h e   c l o u d , ”   Ma t e r i a l s  T o d a y :   Pro c e e d i n g s ,   v o l .   8 0 ,   p p .   3 0 6 9 – 3 0 7 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . ma t p r . 2 0 2 1 . 0 7 . 1 6 8 .   [ 2 1 ]   N .   B a c a n i n ,   M .   Z i v k o v i c ,   T.   B e z d a n ,   K .   V e n k a t a c h a l a m,   a n d   M .   A b o u h a w w a s h ,   “ M o d i f i e d   f i r e f l y   a l g o r i t h m  f o r   w o r k f l o w   sch e d u l i n g   i n   c l o u d - e d g e   e n v i r o n me n t , ”   N e u ra l   C o m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   1 1 ,   p p .   9 0 4 3 – 9 0 6 8 ,   Ju n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 0 2 2 - 0 6 9 2 5 - y.   [ 2 2 ]   X .   W a n g ,   J.   C a o ,   a n d   R .   B u y y a ,   “ A d a p t i v e   c l o u d   b u n d l e   p r o v i si o n i n g   a n d   mu l t i - w o r k f l o w   sc h e d u l i n g   v i a   c o a l i t i o n   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   C o m p u t e rs ,   v o l .   7 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 4 1 – 1 0 5 4 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C . 2 0 2 2 . 3 1 9 1 7 3 3 .   [ 2 3 ]   J.  A n s e l m i   a n d   N .   W a l t o n ,   “ S t a b i l i t y   a n d   o p t i m i z a t i o n   o f   s p e c u l a t i v e   q u e u e i n g   n e t w o r k s , ”   I E EE/ AC M  T ra n s a c t i o n s  o n   N e t w o rk i n g ,   v o l .   3 0 ,   n o .   2 ,   p p .   9 1 1 – 9 2 2 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN ET . 2 0 2 1 . 3 1 2 8 7 7 8 .   [ 2 4 ]   J.  P .  - V a l e r o ,   A .   B a n c h s,  P .   S e r r a n o ,   J .   O r t í n ,   J.   G .  - R e i n o s o ,   a n d   X .   C .  - P é r e z ,   “ E n e r g y - a w a r e   a d a p t i v e   s c a l i n g   o f   serv e r   f a r ms   f o r   N F V   w i t h   r e l i a b i l i t y   r e q u i r e me n t s , ”   I EEE  T ra n s a c t i o n s   o n   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 3 ,   n o .   5 ,   p p .   4 2 7 3 – 4 2 8 4 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M C . 2 0 2 3 . 3 2 8 8 6 0 4 .   [ 2 5 ]   B .   H u ,   Z .   C a o ,   a n d   M .   Z h o u ,   “ E n e r g y - mi n i m i z e d   s c h e d u l i n g   o f   r e a l - t i me  p a r a l l e l   w o r k f l o w s  o n   h e t e r o g e n e o u s   d i st r i b u t e d   c o m p u t i n g   s y s t e ms, ”   I E EE  T r a n s a c t i o n s   o n   S e rv i c e s   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   2 7 6 6 – 2 7 7 9 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TS C . 2 0 2 1 . 3 0 5 4 7 5 4 .   [ 2 6 ]   J.  S o n ,   T .   H e ,   a n d   R .   B u y y a ,   “ C l o u d S i mS D N ‐ N F V :   M o d e l i n g   a n d   si m u l a t i o n   o f   n e t w o r k   f u n c t i o n   v i r t u a l i z a t i o n   a n d   ser v i c e   f u n c t i o n   c h a i n i n g   i n   e d g e   c o m p u t i n g   e n v i r o n me n t s, ”   S o f t w a r e :   Pr a c t i c e   a n d   Ex p e r i e n c e ,   v o l .   4 9 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 7 4 8 – 1 7 6 4 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / sp e . 2 7 5 5 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O R       Fa r h a   N a a z           e a rn e d   h e r  B. E .   d e g re e   in   CS E  fro m   K.B. N  C o l leg e   o f  E n g in e e rin g   u n d e r  VTU   U n i v e rsity ,   B e lag a v i   in   2 0 1 2   a n d   m a ste r  d e g re e   in   M .T ech .   in   C S E  fro m   K.B. N   Co ll e g e   o f  E n g in e e rin g   u n d e r  V TU   U n i v e rsity   in   2 0 1 5 .   C u rre n tl y   sh e   is  re se a rc h   sc h o l a r   a t   K.B. N  U n i v e rsity   d o in g   h e r  P h . D.   in   CS E .   He r  a re a s  o f  i n tere st  a re   b ig   d a ta   a n a ly ti c s,   c lo u d   c o m p u ti n g ,   a n d   c o m p u ter   n e two rk s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   fa rh a n a a z _ 1 2 @re d iffma il . c o m .         S a m e e n a   Ba n u           is  a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r  in   th e   D e p a rtme n t  o f   C o m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f  E n g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   Kh a j a   Ba n d a   Na wa z   U n iv e rsity ,   Ka lab u rg i .   S h e   is  q u a li fied   in   b a c h e lo r  a n d   m a ste r  d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g i n e e rin g   a n d   P h . D .   i n   C o m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g   in   th e   a re a   o f  d ig it a l  ima g e   p ro c e ss in g .   S h e   is  h a v in g   2 1   y e a rs  o f  tea c h in g   e x p e rie n c e .   H e r  a re a s  o f  in tere st  a re   im a g e   p ro c e ss in g ,   m a c h in e   lea rn in g ,  a rti ficia l  in tell ig e n c e ,   a n d   in ter n e t  o f   t h in g s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   sa m e e n a b a n u 2 7 1 @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.