DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Algoritmalar Dokümanı v Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr.

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Algoritmalar Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011. Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr."

Transkript

1 DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Algoritmalar Dokümanı v Sefai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. Atakan Doğan

2 1. Giriş DGridSim, Veri Grid sistemlerinin performansına etki eden en temel üç bileşenin tek bir ortak ortamda benzetilmesini hedef alarak önerilmiş ve geliştirilmiştir. Bu üç bileşen sırasıyla iş çizelgeleme, veri dağıtımı ve veri kopyalama bileşenleridir. Bu nedenle, Sistem/Bileşen Modelleri Dokümanı nda detaylandırıldığı ve Tablo 1 de özetlendiği gibi, DGridSim farklı iş çizelgeleme, veri dağıtımı ve veri kopyalama modellerini desteklemektedir. Bu modellerden bir bölümü literatürde sunulmuş olan çalışmalardan derlenmiş olup, bir bölümü ise bu çalışma kapsamında önerilmiştir. İş Çizelgeleme Veri Dağıtımı Veri Kopyalama Model-I Hiyerarşik Hiyerarşik Çekme, dağıtık-itme, merkezi-itme Model-II Merkezi Merkezi İtme-merkezi Model-III Merkezi Merkezi İtme-merkezi Model-IV Dağıtık Hiyerarşik Çekme, dağıtık-itme, merkezi-itme Tablo 1: DGridSim simülatörünün desteklediği veri grid sistemi modelleri. DGridSim tarafından desteklenmekte olan iş çizelgeleme, veri dağıtımı ve veri kopyalama modellerini üç farklı bakış açısından karakterize etmek mümkündür: (1) Modeli oluşturan Veri Grid sistemi servisleri, (2) Modeli oluşturan Veri Grid servisleri arasındaki etkileşimler, (3) Model kapsamında çalışan ilgili algoritmalar. Sistem/Bileşen Modelleri Dokümanı birinci ve ikinci bakış açısını olabildiğince detaylı bir biçimde açıklamaktadır. Bu dokümanda ise son bakış açısı olan, algoritmalar, aşağıdaki bölümlerde detaylandırılmıştır.

3 2. İş Çizelgeleme Algoritmaları DGridSim, Veri Grid Sistem Modelleri Dokümanı nda açıklandığı gibi, üç farklı iş çizelgeleme modelini desteklemektedir. DGridSim bu bakımdan literatürde tektir; literatürde genel kabul görmüş ve yaygın olarak kullanılmakta olan simülatörler sadece bir iş çizelgeleme modelini desteklemektedirler. DGridSim simülatörünün diğer bir biricik özelliği ise, barındırmış olduğu ilgili tüm çizelgeleme algoritmaları için hem federal hem de hiyerarşik (tiered) veri organizasyonu modelini desteklemesidir. Federal veri organizasyonu modelinde, Veri Grid sistemindeki her bir sitenin hem hesaplama hem de veri depolama birimlerine sahip olduğu ve başlangıçta verinin rasgele bir biçimde sitelere dağıtıldığı kabul edilir. Dolayısıyla, sisteme gönderilen bir iş herhangi bir sitedeki bir işlem elemanı tarafından çalıştırılabilir. Hiyerarşik veri organizasyonu modelinde ise, Veri Grid sistemindeki siteler üç farklı hiyerarşi seviyesinde gruplandırılmışlardır. Hiyerarşi-0 seviyesinde sadece veri depolama elemanlarına sahip tek bir site bulunur ve başlangıçta tüm verinin bu sitede depolandığı kabul edilir. Hiyerarşi-0 sitenin altında yine sadece veri depolama elemanlarına sahip birden fazla Hiyerarşi-1 site bulunur. Her bir Hiyerarşi-1 sitenin altında ise bir veya birden fazla hem hesaplama hem de veri depolama elemanına sahip Hiyerarşi-2 site(ler) bulunur. Dolayısıyla, sisteme gönderilen bir iş, sadece herhangi bir Hiyerarşi-2 sitedeki bir işlem elemanı tarafından çalıştırılabilir Hiyerarşik İş Çizelgeleme Algoritmaları DGridSim tarafından desteklenen hiyerarşik iş çizelgeleme modeli, iki seviyeli bir hiyerarşi içerir: Grid Scheduling Service (GSS) merkezi bir servistir ve kullanıcılar tarafından sisteme gönderilen işlerin hangi siteye yönlendirileceğine karar veren bir iş çizelgeleme algoritması çalıştırır. Site Scheduling Service (SSS) sistemdeki her bir site tarafından çalıştırılan dağıtık bir servistir ve kendisine GSS tarafından yönlendirilen işlerin, site içerisinde hangi işlem elemanda çalışacağına karar veren bir çizelgeleme algoritmasını çalıştırır. Aşağıdaki bölümlerde, hiyerarşik model kapsamında DGridSim tarafından desteklenen iş çizelgeleme algoritmaları açıklanmaktadır GSS Algoritma-1: Rasgele 3. İş çizelgeleme kuyruğuna giren her bir iş için, beklemeksizin bir site rastgele olarak seçilir GSS Algoritma-2: En Erken Son Zaman İlk 1. Çevrim dışı çalışır.

4 3. İş çizelgeleme olayı periyodik olarak oluştuğunda, kuyrukta bekleyen işler son zamanlarına göre küçükten büyüğe dizilir. 4. Bu sıraya göre, her bir iş için bir site rastgele olarak seçilir GSS Algoritma-3: Minimum Tamamlama Zamanı İlk 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin anlık ortalama iş yükünü (saniye) öğrenir. a. Sitenin anlık ortalama iş yükü = Sitedeki işlem elemanlarında kuyrukta çalışmayı bekleyen işlerin toplam iş yükü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 5. İş tamamlama zamanı her bir site için hesaplanır. a. İş tamamlama zamanı = Beklenen işlem yükü + Beklenen çalışma zamanı i. Beklenen işlem yükü = Sitenin anlık ortalama iş yükü ii. Beklenen çalışma zamanı = İşin büyüklüğü (MI)/Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 1. İşin büyüklüğü (MI) : İş ile birlikte gönderilir 6. Siteler iş tamamlama zamanına göre küçükten-büyüğe sıraya dizilir. 7. İş ilk sıradaki siteye atanır GSS Algoritma-4: Minimum Tamamlama Zamanı İlk Veri Var 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin anlık ortalama iş yükünü (saniye) öğrenir. a. Sitenin anlık ortalama iş yükü = Sitedeki işlem elemanlarında kuyrukta çalışmayı bekleyen işlerin toplam iş yükü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 5. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. 6. İş tamamlama zamanı, eğer işle ilişkili hiç bir veri yoksa her bir site için; aksi takdirde sadece veriye sahip her bir site için hesaplanır. a. İş tamamlama zamanı = Beklenen işlem yükü + Beklenen çalışma zamanı i. Beklenen işlem yükü = Sitenin anlık ortalama iş yükü ii. Beklenen çalışma zamanı = İşin büyüklüğü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 7. Siteler iş tamamlama zamanına göre küçükten-büyüğe sıraya dizilir. 8. İş ilk sıradaki siteye atanır.

5 GSS Algoritma-5: MinMin Veri Var 1. Çevrim dışı çalışır. 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin anlık ortalama iş yükünü (saniye) öğrenir. a. Sitenin anlık ortalama iş yükü = Sitedeki işlem elemanlarında kuyrukta çalışmayı bekleyen işlerin toplam iş yükü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 5. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak, kuyrukta bekleyen her bir iş için, işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. 6. Kuyrukta bekleyen her bir iş için, iş tamamlama zamanları hesaplanır. İş tamamlama zamanı, eğer işle ilişkili hiç bir veri yoksa her bir site için; aksi takdirde sadece veriye sahip her bir site için hesaplanır. a. İş tamamlama zamanı = Beklenen işlem yükü + Beklenen çalışma zamanı i. Beklenen işlem yükü = Sitenin anlık ortalama iş yükü ii. Beklenen çalışma zamanı = İşin büyüklüğü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 7. Kuyrukta bekleyen işler arasından, her bir adımda, bir iş ve bu işin atanacağı bir site şu şekilde belirlenir: a. Kuyruktaki işler arasında, minimum iş tamamlama zamanına sahip olan iş (iş A ) ve site (site A ) belirlenir, ve belirlenen bu iş ilgili siteye atanır. İş iş A kuyruktan silinir. b. Kuyrukta bekleyen her bir işin iş tamamlama zamanı sadece site (site A ) için yeniden hesaplanır. Bu hesaplama yapılırken, iş A ile ilgili verinin site A organizasyonunda olduğu kabul edilir. i. İş tamamlama zamanı = Beklenen işlem yükü + Beklenen çalışma zamanı 1. Beklenen işlem yükü = Anlık ortalama iş yükü (site A ) + Beklenen çalışma zamanı (iş A, site A ) 2. Beklenen çalışma zamanı = İşin büyüklüğü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) GSS Algoritma-6: Gerçek-Zamanlı Minimum Tamamlama Zamanı İlk Veri Dağıtımı 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin anlık ortalama iş yükünü (saniye) öğrenir. a. Sitenin anlık ortalama iş yükü = Sitedeki işlem elemanlarında kuyrukta çalışmayı bekleyen işlerin toplam iş yükü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 5. GSS, beklenen iş başlama zamanını her site için hesaplar.

