Оптимізація параметрів функціонування системи керування ІТ-інфраструктурою датацентру

Автор(и)

  • Vyacheslav Moskalenko Сумский державний університет вул. Римского-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007, Україна https://orcid.org/0000-0001-6275-9803
  • Sergey Pimonenko Сумский державний університет вул. Римского-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007, Україна https://orcid.org/0000-0002-4121-9207

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.79231

Ключові слова:

хмарні сервіси, датацентр, інформаційний критерій, машинне навчання, ройовий алгоритм

Анотація

Розроблено алгоритм навчання системи керування датацентром з використанням системи допусків на значення ознак для кожного з класів розпізнавання. Це дозволяє застосувати нормовані статистики кількості потраплянь ознак у поля допусків для визначення моменту перенавчання системи та підвищити достовірність рішень. Досліджено ефективність використання адитивно-мультиплікативної та ентропійної згорток частинних критеріїв якості функціонування датацентру

Біографії авторів

Vyacheslav Moskalenko, Сумский державний університет вул. Римского-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007

Кандидат технічних наук, старший викладач

Кафедра комп’ютерних наук

Sergey Pimonenko, Сумский державний університет вул. Римского-Корсакова, 2, м. Суми, Україна, 40007

Аспірант

Кафедра комп’ютерних наук

Посилання

  1. Cao, Z., Dong, S. (2012). Dynamic VM Consolidation for Energy-Aware and SLA Violation Reduction in Cloud Computing. 2012 13th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies. doi: 10.1109/pdcat.2012.68
  2. Sharma, B. (2009). Applications of Data Mining in the Management of Performance and Power in Data Centers. Technical Report, Department of Computer Science and Engineering, 11–15.
  3. Caglar, F., Shekhar, S., Gokhale, A. (2014). Towards a performance interference-aware virtual machine placement strategy for supporting soft real-time applications in the cloud. Proceedings of the 3rd International Workshop on Real-time and Distributed Computing in Emerging Applications, 15–20.
  4. Delimitrou, C., Kozyrakis, C. (2013). Paragon: QoS-aware scheduling for heterogeneous datacenters. Proceedings of the 18th international conference on Architectural support for programming languages and operating systems, 41, 77–88. doi: 10.1145/2451116.2451125
  5. Hayashi, T., Ohta, S. (2014). Performance Degradation Detection of Virtual Machines Via Passive Measurement and Machine Learning. International Journal of Adaptive, Resilient and Autonomic Systems, 5 (2), 40–56. doi: 10.4018/ijaras.2014040103
  6. Bodik, P., Goldszmidt, M., Fox, A., Woodard, D. B., Andersen, H. (2010). Fingerprinting the datacenter. Proceedings of the 5th European Conference on Computer Systems – EuroSys’10, 111–124. doi: 10.1145/1755913.1755926
  7. Nanduri, R., Maheshwari, N., Reddyraja, A., Varma, V. (2011). Job Aware Scheduling Algorithm for MapReduce Framework. 2011 IEEE Third International Conference on Cloud Computing Technology and Science, 724–729. doi: 10.1109/cloudcom.2011.112
  8. Kandalintsev, A., Lo Cigno, R., Kliazovich, D., Bouvry, P. (2014). Profiling cloud applications with hardware performance counters. The International Conference on Information Networking 2014 (ICOIN2014), 52–57. doi: 10.1109/icoin.2014.6799664
  9. Dovbysh, A. S., Moskalenko, V. V., Rizhova, A. S. (2016). Information-Extreme Method for Classification of Observations with Categorical Attributes. Cybernetics and Systems Analysis, 52 (2), 224–231. doi: /10.1007/s10559-016-9818-1
  10. Dovbysh, A. S., Moskalenko, V. V., Rizhova, A. S. (2016). Learning Decision Making Support System for Control of Nonstationary Technological Process. Journal of Automation and Information Sciences, 48 (6), 39–48. doi: 10.1615/jautomatinfscien.v48.i6.40
  11. Chen, L., Zhang, J., Cai, L., Li, R., He, T., Meng, T. (2015). MTAD: A Multitarget Heuristic Algorithm for Virtual Machine Placement. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2015, 1–14. doi: 10.1155/2015/679170
  12. Salmasnia, A., Bashiri, M. (2014). A new desirability function-based method for correlated multiple response optimization. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 76 (5-8), 1047–1062. doi: 10.1007/s00170-014-6265-x
  13. Altinoz, O. T., Yilmaz, A. E, Ciuprina, G. (2013). A multiobjective optimization approach via systematical modification of the desirability function shapes. 8th International symposium on advanced topics in electrical engineering, 3–9. doi: 10.1109/atee.2013.6563481
  14. Sanginova, O. (2015). Comparative analysis of some computional schemes for obtaining a compromise solution. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (73)), 10–18. doi: 10.15587/1729-4061.2015.35607
  15. Shengnan, Z., Jianjun, W. (2015). Multi-response robust design based on improved desirability function. International Conference on Grey Systems and Intelligent Services, 515–520. doi: 10.1109/gsis.2015.7301911
  16. Kushwaha, S., Sikdar, S., Mukherjee, I., Ray, P. K. (2013). A Modified Desirability Function Approach for Mean-Variance Optimization of Multiple Responses. International Journal of Software Science and Computational Intelligence, 5 (3), 7–21. doi: 10.4018/ijssci.2013070101
  17. Yoo, D., Kang, D., Jun, H., Kim, J. (2014). Rehabilitation Priority Determination of Water Pipes Based on Hydraulic Importance. Water, 6 (12), 3864–3887. doi: 10.3390/w6123864
  18. Parpinelli, R. (2012). Theory and New Applications of Swarm Intelligence. InTech. doi: 10.5772/1405
  19. Jain, S. A., Kumar, R., Anamika, Jangir, S. K. (2014). Comparative Study for Cloud Computing Platform on Open Source Software. An International Journal of Engineering & Technolog, 1 (2), 28–34.
  20. Kaur, A., Kalra, M. (2016). Energy optimized VM placement in cloud environment. 2016 6th International Conference – Cloud System and Big Data Engineering (Confluence), 141–145. doi: 10.1109/confluence.2016.7508103

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-10-30

Як цитувати

Moskalenko, V., & Pimonenko, S. (2016). Оптимізація параметрів функціонування системи керування ІТ-інфраструктурою датацентру. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(2 (83), 21–29. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.79231

Номер

Том 5 № 2 (83) (2016): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Vyacheslav Moskalenko, Sergey Pimonenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.