Energy Efficient Load Balancing Algorithm for Cloud Computing Using Rock Hyrax Optimization

Abstract

Cloud computing offers dynamic, scalable, and virtualized computing resources to end users over the internet. Load balancing is crucial for efficient resource use, distributing workloads across multiple resources to prevent overloading. Load balancing is crucial for resource utilization and processing time reduction, but traditional algorithms are often stuck at local maxima, leading to unequal allocation and performance decline. A metaheuristic based algorithm is proposed to dynamically adjust load distribution, ensuring resilience and sensitivity to changing workloads while managing energy consumption. This research presents a Rock Hyrax-based load balancing algorithm that addresses local maxima and power efficiency issues using QoS parameters. The algorithm’s performance is evaluated qualitatively and statistically, considering both static and dynamic modes of jobs and virtual machines. Comparing it with existing scheduling algorithms, the algorithm reduces makespan by 10%–15% and total energy consumption in data centers by 8%–13%. These results demonstrate the effectiveness of the Rock Hyrax-based load balancing algorithm in improving performance and energy efficiency in data centers, highlighting its potential impact on optimizing resource allocation and enhancing overall system performance.

La computación en la nube ofrece recursos informáticos dinámicos, escalables y virtualizados a los usuarios finales a través de Internet. El equilibrio de carga es crucial para el uso eficiente de los recursos, distribuyendo las cargas de trabajo entre múltiples recursos para evitar la sobrecarga. El equilibrio de carga es crucial para la utilización de los recursos y la reducción del tiempo de procesamiento, pero los algoritmos tradicionales a menudo se quedan estancados en los máximos locales, lo que genera una asignación desigual y una disminución del rendimiento. Se propone un algoritmo basado en metaheurísticas para ajustar dinámicamente la distribución de la carga, lo que garantiza la resiliencia y la sensibilidad a las cargas de trabajo cambiantes mientras se administra el consumo de energía. Esta investigación presenta un algoritmo de equilibrio de carga basado en Rock Hyrax que aborda los problemas de eficiencia energética y máximos locales utilizando parámetros de calidad de servicio. El rendimiento del algoritmo se evalúa de forma cualitativa y estadística, considerando los modos estáticos y dinámicos de trabajos y máquinas virtuales. Al compararlo con los algoritmos de programación existentes, el algoritmo reduce el tiempo de ejecución en un 10%–15% y el consumo total de energía en los centros de datos en un 8%–13%. Estos resultados demuestran la eficacia del algoritmo de equilibrio de carga basado en Rock Hyrax para mejorar el rendimiento y la eficiencia energética en los centros de datos, destacando su impacto potencial en la optimización de la asignación de recursos y la mejora del rendimiento general del sistema.