МЕТОД РОЗРАХУНКУ ПРОПУСКНОЇ ЗДАТНОСТІ ХМАРНОЇ КОМПОНЕНТИ РОЗПОДІЛЕНОЇ МУЛЬТИСЕРВІСНОЇ МЕРЕЖІ

  • Alevtyna Filonenko
  • Heorhii Molchanov
  • Oleksandra Bellorin-Herrera
Ключові слова: розподілена мультисервісна мережа, хмарний компонент, комутаційний вузол зв’язку із хмарою, пропускна здатність, імовірнісні характеристики, ланка мережі, мережеві ресурси

Анотація

Пропонується метод розрахунку пропускної здатності хмарної компоненти розподіленої мультисервісної мережі, враховуючий імовірнісні характеристики ланок хмари першого та другого порядків. На попередніх етапах проводиться розрахунок ймовірності втрати пакетів у межах окремої ланки хмари та аналіз черг на комутаційних вузлах зв’язку із хмарою. Послідовне застосування методу дозволяє провести оцінку ймовірності втрат для різних класів користувачів мережі, визначити раціональне завантаження ланок хмари з метою оптимального розподілу хмарних ресурсів. Отримані результати можна застосувати безпосередньо при проектуванні хмарної компоненти мультисервісної розподіленої мережі, у якій доступ користувачів до хмарного ресурсу може бути або необмеженим, або обмеженим із введенням резервування ресурсів для пріоритетних класів користувачів, а також для проектування хмарної компоненти мультисервісної розподіленої мережі, у якій користувачам для обміну із хмарою надаються фіксовані бітові швидкості передачі інформації. Напрямок подальших досліджень – розширення методу для мереж, у яких частина ланок хмарних компонент є залежними, та розробка алгоритму, у якому розрахунки для окремих ланок хмари можуть виконуватися паралельно.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Sviridov, A., Kovalenko, A. and Kuchuk, H. (2018), “The pass-through capacity redevelopment method of net critical section based on improvement ON/OFF models of traffic”, Advanced Information Systems, Vol. 2, No. 2, pp. 139–144, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
2. D. Reese Cloud computing [Text] / George Reese. - SPb .: 2011. - 288 p.
3. Google Cloud Platform [Electronic resource]. – access mode: http://cloud.google.com. – 12.04.2013.
4. Ruban, I., Kuchuk, H. and Kovalenko A. (2017), “Redistribution of base stations load in mobile communication networks”, Innovative technologies and scientific solutions for industries, No 1 (1), рр. 75–81.
5. A. N. Singh, P. Shiva. Challenges and opportunities of resource allocation in cloud computing: A survey, 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), 2015
6. N. Latha, S.T. Deepa, Cost Optimization in Cloud Services, International Journal of Computer Appl. Vol. 106, No.5, 2014
7. M. Malawskia, K. Figielab, J. Nabrzyskia, Cost Minimization for Computational Applications on Hybrid Cloud Infrastructures, Journal on Future Generation Computer Systems, Vol. 29 Issue 7, 2013
8. Q. Jia, Z. Shen, W. Song, etc. Supercloud: Opportunities and Challenges, ACM SIGOPS Operating Systems Review - Special Issue on Repeatability and Sharing of Experimental Artifacts, Vol. 49 Issue 1, 2015
9. G. Menaga, S. Subasree. Development of Optimized Resource Provisioning On-Demand Security Architecture for Secured Storage Services in Cloud Computing. IJESIT, Vol. 2, Issue 3, 2013
10. Donets, V., Kuchuk, N. and Shmatkov, S. (2018), “Development of software of e-learning information system synthesis modeling process”, Advanced Information Systems, Vol. 2, No 2, pp. 117–121, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20.
11. A. Simak Transaction processing / A. Simak // DBMS. - 1997. - № 2. - p. 70 - 82.
Опубліковано
2022-11-29
Як цитувати
Filonenko Alevtyna Метод розрахунку пропускної здатності хмарної компоненти розподіленої мультисервісної мережі / Alevtyna Filonenko, Heorhii Molchanov, Oleksandra Bellorin-Herrera // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2022. – Т. 4 (70). – С. 117-121. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.4.117.
Розділ
Інформаційні технології