6 a. Beklenen iş başlama zamanı = max (sitenin anlık ortalama iş yükü, beklenen veri hazır zamanı) b. Beklenen veri hazır zamanı 10. adımdaki gibi hesaplanır. 6. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak [beklenen iş başlama zamanı, beklenen iş başlama zamanı + beklenen çalışma zamanı] zaman aralığında işi tamamlayabilecek kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip en az bir tane işlem elemanı bulunan siteleri öğrenir. a. Beklenen çalışma zamanı = İşin büyüklüğü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 7. İş tamamlama zamanı, eğer altıncı adımda hiç bir site bulunamamışsa tüm siteler için; aksi takdirde sadece altınca adımda bulunan her bir site için hesaplanır. a. İş tamamlama zamanı = Beklenen işlem yükü + Beklenen çalışma zamanı i. Beklenen işlem yükü = Sitenin anlık ortalama iş yükü 8. Siteler iş tamamlama zamanına göre küçükten-büyüğe sıraya dizilir. 9. İş ilk sıradaki siteye atanır. 10. Beklenen veri hazır zamanın hesaplanması: a. İş ile ilgili tüm veriler hedef sitede bulunuyorsa: Beklenen veri hazır zamanı = 0 b. İş ile ilgili en az bir veri hedef sitede bulunmuyorsa: Beklenen veri hazır zamanı = beklenen ortalama yol gecikmesi + max { veri büyüklüğü / beklenen veri bant genişliği } i. max operatörü: işle ilgili birden fazla veri çeşitli kaynak sitelerden hedef siteye kopyalandığı durumda kullanılır c. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. d. Beklenen ortalama yol gecikmesi = Beklenen ortalama yarıçap x ortalama link gecikmesi + hedef site link gecikmesi + kaynak siteler ortalama link gecikmesi i. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak Internet link sayısı (sadece edge router+core router ları birbirine bağlayan linkler) ve link gecikmeleri değerlerini öğrenir. ii. Beklenen ortalama yarıçap = karekök(internet link sayısı) iii. Ortalama link gecikmesi = Internet link gecikmelerinin toplamı/ internet link sayısı iv. Hedef site link gecikmesi = Hedef site depolama elemanı ortalama link gecikmesi + gateway-edge router link gecikmesi v. Kaynak siteler ortalama link gecikmesi = toplam(kaynak site depolama elemanı ortalama link gecikmesi + gateway-edge router link gecikmesi)/kaynak site sayısı e. Beklenen veri bant genişliği şu şekilde hesaplanır. i. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak linklerin anlık kullanılabilir bant genişliği verilerini öğrenir ii. Beklenen veri bant genişliği = min (ortalama anlık kullanılabilir internet link bant genişliği, kaynak siteler ortalama anlık kullanılabilir link bant genişliği, hedef site anlık kullanılabilir link bant genişliği) 1. Ortalama anlık kullanılabilir internet link bant genişliği = Kullanılabilir internet bant genişliklerinin toplamı/internet link sayısı

7 2. Kaynak siteler ortalama anlık kullanılabilir link bant genişliği = toplam{min(storage-gateway ortalama bant genişliği, gateway-edge router bant genişliği)}/kaynak site sayısı 3. Hedef site anlık kullanılabilir link bant genişliği = min(storage-gateway ortalama bant genişliği, gateway-edge router bant genişliği) GSS Algoritma-7: Gerçek-Zamanlı MinMin Veri Dağıtımı 1. Çevrim dışı çalışır. 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir sitenin anlık ortalama iş yükünü (saniye) öğrenir. a. Sitenin anlık ortalama iş yükü = Sitedeki işlem elemanlarında kuyrukta çalışmayı bekleyen işlerin toplam iş yükü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 5. Kuyrukta bekleyen her bir iş için, iş tamamlama zamanları 6-8 adımlarında açıklandığı gibi hesaplanır. 6. GSS, beklenen iş başlama zamanını her site için hesaplar. a. Beklenen iş başlama zamanı = max (sitenin anlık ortalama iş yükü, beklenen veri hazır zamanı) b. Beklenen veri hazır zamanı Bölüm da anlatıldığı gibi hesaplanır. 7. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak [beklenen iş başlama zamanı, beklenen iş başlama zamanı + beklenen çalışma zamanı] zaman aralığında işi tamamlayabilecek kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip en az bir tane işlem elemanı bulunan siteleri öğrenir. a. Beklenen çalışma zamanı = İşin büyüklüğü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS) 8. İş tamamlama zamanı, eğer altıncı adımda hiç bir site bulunamamışsa tüm siteler için; aksi takdirde sadece altınca adımda bulunan her bir site için hesaplanır. a. İş tamamlama zamanı = Beklenen işlem yükü + Beklenen çalışma zamanı i. Beklenen işlem yükü = Sitenin anlık ortalama iş yükü 9. Kuyrukta bekleyen işler arasından, her bir adımda, bir iş ve bu işin atanacağı bir site şu şekilde belirlenir: a. Kuyruktaki işler arasında, minimum iş tamamlama zamanına sahip olan iş (iş A ) ve site (site A ) belirlenir, ve belirlenen bu iş ilgili siteye atanır. İş iş A kuyruktan silinir. b. Kuyrukta bekleyen her bir işin iş tamamlama zamanı sadece site (site A ) için yeniden hesaplanır. Bu hesaplama yapılırken, iş A ile ilgili verinin site A organizasyonunda olduğu kabul edilir. i. İş tamamlama zamanı = Beklenen işlem yükü + Beklenen çalışma zamanı 1. Beklenen işlem yükü = Anlık ortalama iş yükü (site A ) + Beklenen çalışma zamanı (iş A, site A ) 2. Beklenen çalışma zamanı = İşin büyüklüğü (MI)/ Sitenin toplam işlem kapasitesi (MIPS)

8 SSS Algoritma-1: Gerçek Zamanlı MaxMax 3. SSS bileşeni, Local Information Service bileşenini sorgulayarak sitedeki her bir işlem öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. SSS bileşeni, Local Reservation Service bileşenini sorgulayarak [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan site işlem elemanlarını öğrenir. 5. İş için beklenen iş başlangıç zamanı her bir işlem elemanı için hesaplanır. a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 6. İşlem elemanları, beklenen iş başlangıç zamanına göre, büyükten küçüğe sıraya dizilirler. 7. İş ilk sıradaki işlem elemanına atanır Merkezi İş Çizelgeleme Algoritmaları (Model-II) DGridSim tarafından desteklenen merkezi iş çizelgeleme modelinde, kullanıcılar tarafından sisteme gönderilen işlerin hangi sitedeki hangi işlem elemanında çalışacağına karar veren bir iş çizelgeleme algoritması sadece bulunur. Dolayısıyla, hiyerarşik modelden farklı olarak, sitelerde herhangi bir iş çizelgeleme algoritması bulunmamaktadır. Aşağıdaki bölümlerde, merkezi model kapsamında DGridSim tarafından desteklenen iş çizelgeleme algoritmaları açıklanmaktadır GSS Algoritma-1: Rasgele 3. İş çizelgeleme kuyruğuna giren her bir iş için, beklemeksizin bir işlem elemanı rastgele olarak seçilir. 4. İş için beklenen iş başlangıç zamanı bu işlem elemanı için hesaplanır. a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [beklenen iş başlangıç zamanı, iş son zamanı] zaman aralığında işi tamamlayabilecek kadar işlem kapasitesi olup/olmadığını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service bileşeninde olumlu bir yanıt alırsa işi bu işlem elemanına çizelgeler; aksi takdirde iş kuyruktan atılır GSS Algoritma-2: En Erken Son Zaman İlk 1. Çevrim dışı çalışır.

9 3. İş çizelgeleme olayı periyodik olarak oluştuğunda, kuyrukta bekleyen işler son zamanlarına göre küçükten büyüğe dizilir. Bu sıraya göre kuyrukta bekleyen her bir iş için 4-6. adımlar tekrar edilir. 4. İş için beklenen iş başlangıç zamanı bu işlem elemanı için hesaplanır. a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [beklenen başlangıç, iş son zamanı] zaman aralığında işi tamamlayabilecek kadar işlem kapasitesi olup/olmadığını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service bileşeninden olumlu bir yanıt alırsa işi bu işlem elemanına çizelgeler; aksi takdirde iş kuyruktan atılır GSS Algoritma-3: Hazır En Hızlı İşlem Elemanı İlk 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir işlem elemanın işlem kapasitesini (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlar-başlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan işlem elemanlarını öğrenir. 5. GSS, Reservation Service bileşeni tarafından kendisini bildirilen her bir işlem elemanı için beklenen iş başlangıç zamanını hesaplar: a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 6. İşlem elemanları beklenen iş başlangıç zamanına göre büyükten-küçüğe sıraya dizilir. 7. İş sıradaki ilk işlem elemanına çizelgelenir GSS Algoritma-4: Hazır En Hızlı İşlem Elemanı İlk Veri Var 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir işlem elemanın işlem kapasitesini (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlar-başlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan işlem elemanlarını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service ve Replica Location Service bileşenleri sorgularına bağlı olarak iki durumla karşılaşabilir: a. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden hiçbirisi, işin ihtiyaç duyduğu bir veriye sahip olmayabilir. Bu durumda,

10 iş Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarından herhangi birisine çizelgelenir. b. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden birisi veya birden fazlası, işin ihtiyaç duyduğu en az bir veriye sahip olabilir. Bu durumda, iş, Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanları arasından, sadece veriye sahip sitelerde bulunan işlem elemanlarının herhangi birisine çizelgelenir. 7. GSS, Madde-6 ya göre belirlenmiş olan her bir işlem elemanı için beklenen iş başlangıç zamanını hesaplar: a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 8. İşlem elemanları beklenen iş başlangıç zamanına göre büyükten-küçüğe sıraya dizilir. 9. İş sıradaki ilk işlem elemanına çizelgelenir GSS Algoritma-5: Yığın - Hazır En Hızlı İşlem Elemanı İlk Veri Var 1. Çevrim dışı çalışır. 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir işlem elemanın işlem kapasitesini (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlar-başlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak, kuyrukta bekleyen her bir iş için, işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, kuyrukta bekleyen her bir iş için, [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan işlem elemanlarını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service ve Replica Location Service bileşenleri sorgularına bağlı olarak, kuyrukta bekleyen her bir iş için, iki durumla karşılaşabilir: a. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden hiçbirisi, işin ihtiyaç duyduğu bir veriye sahip olmayabilir. Bu durumda, iş Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarından herhangi birisine çizelgelenir. b. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden birisi veya birden fazlası, işin ihtiyaç duyduğu en az bir veriye sahip olabilir. Bu durumda, iş, Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanları arasından, sadece veriye sahip sitelerde bulunan işlem elemanlarının herhangi birisine çizelgelenir. 7. GSS, kuyrukta bekleyen her bir iş için, Madde-6 ya göre belirlenmiş olan her bir işlem elemanı için beklenen iş başlangıç zamanını hesaplar: a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 10. Kuyrukta bekleyen işler arasından, her bir adımda, bir iş ve bu işin atanacağı bir site şu şekilde belirlenir:

