Balanceo inteligente de carga de trabajo en sistemas distribuidos heterogéneos

Autores
La Red Martínez, David Luis; Marecos Brizuela , Marecos; Agostini, Federico; Fornerón Martínez, Jorge Tomás; Acosta, Julio Cesar
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: La Red Martínez, David Luis. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Marecos Brizuela, Marecos. Universidad Nacional de Pilar; Paraguay.
Fil: Agostini, Federico. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Fornerón Martínez, Jorge Tomás. Universidad Nacional de Pilar; Paraguay.
Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
El artículo aborda la problemática del balanceo de carga en sistemas distribuidos heterogéneos, donde múltiples nodos comparten recursos y ejecutan procesos simultáneamente. El desafío radica en evitar que algunos nodos se sobrecarguen mientras otros permanecen ociosos, lo que puede afectar negativamente el rendimiento del sistema. Se propone un modelo basado en un algoritmo de migración inteligente de procesos que permite redistribuir la carga de trabajo de manera eficiente. Este enfoque evalúa el estado de los nodos y los procesos, utilizando la desviación estándar como métrica para identificar y corregir los desequilibrios. El algoritmo también considera la compatibilidad entre nodos, teniendo en cuenta tanto el hardware como el software de cada uno. La propuesta se centra en la gestión dinámica y adaptativa de los recursos compartidos, ajustando el balanceo de carga según las necesidades específicas de cada sistema. El artículo concluye que el enfoque propuesto mejora tanto el rendimiento general como el consumo de energía en sistemas distribuidos.
The article addresses the issue of workload balancing in heterogeneous distributed systems, where multiple nodes share resources and execute processes simultaneously. The challenge lies in preventing some nodes from becoming overloaded while others remain idle, which can negatively impact system performance. The proposed solution is an intelligent process migration model that allows for efficient redistribution of the workload. This approach evaluates the status of nodes and processes, using standard deviation as a metric to detect and correct imbalances. The algorithm also considers compatibility between nodes, considering both hardware and software components. The proposal focuses on the dynamic and adaptive management of shared resources, adjusting workload balancing according to the specific needs of each system. The article concludes that the proposed approach improves both overall performance and energy consumption in distributed systems.
O artigo aborda o problema de balanceamento de carga em sistemas distribuídos heterogêneos, onde múltiplos nós compartilham recursos e executam processos simultaneamente. O desafio está em evitar que alguns nós fiquem sobrecarregados enquanto outros permanecem ociosos, o que pode afetar negativamente o desempenho do sistema. A solução proposta é um modelo inteligente de migração de processos que permite uma redistribuição eficiente da carga de trabalho. Esse método avalia o estado dos nós e processos, utilizando o desvio padrão como métrica para identificar e corrigir os desequilíbrios. O algoritmo também considera a compatibilidade entre os nós, levando em conta os componentes de hardware e software de cada um. A proposta foca na gestão dinâmica e adaptativa dos recursos compartilhados, ajustando o balanceamento de carga de acordo com as necessidades específicas de cada sistema. O artigo conclui que o modelo proposto melhora tanto o desempenho geral quanto o consumo de energia em sistemas distribuídos.
Fuente
Brazilian Journal of Development, 2025, vol. 11, no. 1, p. 1-23.
Materia
Sistemas operativos
Sistemas distribuidos
Gestión de recursos y procesos
Balanceo de carga de trabajo
Operating systems
Distributed systems
Resource and process management
Workload balancing
Sistemas operacionais
Gestão de recursos e processos
Balanceamento de carga de trabalho
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
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Universidad Nacional de Pilar; Paraguay.Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.El artículo aborda la problemática del balanceo de carga en sistemas distribuidos heterogéneos, donde múltiples nodos comparten recursos y ejecutan procesos simultáneamente. El desafío radica en evitar que algunos nodos se sobrecarguen mientras otros permanecen ociosos, lo que puede afectar negativamente el rendimiento del sistema. Se propone un modelo basado en un algoritmo de migración inteligente de procesos que permite redistribuir la carga de trabajo de manera eficiente. Este enfoque evalúa el estado de los nodos y los procesos, utilizando la desviación estándar como métrica para identificar y corregir los desequilibrios. El algoritmo también considera la compatibilidad entre nodos, teniendo en cuenta tanto el hardware como el software de cada uno. La propuesta se centra en la gestión dinámica y adaptativa de los recursos compartidos, ajustando el balanceo de carga según las necesidades específicas de cada sistema. El artículo concluye que el enfoque propuesto mejora tanto el rendimiento general como el consumo de energía en sistemas distribuidos.The article addresses the issue of workload balancing in heterogeneous distributed systems, where multiple nodes share resources and execute processes simultaneously. The challenge lies in preventing some nodes from becoming overloaded while others remain idle, which can negatively impact system performance. The proposed solution is an intelligent process migration model that allows for efficient redistribution of the workload. This approach evaluates the status of nodes and processes, using standard deviation as a metric to detect and correct imbalances. The algorithm also considers compatibility between nodes, considering both hardware and software components. The proposal focuses on the dynamic and adaptive management of shared resources, adjusting workload balancing according to the specific needs of each system. The article concludes that the proposed approach improves both overall performance and energy consumption in distributed systems.O artigo aborda o problema de balanceamento de carga em sistemas distribuídos heterogêneos, onde múltiplos nós compartilham recursos e executam processos simultaneamente. O desafio está em evitar que alguns nós fiquem sobrecarregados enquanto outros permanecem ociosos, o que pode afetar negativamente o desempenho do sistema. A solução proposta é um modelo inteligente de migração de processos que permite uma redistribuição eficiente da carga de trabalho. Esse método avalia o estado dos nós e processos, utilizando o desvio padrão como métrica para identificar e corrigir os desequilíbrios. 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El artículo aborda la problemática del balanceo de carga en sistemas distribuidos heterogéneos, donde múltiples nodos comparten recursos y ejecutan procesos simultáneamente. El desafío radica en evitar que algunos nodos se sobrecarguen mientras otros permanecen ociosos, lo que puede afectar negativamente el rendimiento del sistema. Se propone un modelo basado en un algoritmo de migración inteligente de procesos que permite redistribuir la carga de trabajo de manera eficiente. Este enfoque evalúa el estado de los nodos y los procesos, utilizando la desviación estándar como métrica para identificar y corregir los desequilibrios. El algoritmo también considera la compatibilidad entre nodos, teniendo en cuenta tanto el hardware como el software de cada uno. La propuesta se centra en la gestión dinámica y adaptativa de los recursos compartidos, ajustando el balanceo de carga según las necesidades específicas de cada sistema. El artículo concluye que el enfoque propuesto mejora tanto el rendimiento general como el consumo de energía en sistemas distribuidos.
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