РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДІВ РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ У СИСТЕМАХ ХМАРНИХ ОБЧИСЛЕНЬ
DOI:
https://doi.org/10.30837/ITSSI.2020.13.025Ключові слова:
iнфраструктура як сервіс, хмарні обчислення, перерозподіл ресурсівАнотація
Предметом дослідження в статті є моделі та методи балансування та розмежування навантаження і ресурсів в системах хмарних обчислень, що базуються на моделі надання послуг інфраструктури як сервісу. Метою роботи є підвищення ефективності використання наявних ресурсів в системах хмарних обчислень (таких, як оперативна пам'ять, дисковий простір, ЦПУ, мережа) шляхом розробки моделі адаптивного управління розмежуванням ресурсів. Це дозволить запускати нові віртуальні машини з мінімальним зниженням продуктивності вже функціонуючих програм. У статті вирішуються наступні завдання: розробка комплексного підходу управління розмежуванням ресурсів у хмарних системах, яка включає в себе декомпозицію системи хмарних обчислень на зони (виходячи з визначальних особливостей надаваних в кожній зоні ресурсів), первинне виділення ресурсів (що базується на основі методу аналізу ієрархій) та розмежування ресурсів системи хмарних обчислень (на основі розробленого методу); розробка методу розмежування обчислювальних ресурсів у системах хмарних обчислень; оцінка ефективності розробленого методу. Для вирішення поставлених завдань були використані підходи і методи динамічного балансування навантаження, а також методи теоретичних досліджень, які засновані на наукових положеннях теорії штучного інтелекту, статичного, функціонального і системного аналізів. Отримані наступні результати: на основі проведеного аналізу існуючих методів розмежування і балансування навантаження в системах хмарних обчислень були виявлені основні особливості існуючих методів розподілу ресурсів, наведені їх переваги та недоліки. На основі проведеного аналітичного дослідження доведено необхідність вдосконалення існуючих методів розмежування ресурсів. Створено метод і алгоритм розмежування обчислювальних ресурсів в системах хмарних обчислень, що дозволяють зменшити значення коефіцієнта нерівномірності використання обчислювальних ресурсів при мінімізації витрат на їх переміщення. Отримані результати підтверджені проведеними експериментами при використанні програмного забезпечення для створення приватних інфраструктурних хмарних сервісів і хмарних сховищ. Висновки: вдосконалення методу розмежування і балансування навантаження в системах хмарних обчислень дозволило підвищити здатність цих систем запускати нові віртуальні машини з мінімальним зниженням продуктивності вже функціонуючих програм.
Посилання
Dimitri, N. (2020), "Pricing cloud IaaS computing services", Journal of Cloud Computing, No. 9. DOI: https://doi.org/10.1186/s13677-020-00161-2
Soh, J., Copeland, M., Puca, A., Harris, M. (2020), "Overview of Azure Infrastructure as a Service (IaaS) Services", Microsoft Azure, P. 21–41. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5958-0_2
Kudriavtsev, A., Koshelev, V., Izbyshev, A., Dudina, I., Kurmangaleev, Sh., Avetisian, A., Ivannikov, V., Velihov, V., Riabinkin, Ye. (2013), "Design and Implement Cloud for High Performance", Works ISP RAS, No. 1, P. 13–33, available at : https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-i-realizatsiya-oblachnoy-sistemy-dlya-resheniya-vysokoproizvoditelnyh-zadach (last accessed: 25.09.2020).
Vyshnivskyi, V., Vasylenko, V., Hrynkevych, H., Kuklov V. (2016), "Implement advanced cloud computing within data centers", Information security, No. 3 (23), P. 118–125.
Agavanakis, K., Karpetas, G., Taylor, M., Pappa, E., Michail, C., Filos, J., Trachana, V., Kontopoulou, L. (2019), "Practical machine learning based on cloud computing resources", Technologies and Materials for Renewable Energy, Environment and Sustainability (TMREES19).
Alshamrani, S. (2018), "An Efficient Allocation of Cloud Computing Resources", AICCC '18: Proceedings of the 2018 Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference, P. 68–75. DOI: https://doi.org/10.1145/3299819.3299828
Zhu, Y., Wang, Y. (2013), "A Model of Cloud Computing Resources", Proceedings of the 2013 International Conference on Computer Sciences and Applications, P. 684–686. DOI: https://doi.org/10.1109/CSA.2013.165
Srinivasan, J., Suresh Gnana Dhas, C. (2020), "Cloud management architecture to improve the resource allocation in cloud IAAS platform", Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-020-02026-7
Hrebeniuk, D. (2018), "Analysis of methods of distribution of resources in the virtualization media", Control, navigation and communication systems, No. 6 (52), P. 98–103. DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.6.098
Gulati, A., Holler, A., Ji, M., Shanmuganathan, G., Waldspurger, C., Zhu, X. (2012), "VMware distributed resource management: Design, implementation and lessons learned", VMware Technical Journal, No. 1, P. 45–64.
Calcavecchia, N. M., Biran, O., Hadad, E., Moatti, Y. (2012), "VM Placement Strategies for Cloud Scenarios", 2012 IEEE Fifth International Conference on Cloud Computing, P. 852–859. DOI: https://doi.org/10.1109/CLOUD.2012.113
Wu, G., Tang, M., Tian, Y., Li, W. (2012), "Energy-Efficient Virtual Machine Placement in Data Centers by Genetic Algorithm", International Conference on Neural Information Processing, P. 315–323. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34487-9_39
Pasko, D., Molchanov, H., Davydov, V. (2018), "Unlimited cloud storage management", Advanced Information Systems, Vol. 2, No. 3, P. 49–53. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.08
Sagala, A., Hutabarat, R. (2016), "Private Cloud Storage Using OpenStack with Simple Network Architecture", Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, No. 4, P. 155–164. DOI: https://doi.org/10.11591/ijeecs.v4.i1.pp155-164
Shevchenko, V., Chengar, O., Kokodey, T. (2020), "Information technology for the deployment of the OpenStack cloud environment", IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, No. 734:012131. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/734/1/012131
Luo, S., Ren, B. (2016), "The monitoring and managing application of cloud computing based on Internet of Things", Computer Methods and Programs in Biomedicine, No. 130, P. 154–161. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2016.03.024
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Viacheslav Davydov, Daryna Hrebeniuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