11 a. Kuyruktaki her bir iş için, maksimum beklenen iş başlangıç zamanını ve bu zamanı sağlayan işlem elemanını bul. b. İş ve işlem elemanı çiftlerini, maksimum beklenen iş başlangıç zamanına göre büyükten küçüğe sıraya diz. c. İlk sıradaki çift (iş A, ce A ) olsun. Dolayısıyla, iş (iş A ) işlem elemanı (ce A ) üzerine çizelgelenir. d. İş (iş A ) kuyruktan silinir. e. İşlem elemanı (ce A ), kuyruktaki diğer işlerin çizelgelemesinde artık kullanılmaz Merkezi İş Çizelgeleme Algoritmaları (Model-III) DGridSim tarafından desteklenen merkezi iş çizelgeleme modelinde (hem Model-II hem de Model-III için), kullanıcılar tarafından sisteme gönderilen işlerin hangi sitedeki hangi işlem elemanında çalışacağına karar veren bir iş çizelgeleme algoritması sadece bulunur. Dolayısıyla, hiyerarşik modelden farklı olarak, sitelerde herhangi bir iş çizelgeleme algoritması bulunmamaktadır. Model-II ve Model-III merkezi iş çizelgeleme yaklaşımları arasındaki temel fark şudur: Model- II iş çizelgeleme yaklaşımında, iş çizelgeleme ve veri dağıtımı çizelgeleme algoritmaları sırasıyla Grid Scheduling Service ve Data Manager bileşenleri tarafından birbirinden bağımsız bir şekilde gerçeklenmektedir. Model-III iş çizelgeleme yaklaşımında ise, veri dağıtımı çizelgeleme algoritması Grid Scheduling Service bileşenindeki iş çizelgeleme algoritmasının bir parçası olarak gerçeklenmektedir. Aşağıdaki bölümlerde, Model-III merkezi model kapsamında DGridSim tarafından desteklenen iş çizelgeleme algoritmaları açıklanmaktadır GSS Algoritma-1: Rasgele 3. İş çizelgeleme kuyruğuna giren her bir iş için, beklemeksizin bir işlem elemanı rastgele olarak seçilir. 4. İş için beklenen iş başlangıç zamanı bu işlem elemanı için hesaplanır. a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [beklenen başlangıç, iş son zamanı] zaman aralığında işi tamamlayabilecek kadar işlem kapasitesi olup/olmadığını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service bileşeninden olumlu bir yanıt alamazsa iş kuyruktan atılır. Aksi takdirde, GSS, işin beklenen iş başlangıç zamanında çalışmaya başlayabilmesi için gerekli olan verilerin zamanında işlem elemanında ve sitede olup/olamayacağı belirler.

12 a. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [şimdiki zaman, beklenen iş başlangıç zamanı] zaman aralığında ağdaki her bir link için linkin minimum kullanılabilir bant genişliğini öğrenir. b. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [beklenen iş başlangıç zamanı, iş son zamanı] zaman aralığında site ağ anahtarı-işlem elemanı ve veri depolama elemanı-ağ anahtarı arasında bulunan her bir link için linkin minimum kullanılabilir bant genişliğini öğrenir. c. İşle ilgili sitede bulunmayan her bir veri için: i. Verinin transferi için minimum bant genişliği gereksinimi (verinin büyüklüğü / (iş son zamanı - beklenen iş başlangıç zamanı)) olarak belirlenir. ii. Kaynak: İlgili veriye sahip herhangi bir sitenin veri depolama elemanı ve Hedef: İşlem elemanının bulunduğu sitedeki herhangi bir veri depolama elemanı olmak üzere, Dijkstra nın en kısa yol algoritmasını kullanarak kaynaktan hedefe sadece bant genişliği yeterli olan linkler (kullanılabilir bant genişliği minimum bant genişliği gereksiniminden büyük olanlar) kullanılarak bir yol bulunur. iii. Eğer kaynaktan hedefe bir yol bulunamazsa sıradaki bir sonraki işlem elemanı için (ii) maddesine dönülür. Eğer bir yol bulunursa, 1. Hedef veri depolama elemanını ilgili işlem elemanına bağlayan yol üzerindeki linklerin [beklenen iş başlangıç zamanı, iş son zamanı] zaman aralığında (verinin büyüklüğü / (iş son zamanı - beklenen iş başlangıç zamanı)) kadar kullanılabilir bant genişliği olup/olmadığı sorgulanır. Eğer hedef veri depolama elemanını ilgili işlem elemanına bağlayan bir yol bulunamazsa, sıradaki bir sonraki işlem elemanı için (ii) maddesine dönülür. Eğer bir yol bulunursa, sonraki adıma geçilir. 2. Verinin kaynak siteden hedef siteye transferi ve hedef veri depolama elemanından ilgili işlem elemanına transferi sırasında kullanılan linklerin kullanılabilir bant genişlikleri (verinin büyüklüğü / (iş son zamanı - beklenen iş başlangıç zamanı)) kadar azaltılır. 7. Eğer iş için gerekli olan verilerin işin başlangıç zamanından önce bir sitede olması, iş bitine kadar bu sitede kalması ve sitedeki ilgili işlem elemanına yönlendirilebilmesi garanti edilebiliyorsa, iş bu işlem elemanına atanır. GSS işin başarılı bir biçimde tamamlanabilmesi için gerekli olan tüm hesaplama, ağ ve veri depolama kaynakları için Reservation Service bileşenine ilgili rezervasyon isteklerini gönderir GSS Algoritma-2: En Erken Son Zaman İlk 1. Çevrim dışı çalışır. 3. İş çizelgeleme olayı periyodik olarak oluştuğunda, kuyrukta bekleyen işler son zamanlarına göre küçükten büyüğe dizilir. Bu sıraya göre kuyrukta bekleyen her bir iş için 4-6. adımlar tekrar edilir. 4. İş için beklenen iş başlangıç zamanı bu işlem elemanı için hesaplanır.

13 a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [beklenen başlangıç, iş son zamanı] zaman aralığında işi tamamlayabilecek kadar işlem kapasitesi olup/olmadığını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service bileşeninden olumlu bir yanıt alamazsa iş kuyruktan atılır. Aksi takdirde, GSS, işin beklenen iş başlangıç zamanında çalışmaya başlayabilmesi için gerekli olan verilerin zamanında işlem elemanında ve sitede olup/olamayacağı Bölüm de anlatıldığı gibi belirler. 7. Eğer iş için gerekli olan verilerin işin başlangıç zamanından önce bir sitede olması, iş bitine kadar bu sitede kalması ve sitedeki ilgili işlem elemanına yönlendirilebilmesi garanti edilebiliyorsa, iş bu işlem elemanına atanır. GSS işin başarılı bir biçimde tamamlanabilmesi için gerekli olan tüm hesaplama, ağ ve veri depolama kaynakları için Reservation Service bileşenine ilgili rezervasyon isteklerini gönderir GSS Algoritma-3: En Hızlı İşlem Elemanı İlk 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir işlem elemanın işlem kapasitesini (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlar-başlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan işlem elemanlarını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service bileşeni tarafından kendisini bildirilen her bir işlem elemanı için beklenen iş başlangıç zamanını hesaplar: a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 7. İşlem elemanları beklenen iş başlangıç zamanına göre büyükten-küçüğe sıraya dizilir. 8. İlk sıradaki işlem elemanından başlayarak, işin çalışabilmesi için gerekli olan verilerin zamanında işlem elemanında ve sitede olup/olamayacağı Bölüm de anlatıldığı belirlenir. 9. Eğer iş için gerekli olan verilerin işin başlangıç zamanından önce bir sitede olması, iş bitine kadar bu sitede kalması ve sitedeki ilgili işlem elemanına yönlendirilebilmesi garanti edilebiliyorsa, iş bu işlem elemanına atanır. GSS işin başarılı bir biçimde tamamlanabilmesi için gerekli olan tüm hesaplama, ağ ve veri depolama kaynakları için Reservation Service bileşenine ilgili rezervasyon isteklerini gönderir GSS Algoritma-4: En Hızlı İşlem Elemanı İlk Veri Var

14 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir işlem elemanın işlem kapasitesini (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlar-başlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan işlem elemanlarını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service ve Replica Location Service bileşenleri sorgularına bağlı olarak iki durumla karşılaşabilir: a. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden hiçbirisi, işin ihtiyaç duyduğu bir veriye sahip olmayabilir. Bu durumda, iş Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarından herhangi birisine çizelgelenir. b. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden birisi veya birden fazlası, işin ihtiyaç duyduğu en az bir veriye sahip olabilir. Bu durumda, iş, Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanları arasından, sadece veriye sahip sitelerde bulunan işlem elemanlarının herhangi birisine çizelgelenir. 7. GSS, Madde-6 ya göre belirlenmiş olan her bir işlem elemanı için beklenen iş başlangıç zamanını hesaplar: a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 8. İşlem elemanları beklenen iş başlangıç zamanına göre büyükten-küçüğe sıraya dizilir. 9. İlk sıradaki işlem elemanından başlayarak, işin çalışabilmesi için gerekli olan verilerin zamanında işlem elemanında ve sitede olup/olamayacağı Bölüm de anlatıldığı gibi belirlenir. 10. Eğer iş için gerekli olan verilerin işin başlangıç zamanından önce bir sitede olması, iş bitine kadar bu sitede kalması ve sitedeki ilgili işlem elemanına yönlendirilebilmesi garanti edilebiliyorsa, iş bu işlem elemanına atanır. GSS işin başarılı bir biçimde tamamlanabilmesi için gerekli olan tüm hesaplama, ağ ve veri depolama kaynakları için Reservation Service bileşenine ilgili rezervasyon isteklerini gönderir GSS Algoritma-5: Yığın En Hızlı İşlem Elemanı İlk Veri Var 1. Çevrim dışı çalışır. 3. GSS, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak sistemdeki her bir işlem elemanın işlem kapasitesini (MIPS) öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlar-başlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. GSS, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak, kuyrukta bekleyen her bir iş için, işin gereksinim duyduğu verileri bulunduran siteleri öğrenir. 5. GSS, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, kuyrukta bekleyen her bir iş için, [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son

