Методи управління ресурсами і додатками в обчислювальних системах на базі хмарних технологій

Авторы

  • Карина Андріївна Мацуєва Национальный авиационный университет пр. Космонавта Комарова, 1, м. Киев, Украниа, 03058, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2015.46591

Ключевые слова:

інформаційна система, хмарні обчислення, віртуальні ресурси, розподіл навантаження, керування ресурсами

Аннотация

В даній статті описано методи керування ресурсами і додатками, що знаходяться в складі інформаційної системи для наукових досліджень (ІСНД). Представлено модель керування потоками запитів в ІСНД і приведено результати досліджень реальної хмарної системи з використанням додаткового модуля розподілення навантаження, запрограмованого на мові Python

Биография автора

Карина Андріївна Мацуєва, Национальный авиационный университет пр. Космонавта Комарова, 1, м. Киев, Украниа, 03058

аспирант, асистент

кафедра компьютеризованных систем управления

Библиографические ссылки

Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R. (2009). Above the Clouds: A Berkeley view of cloud computing, Science, 1, 191–196.

Matsueva, K. (2015). Methods of resource management and applications in computing systems based on cloud computing. Tenth International Scientific Conference Mathematical and simulation systems. MODS' 2015, 89–90.

Buyya, R. (2011). Cloud Computing. Principles and Paradigms. John Wiley, 675. doi: 10.1002/9780470940105

Blazewicz, J. (2007). Handbook on Scheduling. From Theory to Applications. Berlin: Springer, 647.

Jones, W. M. (2014). Beowulf Mini-grid Scheduling. The Pennsylvania State University. Available at: http://citeseer.ist.psu.edu/696342.html

Aida, K., Kasahara, H., Narita, S. (1998). Job scheduling scheme for pure space sharing among rigid jobs. Lecture Notes in Computer Science, 98–121. doi: 10.1007/bfb0053983

Sinnen, O., Sousa, L. A. (2005). Communication contention in task scheduling. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 16 (6), 503–515. doi: 10.1109/tpds.2005.64

Sinnen, O. (2005). Communication contention in task scheduling. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 16 (6), 503–515.

Gergel, V. P. (2010). Research of scheduling algorithms of parallel tasks for cluster computing systems using the simulator. Bulletin of the Nizhny Novgorod University N. I. Lobachevskogo, 5 (1), 201–208.

Brucker, P. (2007). Scheduling Algorithms.Berlin. Springer, 371. doi: 10.1007/978-3-662-03088-2

Bender, M. A., Bunde, D. P., Demaine, E. D., Fekete, S. P., Leung, V. J., Meijer, H., Phillips, C. A. (2005). Communication-Aware Processor Allocation for Supercomputers. Lecture Notes in Computer Science, 3608, 169–181. doi: 10.1007/11534273_16

Pinedo, M. L. (2009). Planning and Scheduling in Manufacturing and Services. LLC: Springer Science. Business Media, 509. doi: 10.1007/978-1-4419-0910-7_14

Petrov, D. (2010). Optimal algorithm of data migration in scalable cloud storages. System management, 30, 180–197.

Borodin, A., El-Yaniv, R. (1998). Online computation and competitive analysis. Cambridge University Press, NewYork, 53.

Aspnes, J. (1998). Competitive analysis of distributed algorithms. Lecture Notes in Computer Science, 118–146. doi: 10.1007/bfb0029567

OpenStack Open Source Cloud Computing Software. Available at: http://www.openstack.org/

Опубликован

2015-07-26

Выпуск

Раздел

Технические науки