بهینه سازی استراتژی زمانبندی ترمیم بحران در ابر چندگانه با استفاده از الگوریتم بهینه سازی چند متغیرهCD- MOPSO
/حامد عباسی
: پردیس بین المللی ارس
، ۱۳۹۴
، راشدی
چاپی
کارشناسی ارشد
مهندسی کامپیوتر گرایش نرمافزار
۱۳۹۴/۱۱/۰۵
تبریز
امروزه ترمیم بحران سرویسی است که نیازمند بالاترین قابلیت اطمینان میباشد .نحوه انجام خدمات ترمیم بحران با استفاده از الگوی محاسبات ابری برای به حداکثر رساندن قابلیت اطمینان دادهها با کاهش هزینه یک چالش است .سیستمهای پردازش ابری تفاوتی با دیگر سیستمهای کامپیوتری ندارند، آنها می توانند با خطرات خاصی مانند :اشکال نرم افزاری، خطای سخت افزاری، نفوذ به شبکه، آسیب انسانی و بلایای طبیعی روبرو شوند .همه این خطرات ممکن است منجر به قطع سرویس ابری و حتی در برخی از موارد باعث از دست دادن دادهها شود .برای اطمینان بیشتر از قابلیت اطمینان دادهها ارائهدهندگان خدمات ابری استراتژیهای مختلفی مثل پشتیبانگیری دورهای ، هماهنگ سازی مداوم دادهها و آمادهسازی سیستم آمادهبکار در مناطق جغرافیایی مختلف برای حفاظت از دادهها دارند .از آنجایی که راهکارهای مرسوم نیاز به ایجاد و اجرای یک مرکز داده خصوصی برای حل مسئله ترمیم بحران دارند ایجاد چنین سیستمی بسیار پرهزینه و زمانبر میباشد که نقطه ضعف اینگونه سیستمها میباشد
The disaster recovery is a service that requires the highest reliability. How do disaster recovery services using cloud computing model to maximize data reliability with lower cost is a challenge. Other cloud computing systems are different, they can be certain risks, such as software bugs, hardware failure, network intrusion, human injury, face natural disasters. All these risks may lead to a cloud service outage and even in some cases lead to loss of data. Cloud service providers to ensure the reliability of data backup strategies such as periodic, continuous data synchronization and provisioning system for data protection with snap in different geographic regions. Since conventional solutions need to establish and run a private data center to resolve the issue with the creation of such a system is very costly and time-consuming restoration crisis, which is a disadvantage of such systems. Recent articles from multiple cloud resources for data storage and optimization of different scheduling strategies based on reducing the cost of backup and recovery time is short studied greatly increases the reliability of cloud services, but open to influence it can be a new evolutionary methods used to optimize cloud strategies. New methods in this category, particle swarm optimization method that has been used to solve problems single objective. In this thesis, using a new approach, optimization algorithm MOPSO-CD for solving multi-objective optimization scheduling strategy, is used. These algorithms are crowded with an operator due to the use of the process of mutation causes the Nondominated solutions across a variety of space solutions may be preserved. The need to find solutions and find optimum surround Nondominated with a high diversity of particles in algorithm for multiple MOPSO-CD simulation using multivariate algorithms and solving the objective function in this thesis has been discussed