15 zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan işlem elemanlarını öğrenir. 6. GSS, Reservation Service ve Replica Location Service bileşenleri sorgularına bağlı olarak, kuyrukta bekleyen her bir iş için, iki durumla karşılaşabilir: a. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden hiçbirisi, işin ihtiyaç duyduğu bir veriye sahip olmayabilir. Bu durumda, iş Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarından herhangi birisine çizelgelenir. b. Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanlarının ait olduğu sitelerden birisi veya birden fazlası, işin ihtiyaç duyduğu en az bir veriye sahip olabilir. Bu durumda, iş, Reservation Service bileşeninin bildirmiş olduğu işlem elemanları arasından, sadece veriye sahip sitelerde bulunan işlem elemanlarının herhangi birisine çizelgelenir. 7. GSS, kuyrukta bekleyen her bir iş için, Madde-6 ya göre belirlenmiş olan her bir işlem elemanı için beklenen iş başlangıç zamanını hesaplar: a. Beklenen iş başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 8. Kuyrukta bekleyen işler arasından, her bir adımda, bir iş ve bu işin atanacağı bir site şu şekilde belirlenir: a. Kuyruktaki her bir iş için, maksimum beklenen iş başlangıç zamanını ve bu zamanı sağlayan işlem elemanını bul. b. İş ve işlem elemanı çiftlerini, maksimum beklenen iş başlangıç zamanına göre büyükten küçüğe sıraya diz. c. İlk sıradaki çift (iş A, ce A ) olsun. İşin (iş A ) işlem elemanı (ce A ) üzerine çizelgelenebilmesi için, madde-9 daki adımlar takip edilerek işle ilgili verilerin zamanında sitede olup/olamayacağı belirlenmeye çalışılır. d. İş (iş A ), iş işlem elemanı (ce A ) üzerine atansın veya atanmasın, kuyruktan silinir. e. Eğer işin (iş A ) işlem elemanı (ce A ) üzerine çizelgelenebileceğine karar verilirse, işlem elemanı (ce A ) kuyruktaki diğer işlerin çizelgelemesinde artık kullanılmaz. 9. İşin çalışabilmesi için gerekli olan verilerin zamanında işlem elemanında ve sitede olup/olamayacağı şu şekilde Bölüm de anlatıldığı gibi belirlenir Dağıtık İş Çizelgeleme Algoritmaları (Model-IV) Dağıtık iş çizelgeleme modelinde, hiyerarşik ve merkezi iş çizelgeleme yaklaşımlarında bulunan merkezi Grid Scheduling Service bileşeni ve bu bileşen kapsamında çalışan merkezi iş çizelgeleme algoritması bulunmaz. Dağıtık iş çizelgeleme modelinde işler, Site Job Submission Service bileşeni tarafından kabul edildikten sonra sitenin Site Scheduling Service bileşenine yönlendirilirler. Site Scheduling Service bileşeni kendisine gelen bu işleri mümkünse site içindeki bir işlem elemanında çalıştırır; mümkün değilse, başka bir siteye gönderir. Dolayısıyla, Site Scheduling Service bileşenine hem sitenin Site Job Submission Service bileşeninden hem de başka sitelerin Site Scheduling Service bileşenlerinden iş gelebilir.

16 Dağıtık iş çizelgeleme yaklaşımlarında, sitelerin dağıtık bir şeklide iş paylaşabilmeleri için bir mekanizmaya ihtiyaç duyulmaktadır. DGridSim dağıtık iş paylaşımına temel oluşturabilmek için, state-change broadcast to buddy set mekanizmasını içermektedir. Bu mekanizmada, öncelikli olarak, siteler birden fazla gruplara (buddy set) ayrılırlar. Aynı buddy set içindeki siteler aralarında iş paylaşımı yapabilmek için, birbirlerinin yük durumlarını takip ederler. Sitelerin yük durumu (CET, sitede çalışmakta olan işlerin toplam işlem zamanları) üç eşik değerine bağlı olarak aşağıdaki gibi belirlenir: 1. Az-yüklü: CET TH u Az yüklü bir site aşırı yüklü sitelerden iş kabul edebilir. 2. Orta-yüklü: TH u < CET TH f. 3. Tam-yüklü: TH f < CET TH v. Tam yüklü site, başka sitelerden iş kabul etmez ve başka sitelere iş göndermez. 4. Aşırı-yüklü: CET > TH v. Aşırı yüklü bir site, üzerine gelen işleri az yüklü başka sitelere transfer etmeyi çalışır. Eğer, iş bu sitede çalıştırılamazsa veya az yüklü başka bir site bulunamazsa, iş reddedilir. Bir site şu iki olay oluştuğunda buddy set indeki diğer sitelere yük durumu ile ilgili bilgilendirme yapar: az-yüklü durumdan tam-yüklü duruma geçtiği zaman veya tam-yüklü durumdan az-yüklü duruma geçtiği zaman SSS Algoritma-1: Gerçek Zamanlı MinMax ile İş Paylaşımı 3. SSS, Local Information Service bileşenini sorgulayarak sitedeki her bir işlem öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. SSS bileşeni, sitede çalışmasını tamamlayan her bir iş sonunda, sitenin yeni CET değerini hesaplar. Eğer yeni CET değeriyle birlikte site az-yüklü duruma gelirse, SSS bileşeni buddy set indeki sitelere az-yüklü olduğunu bildirir. 5. SSS, Local Reservation Service bileşenini sorgulayarak [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan site işlem elemanlarını öğrenir. 6. SSS iki farklı durumla karşılaşabilir: a. Local Reservation Service bileşeni istenen şartları sağlayan hiçbir işlem elemanı bulamaz. Bu durumda, SSS bileşeni sitenin yük durumuna göre aşağıdaki eylemlerden birisini yapar: i. Site aşırı-yüklü ise: SSS bileşeni, sitenin buddy set indeki sitelerden en az bir tanesi az-yüklü ise, iş bu az yüklü sitelerden birisine rasgele bir biçimde gönderir. ii. Site aşırı-yüklü değilse: SSS bileşeni iş reddeder. b. Local Reservation Service bileşeni istenen şartları sağlayan bir veya birden fazla işlem elemanı bulursa, SSS bileşeni 6-8 adımlarını ifa eder. 7. İş için beklenen çalışma başlangıç zamanı her bir işlem elemanı için hesaplanır.

17 a. Beklenen çalışma başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 8. İşlem elemanları, beklenen çalışma başlangıç zamanına göre, küçükten büyüğe sıraya dizilirler. 9. İş ilk sıradaki işlem elemanına atanır. a. SSS bileşeni, işin atamasını gerçekleştirdikten sonra, sitenin yeni CET değerini hesaplar. Eğer yeni CET değeriyle birlikte site tam-yüklü olarak duruma gelirse, SSS bileşeni buddy set indeki sitelere tam-yüklü olduğunu bildirir SSS Algoritma-2: Gerçek Zamanlı MaxMax ile İş Paylaşımı 3. SSS, Local Information Service bileşenini sorgulayarak sitedeki her bir işlem öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlarbaşlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 4. SSS bileşeni, sitede çalışmasını tamamlayan her bir iş sonunda, sitenin yeni CET değerini hesaplar. Eğer yeni CET değeriyle birlikte site az-yüklü duruma gelirse, SSS bileşeni buddy set indeki sitelere az-yüklü olduğunu bildirir. 5. SSS, Local Reservation Service bileşenini sorgulayarak [şimdiki zaman, iş son zamanı] zaman aralığında (işin büyüklüğü / (iş son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla işlem kapasitesine sahip olan site işlem elemanlarını öğrenir. 6. SSS iki farklı durumla karşılaşabilir: a. Local Reservation Service bileşeni istenen şartları sağlayan hiçbir işlem elemanı bulamaz. Bu durumda, SSS bileşeni sitenin yük durumuna göre aşağıdaki eylemlerden birisini yapar: i. Site aşırı-yüklü ise: SSS bileşeni, sitenin buddy set indeki sitelerden en az bir tanesi az-yüklü ise, iş bu az yüklü sitelerden birisine rasgele bir biçimde gönderir. ii. Site aşırı-yüklü değilse: SSS bileşeni iş reddeder. b. Local Reservation Service bileşeni istenen şartları sağlayan bir veya birden fazla işlem elemanı bulursa, SSS bileşeni 6-8 adımlarını ifa eder. 7. İş için beklenen çalışma başlangıç zamanı her bir işlem elemanı için hesaplanır. a. Beklenen çalışma başlangıç zamanı = İş son zamanı - İşin büyüklüğü (MI)/ İşlem 8. İşlem elemanları, beklenen çalışma başlangıç zamanına göre, büyükten küçüğe sıraya dizilirler. 9. İş ilk sıradaki işlem elemanına atanır. a. SSS bileşeni, işin atamasını gerçekleştirdikten sonra, sitenin yeni CET değerini hesaplar. Eğer yeni CET değeriyle birlikte site tam-yüklü olarak duruma gelirse, SSS bileşeni buddy set indeki sitelere tam-yüklü olduğunu bildirir.

18 3. Veri Dağıtımı Algoritmaları DGridSim, Veri Grid Sistem Modelleri Dokümanı nda açıklandığı gibi, iki farklı veri dağıtımı modelini desteklemektedir modelini desteklemektedir. 1. Hiyerarşik veri dağıtımı modeli: Bu modelde merkezi olarak çalışan Data Management Service bileşeni ve her bir sitede çalışan Local Data Management Service bileşeninden oluşan iki katmanlı bir hiyerarşi bulunur. a. Local Data Management Service bileşeni, siteye gelen işlerin veri isteklerinin yerel veya uzak veri depolama elemanlarından karşılanmasını sağlar. Local Data Management Service bileşeni, eğer işin ihtiyaç duyduğu veri yerel veri kopyalama elemanı tarafından sağlanabiliyorsa, veri kopyalama elemanı ve işlem elemanı arasındaki iki adet link için Local Reservation Service bileşenine rezervasyon isteğinde bulunur. Bu yerel rezervasyon işlemleri için herhangi bir veri dağıtımı algoritmasına ihtiyaç duymamaktadır. Local Data Management Service bileşeni, eğer işin ihtiyaç duyduğu veri yerel veri kopyalama elemanı tarafından sağlanamıyorsa, Data Management Service bileşenine veriyi uzak bir siteden bu siteye kopyalaması için bir veri transferi isteği gönderir. b. Data Management Service bileşeni ise siteden-siteye verilerin kopyalanmasının koordinasyonunu sağlar. Data Management Service, sitelerden gelen veri transferi isteklerini kabul eder ve bu isteklerden olabilecek azami sayıda karşılayabilmek için, bir veri dağıtımı algoritmasını kullanır. 2. Merkezi veri dağıtımı modeli: Bu modelde sadece merkezi olarak çalışan Data Management Service bileşeni bulunur. Hiyerarşik modelde olduğu gibi, Local Data Management Service bileşeni sitelerde bulunmaz. Data Management Service bileşeni, Grid Scheduling Service tarafından gönderilen veri transferi istekleri kapsamında, gerek siteden-siteye verilerin kopyalanmasını gerekse verilerin site içindeki veri depolama elemanından işlem elemanına transfer edilmesini sağlar. Tüm bu veri transferleri çizelgeleyebilmek için bir veri dağıtımı algoritması kullanır. Sonuç olarak, her ne kadar hiyerarşik ve merkezi veri dağıtımı modellerinde izlenen süreçler birbirinden farklı olsa da, her iki modelde de ortak olan nokta şudur: Merkezi Data Management Service bileşeni kapsamında çalışan bir veri dağıtımı algoritması veri transferlerinin çizelgelemesinde kullanılmaktadır. Dolayısıyla, aşağıdaki bölümlerde önerilen veri dağıtımı algoritmalarını DGridSim hem hiyerarşik hem de merkezi veri dağıtımı modeli için kullanmaktadır. DGridSim mevcut durumunda sadece Minimum Delay First algoritmasını desteklemektedir. Mustafa Müjdat Atanak, doktora tezi çalışması kapsamında geliştirmiş olduğu tek rotadan ve çoklu rotadan veri transferi algoritmalarını DGridSim e ilerleyen zaman içinde ekleyecektir.

