A systematic literature review on task allocation and performance management techniques in cloud data center

Abstract

As cloud computing usage grows, cloud data centers play an increasingly important role. To maximize resource utilization, ensure service quality, and enhance system performance, it is crucial to allocate tasks and manage performance effectively. The purpose of this study is to provide an extensive analysis of task allocation and performance management techniques employed in cloud data centers. The aim is to systematically categorize and organize previous research by identifying the cloud computing methodologies, categories, and gaps. A literature review was conducted, which included the analysis of 463 task allocations and 480 performance management papers. The review revealed three task allocation research topics and seven performance management methods. Task allocation research areas are resource allocation, load-Balancing, and scheduling. Performance management includes monitoring and control, power and energy management, resource utilization optimization, quality of service management, fault management, virtual machine management, and network management. The study proposes new techniques to enhance cloud computing work allocation and performance management. Short- comings in each approach can guide future research. The research’s findings on cloud data center task allocation and performance management can assist academics, practitioners, and cloud service providers in optimizing their systems for dependability, cost-effectiveness, and scalability. Innovative methodologies can steer future research to fill gaps in the literature.

A medida que aumenta el uso de la computación en la nube, los centros de datos en la nube desempeñan un papel cada vez más importante. Para maximizar la utilización de los recursos, garantizar la calidad del servicio y mejorar el rendimiento del sistema, es fundamental asignar tareas y gestionar el rendimiento de forma eficaz. El propósito de este estudio es proporcionar un análisis exhaustivo de las técnicas de asignación de tareas y gestión del rendimiento empleadas en los centros de datos en la nube. El objetivo es categorizar y organizar sistemáticamente las investigaciones anteriores identificando las metodologías, categorías y brechas de la computación en la nube. Se realizó una revisión de la literatura, que incluyó el análisis de 463 asignaciones de tareas y 480 artículos de gestión del rendimiento. La revisión reveló tres temas de investigación de asignación de tareas y siete métodos de gestión del rendimiento. Las áreas de investigación de asignación de tareas son la asignación de recursos, el equilibrio de carga y la programación. La gestión del rendimiento incluye la supervisión y el control, la gestión de la energía y la potencia, la optimización de la utilización de los recursos, la gestión de la calidad del servicio, la gestión de fallos, la gestión de máquinas virtuales y la gestión de la red. El estudio propone nuevas técnicas para mejorar la asignación de trabajo y la gestión del rendimiento de la computación en la nube. Las deficiencias de cada enfoque pueden orientar la investigación futura. Los hallazgos de la investigación sobre la asignación de tareas y la gestión del rendimiento de los centros de datos en la nube pueden ayudar a académicos, profesionales y proveedores de servicios en la nube a optimizar sus sistemas para lograr confiabilidad, rentabilidad y escalabilidad. Las metodologías innovadoras pueden orientar las investigaciones futuras para llenar los vacíos en la literatura.