АНАЛІЗ МЕТОДІВ РОЗПОДІЛЕННЯ РЕСУРСІВ У СЕРЕДОВИЩАХ ВІРТУАЛІЗАЦІЇ

  • D. Hrebenyuk
Ключові слова: розподілення ресурсів, середовища віртуалізації, хмарні обчислювальні середовища, DRS, DPM

Анотація

Існуючі в хмарних обчислювальних середовищах підходи до початкового виділення і подальшого розподілу ресурсів можна розділити на 3 типи: ручне призначення ресурсів, планування ресурсів диспетчером хмарного обчислювального середовища і планування ресурсів середовищем віртуалізації. Хмарні обчислювальні середовища мають особливості, які створюють специфіку розподілу ресурсів в такому середовищі. Деякі елементи цієї проблематики є спільними з проблемами систем віртуалізації, а деякі мають особливості, характерні для хмарних обчислювальних середовищ. У середовищах віртуалізації проблема планування та оптимізації використання ресурсів вирішується двома способами: перерозподіл ресурсів адміністратором середовища віртуалізації вручну; автоматичне планування ресурсів з використанням методів розподіленого виділення ресурсів DRS (Distributed Resource Scheduling) і розподіленого управління енергоспоживанням DPM (Distributed Power Management). У різних середовищах віртуалізації DRS і DPM працюють по-різному, однак початкова логіка роботи зберігається. Предметом статті є дослідження проблематики розподілення ресурсів у середовищах віртуалізації та у хмарних обчислювальних середовищах. Метою є оцінка існуючих методів розподілення ресурсів у віртуальних середовищах, виявлення їх відповідності до обов’язкових характеристик хмарних обчислень. Завдання: проаналізувати існуючі методи розподілення ресурсів у середовищах віртуалізації та хмарних обчислювальних середовищах, визначити їх переваги і недоліки. За результатами порівняльного аналізу можна зробити висновок, що методи, які найчастіше застосовуються в хмарних обчислювальних середовищах, дуже примітивні, і завдання розподілу ресурсів в хмарному середовищі може бути більш ефективно вирішено тими ж методами, що використовуються в середовищах віртуалізації. Висновки. Недоліком кожного з проаналізованих методів є те, що потреби застосунків, які працюють всередині екземплярів, враховуються тільки в контексті необхідних обсягів процесорного ресурсу, оперативної пам'яті і наявності вільного дискового простору. При цьому не враховується специфіка роботи застосунків, а також те, як з цим застосунком будуть розділяти ресурси вже розгорнуті на тих же хостах екземпляри. Таким чином, не завжди має місце вибір оптимального хоста / ресурсу зберігання для розміщення екземпляру, що призводить до істотного зниження продуктивності застосунків і ефективності використання «хмарного» ресурсу.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Теленик С. Ф., Ролік А. А., Букасов М. М. Моделі управління розподілом обмежених ресурсів в інформаційно-телекомунікаційній мережі. Вісник НТУУ «КПІ»: Інформатика, управління та обчислювальна техніка. 2006. № 44. С. 243-–246.
2. Хантимиров Р.И. Интеллектуальное планирование ресурсов в облачных средах на основе модели «Инфраструктура как сервис». Инновационное развитие российской экономики. Москва, 2013. С. 507–512.
3. Вишнівський В.В., Василенко В.В., Гринкевич Г.О., Куклов В.М. Імплементація сучасних технологій хмарних обчислень в рамках центрів обробки даних. Інформаційна безпека. Северодонецьк, 2016. №3 (23). С. 118–125.
4. Стіренко С.Г., Шаурін, Д.О. Підвищення ефективності роботи ІТ інфраструктури на основі технології віртуалізації. Вісник НТУУ «КПІ»: Інформатика, управління та обчислювальна техніка. 2008. № 49. С. 127–133.
5. vSphere Dynamic Resource Scheduler & Distributed Power Management – Russia. Режим доступу: http://www.vmware.com/ru/products/vsphere/features-drs-dpm (останнє звернення 20.10.2018)
6. Теленик С. Ф., Ролик О .І., Букасов М. М., Лабунський А. Ю. Моделі управління віртуальними машинами при серверній віртуалізації. Вісник НТУУ «КПІ»: Інформатика, управління та обчислювальна техніка. 2009. № 51. С. 147–152.
7. Ruban, I. Redistribution of base stations load in mobile communication networks / I. Ruban, H. Kuchuk, A. Kovalenko // Innovative technologies and scientific solutions for industries. – 2017. – No 1 (1) – P. 75-81. – DOI : https://doi.org/10.30837/2522-9818.2017.1.075.
8. Коваленко А. А. Использование временных шкал при аппроксимации длины очередей компьютерных сетей / А. А. Коваленко, Г. А. Кучук, И. В. Рубан // Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности. – 2018. – № 2(4). – С. 12-18. – DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.4.012.
9. Коваленко А. А. Сучасний стан та тенденцій розвитку комп'ютерних систем об'єктів критичного застосування / А. А. Коваленко, Г. А. Кучук // Системи управління, навігації та зв’язку: Збірник наукових праць – Полтава : ПНТУ, 2018. – № 1 (47). – С. 110-113. – DOI : https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.110.
10. Saranya.S, Murugan.B.S Intelligent Scheduling System for Dynamic Resource Allocation in Cloud Computing. International Journal of Advanced Research in Computer Science & Technology - 2014.
11. Sugang Ma. A Review on Cloud Computing Development. Journal of Networks – 2012. – No. 7(2). - C. 305-310.
Опубліковано
2018-12-13
Як цитувати
Hrebenyuk D. Аналіз методів розподілення ресурсів у середовищах віртуалізації / D. Hrebenyuk // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2018. – Т. 6 (52). – С. 98-103. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.6.098.
Розділ
Інформаційні технології