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@@ -46,11 +46,16 @@ Para probar el algoritmo propuesto, usan *CloudSim* un framework que les
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simular diferentes escenarios sobre el scheduler propuesto y otros para
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simular diferentes escenarios sobre el scheduler propuesto y otros para
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luego poder comparar con las métricas(*average waiting time*,
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luego poder comparar con las métricas(*average waiting time*,
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*processing cost*, *total processing time*).
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*processing cost*, *total processing time*).
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-- como se confeccionaron los escenarios
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-- que pruebas realizaron
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-- resultados obtenidos
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-- No usaron
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+Para todas la generación de los diferentes escenarios se basaron en
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+generar tasks y recursos de forma aleatoria con una distribución
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+normal, lo cual garantizaba la variablidad de las mismas, además aclaran que este algoritmo
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+de scheduling nunca fue probado en entornos reales.
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+Las conclusiones que obtienen los investigadores es que, su algoritmo propuesto es siempre mejor
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+que los demás con los que compararon, logrando hasta un 30% de mejora en *average waiting time*
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+para granuralidades chicas y mejoras marginales para granularidades grandes. Por otro lado también
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+llegan a la conclusión que el scheduler con task grouping y ordenamiento por requerimientos de
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+procesador u ordenamiento por requerimientos de ancho de banda se comportaron de forma muy similar
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+en todos los aspectos de comparación.
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[^ej6footnote]: **Jia Ru and Jack Keung***. *AN Empirical Investigation on the Simulation*
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[^ej6footnote]: **Jia Ru and Jack Keung***. *AN Empirical Investigation on the Simulation*
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Agustín Cangiani