19 3.1. En Az Gecikme Hazır Yol İlk 1. Çevrim dışı çalışır. 2. DRS bileşeni, Grid Information Service bileşenini sorgulayarak veri grid sisteminin ağ topolojisini öğrenir. Bu sorgulama algoritma çalışmaya başlar-başlamaz bir kez yapılır ve benzetim sona erene kadar tekrar edilmez. 3. DRS bileşeni, Replica Location Service bileşenini sorgulayarak veri transferi için kaynak olabilecek siteleri öğrenir. 4. DRS bileşeni, Reservation Service bileşenini sorgulayarak, [şimdiki zaman, veri transferi son zamanı] zaman aralığında (verinin büyüklüğü / (veri transferi son zamanı-şimdiki zaman)) kadar veya daha fazla bant genişliği kapasitesine sahip olan linkleri öğrenir. 5. DRS bileşeni, orijinal ağ topolojisini Reservation Service bileşeninin cevabına bağlı olarak günceller: Yeterli bant genişliğine sahip linkler ağ topolojisinde kalırken, diğer tüm linkleri siler. 6. DRS bileşeni, Dijkstra nın en kısa yol algoritmasını çalıştırır: kaynak olarak hedef site alınır ve linklerin ağırlığı olarak linklerin gecikmeleri kullanılır. Dolayısıyla, Dijkstra nın en kısa yol algoritması hedef siteden diğer tüm ulaşılabilir sitelere olan en kısa yolları (en az gecikmeye sahip) bulur. 7. DRS bileşeni iki farklı durumlar karşılaşabilir: a. Linkler orijinal topolojiden silindikten sonran, hiç bir kaynak site ulaşılabilir olmayabilir. Bu durumda veri transferi isteği reddedilir. b. Linkler orijinal topolojiden silindikten sonran, bir veya birden fazla kaynak site ulaşılabilir olabilir. Bu durumda, veri transferi için en kısa yol seçilir.

20 4. Veri Kopyalama Algoritmaları DGridSim simülatörünü literatürdeki diğer simülatörlerden ayıran en önemli özelliklerinden biriside, DGridSim in literatürde bugüne kadar önerilmiş olan tüm veri kopyalama yaklaşımlarını hem federal hem de hiyerarşik veri organizasyonu modeli için destekliyor olmasıdır. Literatürde kabul görmüş ve yaygın olarak kullanılan simülatörler genellikle tek bir veri kopyalama yaklaşımını sadece belirli bir veri organizasyonu modeli için desteklemektedirler. DGridSim kullanıcıları literatürde kabul görmüş iki farklı veri organizasyonu modelinden birisini seçebilmektedirler: 1. Federal veri organizasyonu modeli: Veri Grid sistemindeki her bir sitede veri depolama birimi bulunmaktadır. Verilerin birincil kopyaları, benzetim öncesinde, rasgele bir biçimde sitelerdeki veri depolama elemanların dağıtılırlar. Benzetim süresince, birincil kopyalar bulunmuş oldukları veri depolama elemanlarından silinmezler. Veri kopyalama algoritmaları, verileri bir siteden diğerine kopyalarlar. Verilerin birincil kopyaları haricindeki tüm veriler, veri yenileme algoritmasının kontrolünde, bulundukları veri depolama elemanlarından silinebilirler. 2. Hiyerarşik veri organizasyonu modeli: Veri Grid sistemindeki siteler üç farklı hiyerarşi seviyesinde gruplandırılmışlardır. Hiyerarşi-0 seviyesinde sadece veri depolama elemanlarına sahip tek bir site bulunur ve başlangıçta tüm verinin birincil kopyalarının bu sitede depolandığı kabul edilir. Federal modelde olduğu gibi, benzetim süresince, birincil kopyalar Hiyerarşi-0 veri depolama elemanlarından silinmezler. Hiyerarşi-0 sitenin altında yine sadece veri depolama elemanlarına sahip birden fazla Hiyerarşi-1 site bulunur. Her bir Hiyerarşi-1 sitenin altında ise bir veya birden fazla hem veri depolama elemanına sahip Hiyerarşi-2 site(ler) bulunur. Veriler, Hiyerarşi-0 siteden Hiyerarşi-1 sitelere ve Hiyerarşi-1 sitelerden Hiyerarşi-2 sitelere sırasıyla kopyalanır. Verilerin birincil kopyaları haricindeki tüm veriler, veri yenileme algoritmasının kontrolünde, Hiyerarşi-1 ve 2 sitelerdeki veri depolama elemanlarından silinebilirler. Literatürdeki veri kopyalama algoritmalarını, veri organizasyonu modelinden bağımsız olarak, üç farklı grupta toplayabiliriz: Çekme tabanlı dağıtık algoritmalar, İtme tabanlı dağıtık algoritmalar ve İtme tabanlı merkezi algoritmalar. DGridSim hem federal hem de hiyerarşik veri organizasyonu modeli için, literatürde bugüne kadar önerilmiş olan üç farklı veri kopyalama yaklaşımını seçilen Veri Grid sistemine bağlı olarak şu şekilde desteklemektedir: 1. Model-I, II ve Model-IV Veri Grid sistemleri için, DGridSim üç farklı veri kopyalama yaklaşımını da desteklemektedir. a. Dağıtık - çekme tabanlı algoritmalar: Local Data Replication Service (LDRS) bileşeni veri kopyalama algoritmasını gerçekler. LDRS bileşeni çevrim dışı olarak Data Manager bileşenine veri transferi isteklerini gönderir.

21 b. İtme tabanlı dağıtık algoritmalar: Local Data Replication Service (LDRS) bileşeni veri kopyalama algoritmasını gerçekler. LDRS bileşeni çevrim dışı olarak Data Manager bileşenine veri transferi isteklerini gönderir. c. İtme tabanlı merkezi algoritmalar: Data Replication Service (DRS) bileşeninde gerçekleştirilir. DRS çevrim dışı olarak Data Manager bileşenine veri transferi isteklerinde bulunur. 2. Model-III Veri Grid sistemleri için, DGridSim sadece itme tabanlı merkezi veri kopyalama yaklaşımını yukarıda açıklandığı gibi desteklemektedir Dağıtık Çekme Tabanlı Veri Kopyalama Algoritmaları Federal-LFU ve Hiyerarşik-LFU algoritmalarının farkı, veri kopyalama isteği oluşturulurken kaynak sitenin seçiminde ortaya çıkmaktadır Federal-LFU/Hiyerarşik-LFU 1. Çevrim dışı çalışır ve dinamik bir algoritmadır. 2. LDRS bileşeni tarafından gerçeklenir. 3. LDRS bileşeni ait olduğu sitenin diğer sitelerden istemiş olduğu her bir veri için şu istatistiki bilgiyi tutar: Veriye yapılan istek sayısı. 4. LDRS bileşeni verilere yapılan istek sayısı istatistiklerini takip eder. LDRS bileşeninde veri kopyalama süreci, herhangi bir veriye yapılan istek sayısı belirli bir eşik değerini geçtiği andan itibaren başlar. LDRS bileşeni veri kopyalama sürecini 5-8 adımlarıyla gerçekleştir. 5. Siteye kopyalanacak veri, verilere yapılan istek sayısı bakımından en büyük değere sahip olan veri olarak belirlenir. 6. LDRS verinin sitede bulunup/bulunmadığını sorgular. a. Eğer veri sitede varsa, LDRS bileşeni veri transferi isteğinde bulunmaz. Ancak, LDRS bileşeni bu veriyi, veri kopyalama süreci yoluyla kopyalanmış veri olarak işaretler. Bu işaretleme sayesinde, LFU veri yenileme algoritması bu veriyi geçici olarak veri depolama elemanında bulunan verilerle birlikte değerlendirmez ve veri daha uzun bir süre veri depolama elemanında kalır. 7. Eğer veri sitede yoksa, LDRS bileşeni verinin siteye kopyalanabilmesi için Data Manager bileşenine bir istek mesajı gönderir ve bu veriyle ilgili istatistikleri sıfırlar. Data Manager bileşeni bu verinin siteye kopyalanmasını gerçekleştirir. a. Kaynak site (Federal): Veri dağıtımı algoritması tarafından belirlenir ve istenen veriye sahip sitelerden birisi olarak seçilir. b. Kaynak site (Hiyerarşik): Veri dağıtımı algoritması tarafından belirlenir ve veri isteğinde bulunan sitenin Hiyerarşi-1 ebeveyn sitesi veya Hiyerarşi-0 site olarak seçilir. c. Hedef site (Federal/Hiyerarşik): veri kopyalama isteğinde bulunan site.

22 4.2. Dağıtık-İtme Tabanlı Veri Kopyalama Algoritmaları Federal-Basamaklama ve Hiyerarşik- Basamaklama algoritmalarının farkı, veri kopyalama isteği oluşturulurken hedef sitenin seçiminde ortaya çıkmaktadır Gerçek-Zamanlı, Federal-Basamaklama/Hiyerarşik-Basamaklama 1. Çevrim dışı çalışır ve dinamik bir algoritmadır. 2. LDRS bileşeni tarafından gerçeklenir. 3. LDRS bileşeni ait olduğu sitenin diğer sitelerden istemiş olduğu her bir veri için şu istatistiki bilgiyi tutar: Veriye her bir site tarafından yapılan toplam istek sayısı, Veriye her bir site tarafından yapılan isteklerin son zamanlarının toplamı, Veriye en son istekte bulunan site. 4. LDRS bileşeni verilere yapılan istek sayısı istatistiklerini takip eder. LDRS bileşeninde veri kopyalama süreci, herhangi bir veriye yapılan istek sayısı belirli bir eşik değerini geçtiği andan itibaren başlar. LDRS bileşeni veri kopyalama sürecini 5-8 adımlarında gerçekleştir: 5. LDRS bileşeni kopyalanacak veriyi, verilerin ağırlıklı değerlerini hesapladıktan sonra, verinin ağırlıklı değeri bakımından en büyük değere sahip olan veri olarak belirler. Verilerin ağırlıklı değerleri aşağıdaki gibi hesaplanır. a. Verinin ağırlıklı değeri = a 1 x (verinin tablo 1 deki sırası) + a 2 x (verinin tablo 2 deki sırası) b. tablo 1: verilerin toplam istek sayısına göre büyükten küçüğe sıralandığı tablo c. tablo 2: verilerin ortalama son zamana (son zamanların toplamı/toplam istek sayısı) göre küçüğe büyüğe sıralandığı tablo d. a 1 0 : toplam istek sayısının veri seçimindeki önemi; a 2 0 : toplam son zamanın veri seçimindeki önemi; a 1 + a 2 = 1 6. LDRS bileşeni önceki adımda seçilen verinin kopyalanacağı siteyi, bu veriyi isteyen siteler için sitelerin ağırlıklı değerlerini hesapladıktan sonra, sitelerin ağırlıklı değeri bakımından en büyük değere sahip olan site olarak belirler. Verilerin ağırlıklı değerleri aşağıdaki gibi hesaplanır. a. Sitenin ağırlıklı değeri = b 1 x (sitenin tablo 1 deki sırası) + b 2 x (sitenin tablo 2 deki sırası) b. tablo 1: sitelerin önceki adımda seçilen veriye yapmış oldukları istek sayılarına göre büyükten küçüğe sıralandığı tablo c. tablo 2: sitelerin önceki adımda seçilen veriye yapmış oldukları isteklerin son zamanlarının ortalamalarına göre küçükten büyüğe sıralandığı tablo d. b 1 0 : toplam istek sayısının site seçimindeki önemi; b 2 0 : toplam son zamanın site seçimindeki önemi; b 1 + b 2 = 1 7. LDRS bileşeni seçilen verinin belirlenen siteye kopyalanabilmesi için Data Manager bileşenine bir veri transferi istek mesajı gönderir ve bu veriyle ilgili istatistikleri sıfırlar. Data Manager bileşeni bu verinin ilgili hedef siteye kopyalanmasını gerçekleştirir. a. Kaynak site (Federal/hiyerarşik): veri kopyalama isteğinde bulunan site; b. Hedef site (Federal): veri kopyalama algoritmasının diğer tüm siteler içinden karar verdiği diğer bir site.

