Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://ada.atilim.edu.tr/handle/123456789/24

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Subject "Açık kaynaklı yazılım"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Bulut Bilişim için Bir Enerji Optimizasyon Algoritması
    (2024) Şereflişan, Oğuzhan; Koyuncu, Murat
    Bu tezde, özellikle enerji tüketimini optimize etmeye odaklanan, konteyner yönetimi için özel olarak uyarlanmış Sanal Makine (VM) tahsisi için kullanılan Best-Fit algoritmasının varyantlarının ve Genetik Algoritmaların (GA'lar) yenilikçi entegrasyonu incelenmektedir. Bulut hizmetlerine olan artan talep, daha enerji verimli veri merkezi yönetim stratejilerinin geliştirilmesini gerektirmiştir. Geleneksel VM tahsis yöntemleri genellikle optimal kaynak kullanımını hedefleseler de artan enerji israfına yol açabilmektedirler. Bu araştırma, verimli bir şekilde kutu paketleme problemlerinde kullanılan ve enerji kullanımını baz alarak genetik algoritmanın seçme işlemi için uyarlanan ve enerji tüketimi odaklı olarak Best-Fit algoritması varyantı ile enerji kullanımına ve gelen iş yüküne göre değişken olan Genetik Algoritma varyantının birlikte uyarlanmasına dayanan, yeni bir yaklaşım önermektedir. Bu yaklaşım Maksimum Kullanıma Dayalı Genetik Algoritma (MUBGA) olarak adlandırılmıştır. MUBGA, VM'leri kaynak kullanımındaki boşlukları minimize etmek için sanal makineleri ve konteynerleri akıllıca tahsis ederken, GA bileşeni, tahsis stratejisini, sürekli olarak değişen yük ve altyapı koşullarına uyum sağlamak üzere evrimleştirir. CloudSim ortamında yapılan bir dizi simülasyon, önerilen modelin enerji verimliliği ve hesaplama yükü açısından standart tahsis stratejilerine karşı performansını değerlendirmiştir. Ayrıca MUBGA, VM yerleştirme ve seçim aşamalarında, daha önce test edilmiş olan İlk Uyan (FF), Çeyrekler Arası Aralık (IQR), Maksimum Korelasyon (MC), Minimum Taşıma Süresi (MMT), Medyan Mutlak Sapma (MAD), Yerel Regresyon (LR) ve Statik Eşik (THR) gibi mevcut algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, MUBGA olarak adlandırılan yeni geliştirilen algoritmanın, Hizmet Seviye Anlaşması (SLA) konusunda hafif bir hizmet kaybı olsa bile, özellikle büyük veri merkezlerinde, belirgin bir enerji tasarrufu sağladığını göstermektedir. Bu çalışma ile gerçek dünya bulut bilişim ortamlarında bu hibrit yaklaşımın potansiyelini ortaya konmaktadır. Bu çalışma, sadece konteyner tahsisinde teorik ilerlemelere katkıda bulunmakla kalmayıp, aynı zamanda veri merkezlerinde enerjiye duyarlı kaynak yönetimi için pratik sonuçlar sunmaktadır.