Pflichtenheft lastenheft Muster

Der Lastenausgleich zwischen virtuellen Maschinen (VMs) ist für die bereitstellung der Cloud-Services auf optimierte Weise mit minimalen Kosten und der gesamtfürdienigen Bereitstellung der Services erworbenen Zeit von bedeutung. In diesem Beitrag wurden die verschiedenen Forschungslücken zur Lastenausgleichsoptimierung in der bisherigen Literatur vorgestellt, die zur Lösung des Lastenausgleichsproblems in der Cloud-Umgebung angegangen werden müssen. In der aktuellen Arbeit wurde ein Framework für die Bereitstellung von Hybrid-Ansätzen für ressourcenbereitstellung und Lastenausgleich für die Ausführung von Workflows vorgeschlagen, um die Nutzung von VMs mit einer gleichmäßigen Lastverteilung zu optimieren. Das vorgeschlagene Framework basiert auf der Hybridisierung heuristischer Techniken mit metaheuristischem Algorithmus, um seine optimale Leistung in Bezug auf Makespan und Kosten zu erzielen. Zwei hybride Ansätze wurden für HDD-PLB Framework-Hybrid Predict Earliest Finish Time (PEFT) Heuristic with Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic (HPA) und Hybrid Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT) Heuristik mit ACO (HHA) vorgeschlagen. Die beiden vorgeschlagenen Ansätze für den Lastenausgleich wurden analysiert und verglichen, um zu bestimmen, welches für das vorgeschlagene HDD-PLB-Framework überlegen ist. AbstractForest-Wachstumsmodelle sind vielseitige Instrumente zur Analyse des Einflusses von Umweltveränderungen auf das Pflanzenwachstum. Ziel dieser Studie war es, mögliche Anpassungsstrategien durch Modellsimulationen zu analysieren, die verschiedene Wachstumsmodelle kombinieren. Anhand des prozessorientierten Wachstumsmodells BALANCE schätzten wir den Einfluss des Klimawandels auf das Baumwachstum.

Die Reaktionsmuster unterschiedlicher und regionsspezifischer Waldbestände wurden dann als Algorithmen im managementorientierten Wachstumsmodell SILVA implementiert. Das Wachstum von Waldbeständen wurde simuliert, wobei SILVA über 30 Jahre hinweg sich auf Managementoptionen konzentrierte, um verschiedene Anpassungsstrategien zu testen. Dieser Ansatz, Modelle mit unterschiedlichen Paradigmen zu kombinieren, zeigt das Forstunternehmen Zittau. Die Ergebnisse der Simulationen für das Unternehmen Zittau vermitteln, wie die Waldplanung von langfristigen Informationen aus der Szenarioanalyse profitieren kann. Klimasimulationen zeigen, dass Waldbestände Kapazitäten verlieren können – z. B. Kapazitätssteigerungen –, um auf Bewirtschaftungsmaßnahmen zu reagieren. Das bedeutet einen Verlust von Regulierungsalternativen für die Waldplanung im Rahmen des verwendeten Klimaschutzszenarios. Ein Laubholzanteil von 27 % im Zittauer Wald hat dagegen möglicherweise eine gewisse Pufferfunktion und mäßigt die Auswirkungen des Klimawandels auf die Produktion. (1) Funktionalität des Resource Brokers. Benutzer übermitteln ihren Auftrag zur Ausführung in der Grid-Umgebung.

Diese Anforderungen werden vom Grid-Portal übernommen, das die Informationen über den aktuellen Status anderer Ressourcen und auch die Aufträge sammelt, die bereits in der Grid-Umgebung ausgeführt werden. Sobald die ressourcen für den übermittelten Auftrag gefunden wurden, ordnet sie sie dem Einzelvorgang zu (Ressourcenbindung). Der Planer erhält dann den Auftrag für die Übermittlung an das Grid. Die Ergebnisse werden gesammelt und zur späteren Verwendung an den Ressourcenbroker weitergegeben. Benutzer können die Ergebnisse auch aus dem Portal abrufen. Da die Grid-Umgebung in der Regel plattformübergreifend ist, ist es schwierig, die Ressourcenstatusinformationen aus dieser plattformübergreifenden Umgebung zu erhalten. Die implementierte Architektur bietet auch einen Dienst, der verwendet werden kann, um die Informationen für Ressourcen, die Arbeitslast von Aufträgen und andere Netzwerkbedingungen im Zusammenhang mit allen verteilten Standorten im Grid zu sammeln. Hauptziele sind die Optimierung der Warteschlangenzeit und der Standortauslastung sowie die Verbesserung der Übertragungszeit für ausführbare Daten und der dabei erzielten Ergebnisse.

Eine Planungsentscheidung wird auf der Grundlage von drei Kosten getroffen, die Netzwerkkosten, Berechnungskosten und Datenübertragungskosten sind (siehe (1) ). Die Herstellungsspanne des ursprünglichen Zeitplans von HEFT ist 80. Nach der Anwendung des Dehnungsmechanismus auf die Datenübertragungen, die Engpässe miteinander teilen, erhöhte sich die Spanne des realistischen Zeitplans von 80 auf 104, was eine Erhöhung von darstellt. Der Mechanismus der netzwerkbewussten Planung wurde dann 50 Mal wiederholt, um einen besseren Zeitplan zu finden, und die resultierende Makespan nach jeder Iteration wird in Abbildung 11 dargestellt.