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011. Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr.

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011. Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Kullanıcı Rehberi Dokümanı v 1.0.0 21.12.2011 Safai Tandoğan Mustafa Atanak Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Giriş Araştırmacılar, DGridSim simülatörünün görsel arayüzü

Detaylı

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Veri Grid Sistem Modelleri Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Veri Grid Sistem Modelleri Dokümanı v 1.0.0 01.08.2011 DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Veri Grid Sistem Mdelleri Dkümanı v 1.0.0 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandğan Dç. Dr. Atakan Dğan 1. Giriş DGridSim, farklı veri grid sistemi yapılarınının

Detaylı

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011. Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr.

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011. Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Sistem Mimarisi DGridSim katmanlı bir yapı göz önünde bulundurularak

Detaylı

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011

DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011 DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Gerçek-Zamanlı Veri Dağıtımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Tek Rotadan Veri Dağıtımı 1.1 Gerçek-Zamanlı

Detaylı

Grid Bilgi Sistemleri (Grid Information Systems)

Grid Bilgi Sistemleri (Grid Information Systems) Grid Bilgi Sistemleri (Grid Information Systems) TR-Grid Kullanıcı Eğitimi (9-10 Temmuz 2007) Hakan Bayındır Bu Sunumda Grid Bilgi Sistemleri glite Bilgi Sistemi GLUE Şeması Grid Elemanları LCG Bilgi Sistemi

Detaylı

İşlem Yönetimi (Process Management)

İşlem Yönetimi (Process Management) İşlem Yönetimi (Process Management) 2 Bir işletim sisteminde, temel kavramlardan bir tanesi işlemdir. İş, görev ve süreç kelimeleri de işlem ile eşanlamlı olarak kullanılabilir. Bir işlem temel olarak

Detaylı

İletişim Ağları Communication Networks

İletişim Ağları Communication Networks İletişim Ağları Communication Networks Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, James Kurose, Keith Ross, Computer Networking: A Top-Down Approach

Detaylı

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Çizge Algoritmaları Bahar 201 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 En Kısa Yol Problemi Çizgelerdeki bir diğer önemli problem de bir düğümden diğer bir düğüme olan en kısa yolun bulunmasıdır. Bu problem

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

Prensipler Çoklu ortam uygulamalarının sınıflandırılması Uygulamaların ihtiyaç duyacağı ağ servislerini belirlemek Uygulamaların gerçek zamanlı

Prensipler Çoklu ortam uygulamalarının sınıflandırılması Uygulamaların ihtiyaç duyacağı ağ servislerini belirlemek Uygulamaların gerçek zamanlı İrfan Köprücü Prensipler Çoklu ortam uygulamalarının sınıflandırılması Uygulamaların ihtiyaç duyacağı ağ servislerini belirlemek Uygulamaların gerçek zamanlı olmasından dolayı ayrılan yüksek önceliklerden

Detaylı

Bilgisayar Programcılığı

Bilgisayar Programcılığı Bilgisayar Programcılığı Uzaktan Eğitim Programı e-bġlg 121 AĞ TEKNOLOJĠLERĠNĠN TEMELLERĠ Öğr. Gör. Bekir Güler E-mail: bguler@fatih.edu.tr Hafta 5: Ağ (Network) katmanı I 4. 1 Giriş 4.2 Sanal devre (virtual

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

Detaylı

ESİS Projesi. Kaynaklar Bakanlığı

ESİS Projesi. Kaynaklar Bakanlığı ESİS Projesi Hem ulusal, hem de uluslararası platformda enerji, bir ülkenin politika üretmesi ve uygulaması gereken en önemli stratejik alanlardan birisidir. Ülkemiz de sahip olduğu kritik jeopolitik konumu

Detaylı

Dosya Saklama Ortamları (Devam) Kütük Organizasyonu 1

Dosya Saklama Ortamları (Devam) Kütük Organizasyonu 1 Dosya Saklama Ortamları (Devam) Kütük Organizasyonu 1 Disk Erişimi Diks Erişiminde 3 öğe vardır: i) Arama Süresi (Seek Time) ii) iii) Gecikme Süresi(Rotational Delay) Transfer Süresi (Transfer Time) Kütük

Detaylı

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma Çiğdem İNAN, M. Fatih AKAY Çukurova Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Balcalı-ADANA İçerik Çalışmanın

Detaylı

ÜRETİM SİSTEMLERİ ve ÖZELLİKLERİ

ÜRETİM SİSTEMLERİ ve ÖZELLİKLERİ ÜRETİM SİSTEMLERİ ve ÖZELLİKLERİ Üretim sistemleri hammaddelerin bitmiş ürüne dönüştürüldükleri sistemlerdir. Bu sistemler için oluşturulacak simülasyon modelleri tamamen üretim sisteminin tipine ve verilecek

Detaylı

İleri Düzey Bilgisayar Ağları

İleri Düzey Bilgisayar Ağları İleri Düzey Bilgisayar Ağları Ders 5 İnternet te Ses ve Görüntü Transferi İçerik Dağıtım Ağları ve Eşler Arası Ağlar Mehmet Demirci 1 Bugün Multimedia Streaming İçerik Dağıtım Ağları (CDN) Eşler arası

Detaylı

Fonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi

Fonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi 07-04-006 Ümit Akıncı Fonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi İçindekiler Fonksiyon Minimizasyonu Metropolis Algoritması. Algoritma.......................................... Bir boyutlu

Detaylı

BM-311 Bilgisayar Mimarisi

BM-311 Bilgisayar Mimarisi 1 BM-311 Bilgisayar Mimarisi Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Bilgisayar Bileşenleri Bilgisayarın Fonksiyonu Instruction Cycle Kesmeler (Interrupt lar)

Detaylı

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 5. İhtiyaç Analizi ve Modelleme II Haftanın Amacı Bilişim sistemleri ihtiyaç analizinin modeli oluşturulmasında,

Detaylı

BM-311 Bilgisayar Mimarisi. Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

BM-311 Bilgisayar Mimarisi. Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü BM-311 Bilgisayar Mimarisi Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Bilgisayar Bileşenleri Bilgisayarın Fonksiyonu Instruction Cycle Kesmeler (Interrupt lar) Bus

Detaylı

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar Kümeleme Analizi Nedir? Her biri bir dizi öznitelik ile, veri noktalarının bir kümesi ve noktalar arasındaki benzerliği ölçen bir benzerlik ölçümü verilmiş

Detaylı

Endüstri Mühendisliğine Giriş

Endüstri Mühendisliğine Giriş Endüstri Mühendisliğine Giriş 5 ve 19 Aralık 2012, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye. Yard. Doç. Dr. Kamil Erkan Kabak Endüstri Mühendisliği Bölümü,, Şişli-Ayazağa, İstanbul, Türkiye erkankabak@beykent.edu.tr

Detaylı

Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME

Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME 2017-2018 Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME (Moore Algoritması, Öncelik Kısıtları, Lawler Algoritması, Öne Geçmeli Durum) Yrd. Doç. Dr. İbrahim KÜÇÜKKOÇ

Detaylı

Yönelticiler ve Ağ Anahtarları Teorik Altyapı

Yönelticiler ve Ağ Anahtarları Teorik Altyapı Proje Danışmanı: Yrd Doç Dr Ece G. SCHMIDT Proje Sorumlusu: Mustafa SANLI 9.5.2008 Rapor no: 3 Bu proje Orta Doğu Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü nde yürütülmekte olan Yüksek

Detaylı

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan

Detaylı

Bilgisayar Ağları Computer Networks

Bilgisayar Ağları Computer Networks Bilgisayar Ağları Computer Networks Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, James Kurose, Keith Ross, Computer Networking: A Top-Down Approach 6/e,

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun

Detaylı

İş Sıralama ve Çizelgeleme. Gülşen Aydın Keskin

İş Sıralama ve Çizelgeleme. Gülşen Aydın Keskin İş Sıralama ve Çizelgeleme Gülşen Aydın Keskin 1. Tabu arama 2. Tavlama benzetimi 3. Genetik algoritmalar (GA) 4. Karınca kolonileri 5. Yapay sinir ağları (YSA) 6. Yapay bağışıklık sistemleri 7. Aç gözlü

Detaylı

AĞ HESAPLARI YÖNETİM PROSEDÜRÜ P03-BI-007

AĞ HESAPLARI YÖNETİM PROSEDÜRÜ P03-BI-007 Sayfa : 1 / 5 1. AMAÇ: Bu prosedür, ağ hesaplarının yönetimiyle ilgili izlenen yöntem ve bilgileri içerir. 2. KAPSAM: Bu prosedür, Koç Üniversitesi ne bağlı tüm çalışanları kapsar. 3. REFERANSLAR: 4. SORUMLULUKLAR:

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

İşletim Sistemlerine Giriş

İşletim Sistemlerine Giriş İşletim Sistemlerine Giriş Zamanlama (Scheduling) İşletim Sistemlerine Giriş - Ders02 1 Zamanlama (Scheduling) Eğer bir bilgisayar çok programlı(multi programming) ise, sıklıkla birçok süreç aynı anda

