Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[100430] Artykuł:

Scheduling of Distributed Applications in HHPCaaS Clouds for Internet of Things

Czasopismo: International Symposium on Design and Diagnostics of Electronic Circuits & Systems   Strony: 1-4
ISSN:  2334-3133
ISBN:  978-1-7281-9938-2
Wydawca:  IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA
Opublikowano: 2020
Seria wydawnicza:  IEEE International Symposium on Design and Diagnostics of Electronic Circuits & Systems
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Do oświadczenia
nr 3
Grupa
przynależności
Dyscyplina
naukowa
Procent
udziału
Liczba
punktów
do oceny pracownika
Liczba
punktów wg
kryteriów ewaluacji
Roman Stanisław Deniziak orcid logo WEAiIKatedra Systemów Informatycznych *Niezaliczony do "N"Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne50.00.00  
Sławomir Bąk Niespoza "N" jednostki50.00.00  

Grupa MNiSW:  Materiały z konferencji międzynarodowej (zarejestrowane w Web of Science)
Punkty MNiSW: 0
Klasyfikacja Web of Science: Proceedings Paper


Pełny tekstPełny tekst     DOI LogoDOI     Web of Science Logo Web of Science    
Keywords:

high performance computing  cloud computing  scheduling  Internet of things  heterogeneous computing 



Abstract:

The High Performance Computing as a Service provides the computing power to client applications on a pay-per-use basis. Contemporary high-performance servers gain high computing power by applying multi-core processors, graphics processors and FPGA accelerators. But efficient utilization of computing resources requires adequate management methods. In this paper, we propose a new method of scheduling IoT distributed applications in the heterogeneous cloud environment. We assume that applications, which have been requested for execution, are specified as directed acyclic graphs. Our method dynamically schedules all tasks using resource sharing by the applications. The goal of scheduling is to minimize the cost of resource hiring and to minimize the latency of all activated applications. Experimental results showed that our method gives significantly better utilization of computational resources than existing management methods for clouds. Thus, the cost of using the cloud can be reduced.