بازبینی و بررسی الگوریت مهای زمانبندی جریان کار در محیط ابری

رایانش ابری یک مدل محاسباتی است که امکان استفاده از منابع محاسباتی را بر اساس قانون پرداخت در ازا ی استفاده از آنها برای کاربران فراهم می کند. با این حال، به دلیل محدودیت منابع ابری ، زمانبندی کارآمد برای اجرای درخواست های متغیر کاربران بسیار مهم است . برا ی دسته بندی وظایف در زمانبندی و ارائه سرویس بهینه ، تحقیقات بسیاری در این زمینه صورت گرفته است و در نهایت به طراحی اصول، قواعد و روشهای به ینه زمانبندی در رایانش ابری منجر شده است .تکنیک های یادگیری تقویتی در الگوریتم های زمان بندی در محیط ابر به عنوان یک راهکار موثر و نوین برا ی بهبود کارایی سیستم ها ی رایانش ابر ی مطرح شدهاند. دلیل این انتخاب، قابلیت تطبیق با محیط پویا و پ یش بینی درخواست های متغیر با زمان و تخص یص منابع آینده نگرانه است که منجر به بهبود کارایی سیستم می شود. الگوریتم های زمانبندی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی معمولا شامل سه عنصر، یعنی فضای حالت ، مجموعه اقدامات و تابع پاداش هستند. با داشتن این سه عنصر، می توان به صورت خودکار و با استفاده از یادگیری تقویتی ، زمانبندی مناسبی را برای وظایف مختلف در محیط ابری ارائه داد.به طور خلاصه ، کاربرد تکنیک های یادگیری تقویتی در الگوریتم ها ی زمانبندی در رایانش ابری می تواند بهبود و بهینه سازی کارایی و عملکرد سیستم های رایانش ابری را به همراه داشته باشد. با این حال، باید توجه داشت که انتخاب و استفاده از الگوریتم های مناسب با توجه به نیازهای خاص هر پروژه از جمله زمانبندی و هزینه به ازای استفاده ضروری است .

کلیدواژه ها:

رایانش ابری ، زمانبندی وظایف ، یادگیری تقویتی