Detaylı

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER Yazılımı ve Genel Özellikleri Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Kablosuz Ağların Modellemesi ve Analizi 1 OPNET OPNET Modeler, iletişim sistemleri ve

Detaylı

İŞ SIRALAMA. İş Sıralamanın Amaçları. İş Sıralama Türleri - 1. İş Sıralama. İş Sıralama Türleri - 2

İŞ SIRALAMA. İş Sıralamanın Amaçları. İş Sıralama Türleri - 1. İş Sıralama. İş Sıralama Türleri - 2 İş Sıralamanın Amaçları İŞ SIRALAMA İşleri zaman içinde işlemciye yerleştirmek Sistem hedeflerine uygun olarak: İşlemci verimi Cevap süresi (response time) Debi (throughput) 23 İş Sıralama İş Sıralama

Detaylı

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem 3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü 3.2.1. Primal Simpleks Yöntem Grafik çözüm yönteminde gördüğümüz gibi optimal çözüm noktası, her zaman uygun çözüm alanının bir köşe noktası ya da uç noktası

Detaylı

İşletim Sistemleri (Operating Systems)

İşletim Sistemleri (Operating Systems) İşletim Sistemleri (Operating Systems) 1 İşletim Sistemleri (Operating Systems) Genel bilgiler Ders kitabı: Tanenbaum & Bo, Modern Operating Systems:4th ed., Prentice-Hall, Inc. 2013 Operating System Concepts,

Detaylı

Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM Veri Yapıları Dersi. Proje#2

Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM Veri Yapıları Dersi. Proje#2 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 2116- Veri Yapıları Dersi Proje#2 İkili Arama Ağacı, Heap, Hash Tabloları ve Çizgeler Veriliş Tarihi: 24.04.2018 Son Teslim Tarihi: 25.05.2018

Detaylı

Tedarik Zinciri Aşamaları. Tedarik Zincirleri Dinamiktir. Tedarik Zinciri Aşamaları. Tedarik Zincirinin Amacı Aşamaları. Tedarik Zinciri Aşamaları

Tedarik Zinciri Aşamaları. Tedarik Zincirleri Dinamiktir. Tedarik Zinciri Aşamaları. Tedarik Zincirinin Amacı Aşamaları. Tedarik Zinciri Aşamaları TEDARİK ZİNCİRİ FAALİYETLERİ ve MALİYET UNSURLARI Tedarik zinciri, müşteri ihtiyaçlarını karşılamak amacı ile üretilen mal ve hizmet ile doğrudan yada dolaylı olarak ilgili tüm taraflardan oluşan bir yapıdır

Detaylı

Makine Öğrenmesi 2. hafta

Makine Öğrenmesi 2. hafta Makine Öğrenmesi 2. hafta Uzaklığa dayalı gruplandırma K-means kümeleme K-NN sınıflayıcı 1 Uzaklığa dayalı gruplandırma Makine öğrenmesinde amaç birbirine en çok benzeyen veri noktalarını aynı grup içerisinde

Detaylı

Bilgi Servisleri (IS)

Bilgi Servisleri (IS) Bilgi Servisleri (IS) GRID Kullanıcı Eğitimi Boğaziçi Üniversitesi 2007, İstanbul Emrah AKKOYUN Konu Başlığı Neden ihtiyaç duyulur? Kullanıcılar kimlerdir? Bilgi Servisi türleri MDS ve BDII LDAP Bilgi

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır:

Detaylı

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler.

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler. Graflar (Graphs) Graf gösterimi Uygulama alanları Graf terminolojisi Depth first dolaşma Breadth first dolaşma Topolojik sıralama Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol Graflar Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri

Detaylı

Zeyilname. Zeyilname No:1

Zeyilname. Zeyilname No:1 Zeyilname Zeyilname No:1 Zeyilname No:1 1 YEREL AĞ OMURGA SİSTEMİNİN OLUŞTURULMASI VE FELAKET KURTARMA SİSTEMİNİN KURULMASINA YÖNELİK DONANIM ALIMI İHALESİ GC2.2-Bağcılar ZEYİLNAME NO: 1 GİRİŞ Orijinal

Detaylı

Üst Düzey Programlama

Üst Düzey Programlama Üst Düzey Programlama Servlet Üst Düzey Programlama-ders01/ 1 Servlet Nedir? Web sayfaları ilk başlarda durağan bir yapıya sahipti ve kullanıcıdan bilgi alarak işlemler yapmıyordu. Zamanın geçmesiyle kullanıcıya

Detaylı

Algoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Heap Sort Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Heap Sort Heap Sort algoritması Merge Sort ve Insertion Sort algoritmalarının iyi özelliklerini bir arada toplar. Algoritma Insertion Sort gibi

Detaylı

WINDESKCONCENTO. sıgnum. Kurumsal İş Süreçleri Uygulamaları. windesk.com.tr

WINDESKCONCENTO. sıgnum. Kurumsal İş Süreçleri Uygulamaları. windesk.com.tr windesk.com.tr WINDESKCONCENTO Kurumsal İş Süreçleri Uygulamaları Kurumsal İş & Operasyonel süreçlerin performans tabanlı otomasyonu ile hizmet verimliliği ve kalitesinde artış sağlanır. sıgnum WINDESK

Detaylı

HF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI

HF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI HF TELSİZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI Makbule Gülçin ÖZSOY Özgür ÖZUĞUR TÜBİTAK/BİLGEM Gündem Kablosuz Tasarsız Ağlarda Rotalama Proak@f Algoritmalar Reak@f Algoritmalar HF Ağlarda Rotalama

Detaylı

Kullanıcılar için EGEE ve TR-Grid araçları

Kullanıcılar için EGEE ve TR-Grid araçları Kullanıcılar için EGEE ve TR-Grid araçları ULAKBIM Kullanıcı Eğitimi 2007, Ankara Emrah AKKOYUN Konu Başlığı Denetim ve Yönetim araçları GOCDB SAM GStat RTM TR-Grid PAKITI TR-Grid Ganglia TR-Grid MRTG

Detaylı

BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok

BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok 8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)

Detaylı

Veri Ağlarında Gecikme Modeli

Veri Ağlarında Gecikme Modeli Veri Ağlarında Gecikme Modeli Giriş Veri ağlarındaki en önemli performans ölçütlerinden biri paketlerin ortalama gecikmesidir. Ağdaki iletişim gecikmeleri 4 farklı gecikmeden kaynaklanır: 1. İşleme Gecikmesi:

Detaylı

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi BENZETİM DİLLERİNDE MODELLEME YAKLAŞIMLARI Tüm benzetim dilleri; ya olay-çizelgeleme

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm

Detaylı

AHMET YESEVİ ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ VE MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANS DÖNEM ÖDEVİ

AHMET YESEVİ ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ VE MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANS DÖNEM ÖDEVİ AHMET YESEVİ ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ VE MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANS DÖNEM ÖDEVİ TBIL-40-0 Nesneye Yönelik Sistem Çözümleme ve Tasarım HAZIRLAYAN 22325 Fahri DÖNMEZ DANIŞMAN

Detaylı

Uygulamaları ulut bilişime geçirmeden önce, firmanızın/şirketinizin ya da. işinizin gereksinimlerini göz önüne almanız gerekir. Aşağıda bulut bilişime

Uygulamaları ulut bilişime geçirmeden önce, firmanızın/şirketinizin ya da. işinizin gereksinimlerini göz önüne almanız gerekir. Aşağıda bulut bilişime Bulut Bilişim-Planlama Uygulamaları ulut bilişime geçirmeden önce, firmanızın/şirketinizin ya da işinizin gereksinimlerini göz önüne almanız gerekir. Aşağıda bulut bilişime geçemden önce dikkat edilmesi

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

Max - Min Heap Tree (Max ve Min Yığıt Ağaçları) Veri Yapıları ve Algoritmalar 2 - Mustafa EGE Ders Notları

Max - Min Heap Tree (Max ve Min Yığıt Ağaçları) Veri Yapıları ve Algoritmalar 2 - Mustafa EGE Ders Notları Max - Min Heap Tree (Max ve Min Yığıt Ağaçları) Veri Yapıları ve Algoritmalar 2 - Mustafa EGE Ders Notları Max - Min Heap Öncelikli kuyruk konusunu hatırlayın. Kuyruğa sonradan eklenmesine rağmen öncelik

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ İLETİŞİM KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 DENKLEŞTİRME, ÇEŞİTLEME VE KANAL KODLAMASI İçerik 3 Denkleştirme Çeşitleme Kanal kodlaması Giriş 4 Denkleştirme Semboller arası girişim etkilerini azaltmak için Çeşitleme Sönümleme

Detaylı

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi İlhan AYDIN KESİKLİ-OLAY BENZETİMİ Kesikli olay benzetimi, durum değişkenlerinin zaman içinde belirli noktalarda değiştiği sistemlerin modellenmesi

Detaylı

BİH 605 Bilgi Teknolojisi Bahar Dönemi 2015

BİH 605 Bilgi Teknolojisi Bahar Dönemi 2015 BİH 605 Bilgi Teknolojisi Bahar Dönemi 2015 Ders- 13 World Wide Web (WWW) Yrd. Doç. Dr. Burcu Can Buğlalılar Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Katmanları İçerik World Wide Web (WWW) Anlık Mesajlaşma

Detaylı

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME GİRİŞ Bu bölümde benzetim için excel örnekleri önerilmektedir. Örnekler excel ile yapılabileceği gibi el ile de yapılabilir. Benzetim örnekleri

Detaylı

IPv6 Ağlarında VoIP NETAŞ. 12-13 Ocak 2011. Ulusal IPv6 Protokol Altyapısı Tasarımı ve Geçiş Projesi

IPv6 Ağlarında VoIP NETAŞ. 12-13 Ocak 2011. Ulusal IPv6 Protokol Altyapısı Tasarımı ve Geçiş Projesi Ulusal IPv6 Protokol Altyapısı Tasarımı ve Geçiş Projesi 12-13 Ocak 2011 IPv6 Ağlarında VoIP Ali Katkar Hakkı Asım Terci Ceyda Gülen Akyıldız Rıdvan Özaydın İçerik Giriş VoIP Kavramları IPv4 ile Yaşanan

Detaylı

İşletim Sistemlerine Giriş

İşletim Sistemlerine Giriş İşletim Sistemlerine Giriş Bellek Yönetimi (Memory Management) İşletim Sistemlerine Giriş - Ders08 1 Bellek Yönetimi Bellek önemli bir kaynaktır ve dikkatli yönetilmelidir. İşletim sistemlerinde bellek

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312

Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312 Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG Çok prosesli ortamda birden fazla proses çalışmaya hazır şekilde bellekte yer alır MİB zamanının prosesler arasında paylaştırılması:zaman paylaşımlı çalışma iş sıralama:bir

Detaylı

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar

Detaylı

OSI REFERANS MODELI-II

OSI REFERANS MODELI-II OSI REFERANS MODELI-II Ö Ğ R. G Ö R. V O L K A N A L T ı N T A Ş OSI REFERANS MODELI VERİBAĞı KATMANI Veri hattı katmanında, fiziksel katmanda elektronik medyanın üzerinde verilerin nasıl iletileceği ve

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri

Detaylı

ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir.

ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir. ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ Kuyruk sistemleri, Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir. Üretimde, atölye çevresi kuyruk şebekelerinin karmaşık bir ilişkisi olarak düşünülebilir. Bir

Detaylı

P-661HNU F1 ve P-660HNU F1 QoS Yönetimi

P-661HNU F1 ve P-660HNU F1 QoS Yönetimi P-661HNU F1 ve P-660HNU F1 QoS Yönetimi Ürünümüzde QoS nasıl çalışır? Ürünlerimiz mekanizma gereği paket iletim istikametini dikkate alır ve Tampon Yönetim(Buffer Management) algoritması olarak Drop Tail

Detaylı

2. hafta Bulut Bilişime Giriş

2. hafta Bulut Bilişime Giriş 1 2. hafta Bulut Bilişime Giriş 3. Bulut Bilişime Duyulan İhtiyaç Son yıllarda veri kullanımında görülen artışlar sayesinde verinin elde edilmesi ve üzerinde analizler yapılarak genel değerlendirmelerde

Detaylı

Mobil Cihazlardan Web Servis Sunumu

Mobil Cihazlardan Web Servis Sunumu Mobil Cihazlardan Web Servis Sunumu Özlem Özgöbek Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2010 İnternet erişiminin yaygınlaşması ve artık mobil cihazlar üzerinden bile yüksek hızlı veri iletişimine

Detaylı

GARANTİ EMEKLİLİK ve HAYAT A.Ş. BİLGİLENDİRME POLİTİKASI

GARANTİ EMEKLİLİK ve HAYAT A.Ş. BİLGİLENDİRME POLİTİKASI GARANTİ EMEKLİLİK ve HAYAT A.Ş. BİLGİLENDİRME POLİTİKASI Amaç Bilgilendirme politikası, şirketimizin geçmiş performansının ve gelecek beklentilerinin, genel kabul görmüş muhasebe prensipleri ile Sigortacılık

Detaylı

Algoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Arama Problemi ve Analizi Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Arama Problemi Sıralama algoritmaları gibi arama algoritmaları da gerçek hayat bilgisayar mühendisliği problemlerinin çözümünde

Detaylı

Dosya Saklama Ortamları (Sabit Diskler) Kütük Organizasyonu 1

Dosya Saklama Ortamları (Sabit Diskler) Kütük Organizasyonu 1 Dosya Saklama Ortamları (Sabit Diskler) Kütük Organizasyonu 1 Depolama Aygıtları 1- Birincil Depolama Aygıtları Hızlı Erişim Süresine Sahiptirler Fiyatı daha fazladır. Daha küçük kapasiye sahiptir 2. İkincil

Detaylı

Dağıtık Sistemler CS5001

Dağıtık Sistemler CS5001 Dağıtık Sistemler CS5001 Th. Letschert Çeviri: Turgay Akbaş TH Mittelhessen Gießen University of Applied Sciences Biçimsel model nedir Biçimsel model matematiksel olarak tanımlanmış olan bir modeldir.

Detaylı

DNS Nedir? HİKMET TÜYSÜZ

DNS Nedir? HİKMET TÜYSÜZ DNS Nedir? 14545568 HİKMET TÜYSÜZ DNS DNS, Domain Name System in kısaltılmış şeklidir. Türkçe karşılığı ise Alan İsimlendirme Sistemi olarak bilinir. DNS, 256 karaktere kadar büyüyebilen host isimlerini

Detaylı

T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ METALURJİ VE MALZEME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ METALURJİ VE MALZEME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİTİRME PROJESİ HAZIRLIK (MMM 4709) ve BİTİRME PROJESİ (MMM 4098) DERSLERİ YÜRÜTME YÖNERGESİ 1. AMAÇ ve KAPSAM Madde 1: Bu yönerge (MMM4709) Bitirme Projesi Hazırlık ve (MMM 4098) Bitirme Projesi derslerinin

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi -Dağıtım Planlaması- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Dağıtım Tedarik zinciri içerisindeki ürün akıșları incelendiğinde üç temel akıș görülmektedir: Tedarik edilen girdilerin akıșı İmalat

Detaylı

BİL 423 Bilgisayar Mimarisi 1. Ara Sınavı

BİL 423 Bilgisayar Mimarisi 1. Ara Sınavı MALTEPE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSİĞİ BÖLÜMÜ BİL 423 Bilgisayar Mimarisi 1. Ara Sınavı Öğrenci Adı Soyadı : Öğrenci no : Akademik yıl : 2015-2016 Dönem : Güz Tarih : 4.11.2015 Sınav yeri : MZ-4 Sınav

Detaylı

Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312

Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312 Prosesler Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312 Prosesler ve Proses Yönetimi bilgisayar sisteminde birden fazla iş aynı anda etkin olabilir kullanıcı programı diskten okuma işlemi yazıcıdan çıkış alma

Detaylı

VERİ KAYNAKLARI. Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri

VERİ KAYNAKLARI. Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri VERİ KAYNAKLARI YÖNETİMİ İ İ 5. ÜNİTE GİRİŞ Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri yönetimidir. Geleneksel yada çağdaş, birinci yada ikinci elden derlenen veriler amaca uygun veri formlarında tutulur.

Detaylı

YENĐ NESĐL HETEROJEN KABLOSUZ AĞLARDA ALGORĐTMALARI

YENĐ NESĐL HETEROJEN KABLOSUZ AĞLARDA ALGORĐTMALARI YENĐ NESĐL HETEROJEN KABLOSUZ AĞLARDA QoS ROUTING ALGORĐTMALARI Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Đstanbul Üniversitesi Şafak DURUKAN ODABAŞI, A. Halim ZAĐM Đstanbul Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Avcılar

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

Veritabanı Uygulamaları Tasarımı

Veritabanı Uygulamaları Tasarımı Veritabanı Uygulamaları Tasarımı Veri Tabanı Veritabanı yada ingilizce database kavramı, verilerin belirli bir düzene göre depolandığı sistemlere verilen genel bir isimdir. Günümüzde özel veya kamu kuruluşların

Detaylı

VERĠ HABERLEġMESĠ OSI REFERANS MODELĠ

VERĠ HABERLEġMESĠ OSI REFERANS MODELĠ VERĠ HABERLEġMESĠ OSI REFERANS MODELĠ Bölüm-2 Resul DAġ rdas@firat.edu.tr VERİ HABERLEŞMESİ TEMELLERİ Veri İletişimi İletişimin Genel Modeli OSI Referans Modeli OSI Modeli ile TCP/IP Modelinin Karşılaştırılması

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DENEY FÖYÜ DENEY ADI AC AKIM, GERİLİM VE GÜÇ DENEYİ DERSİN ÖĞRETİM ÜYESİ DENEY SORUMLUSU DENEY GRUBU: DENEY TARİHİ : TESLİM

Detaylı

FAN SELECTOR FAN SELECTOR FAN SEÇİM YAZILIMI.

FAN SELECTOR FAN SELECTOR FAN SEÇİM YAZILIMI. FAN SELECTOR FAN SEÇİM YAZILIMI YAZILIM TANIMI Fan Selector yazılımı havalandırma ve iklimlendirme sistemlerinde kullanılan fanların performans hesaplamalarının yapılması ve çalışma şartlarına en uygun

Detaylı

İşletim Sistemlerine Giriş

İşletim Sistemlerine Giriş İşletim Sistemlerine Giriş İşletim Sistemleri ve Donanım İşletim Sistemlerine Giriş/ Ders01 1 İşletim Sistemi? Yazılım olmadan bir bilgisayar METAL yığınıdır. Yazılım bilgiyi saklayabilir, işleyebilir

Detaylı

Adli Analiz İşlemlerine Başlamak

Adli Analiz İşlemlerine Başlamak Adli Analiz İşlemlerine Başlamak Bu belge Harun ŞEKER tarafından adli analiz işlemlerine hazırlık konusunda yazılmıştır. Yazarın ismine sadık kalınmak şartı ile izinsiz olarak kopyalanabilir veya yayımlanabilir

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği)

VERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği) VERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Kaynak: M. Ali Akcayol, Gazi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ders Notları İçerik İnternet World Wide Web

Detaylı

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

125 KHZ PROXIMITY KART OKUYUCU KO 125

125 KHZ PROXIMITY KART OKUYUCU KO 125 125 KHZ PROXIMITY KART OKUYUCU KO 125 Kullanım Kitabı V 1.0 www.kontal.com.tr Ağustos, 2014 KONTAL ELEKTRONİK :: PROXIMITY KART OKUYUCU (KO 125) 0 1. KULLANIM ALANI Proksimity kart okuyucuları, giriş ve

Detaylı

ELN1001 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I

ELN1001 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I ELN1001 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I DEPOLAMA SINIFLARI DEĞİŞKEN MENZİLLERİ YİNELEMELİ FONKSİYONLAR Depolama Sınıfları Tanıtıcılar için şu ana kadar görülmüş olan özellikler: Ad Tip Boyut Değer Bunlara ilave

Detaylı

Lab7-Dinamik Yönlendirme ve RIP

Lab7-Dinamik Yönlendirme ve RIP Lab7-Dinamik Yönlendirme ve Yönlendirme Ağ yöneticileri dinamik yönlendirme protokolünü temel olarak düşünürler. Ağın büyüklüğü, kullanılan hattın bant genişliği, ağ yönlendiricilerinin güç işlemleri,

Detaylı

Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.

Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır. ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,

Detaylı

C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı

C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı ³ Bölüm 19: Standart Şablon Kütüphanesi (vector) İçerik 19.1 Standart Şablon Kütüphanesi (STL) 19.2 vector SınıK 19.3 vectortanımı 19.4 vector Elemanlarına

Detaylı

HAMZA ALTINSOY & ÖMER DOĞRU İş Sağlığı ve Güvenliği Uzman Yardımcısı

HAMZA ALTINSOY & ÖMER DOĞRU İş Sağlığı ve Güvenliği Uzman Yardımcısı T.C. ÇALIŞMA VE SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ ENSTİTÜSÜ HAMZA ALTINSOY & ÖMER DOĞRU İş Sağlığı ve Güvenliği Uzman Yardımcısı 1 STANDARTLAR &

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek Hesaplamaya Giriş Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan

Detaylı