РІВНОМІРНИЙ РОЗПОДІЛ РЕСУРСІВ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМ, ЩО МАЮТЬ ГІПЕРКОНВЕРГЕНТНУ ІНФРАСТРУКТУРУ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.2.119Ключові слова:
гіперконвергентная архітектура, балансування мережі, метод штрафівАнотація
Актуальність дослідження. Інфраструктура, створювана на конвергентної платформі, передбачає об'єднання пам'яті, обчислювальні-них і мережевих ресурсів в єдиний пул, а при гіперконвергентной інфраструктури обчислювальні потужності, сховища, сервери, мережі об'єднуються в одне ціле за допомогою програмних засобів. Метою статті є розробка підходу до зменшення нерівномірних розподілу ресурсів в комп'ютерних мережах гіперконвергентной архітектури. Результати дослідження. Запропоновано метод мінімізації середньої затримки транзакцій в комп'ютерних мережах гіперконвергентной архітектури, що дозволяє побудувати рівномірний розподіл виділених обчислювальних ресурсів для обробки безлічі завдань системи по квантам заданого інтервалу часу. Цільова функція завдання пошуку оптимального розбиття множини запитів, що обробляються в обчислювальної мережі, на підмножини і їх розподілу по вузлах гіперконвергентной мережі, визначається за допомогою введення функції штрафів при виділенні кожного запиту одиниці обчислювального ресурсу в поточний квант часу. Висновки. Запропоновано підхід до формування рівномірного розподілу ресурсів в комп'ютерах терни мережах гіперконвергентной архітектури. Застосування підходу дозволяє збалансувати мережевt навантаження і досягти вимог до оперативності.Завантаження
Посилання
White Paper: Riverbed Hyper-converged Edge, available at: https://www.riverbed.com/document-repository/white-paper-- riverbed-hyper-converged-edge.html (accessed 23 April 2017).
Черняк, Л. (2012), “Время конвергентных инфраструктур”, Открытые системы. СУБД, № 4, available at: https://www.osp.ru/os/2012/04/13015754/ (accessed 23 April 2017).
Ганьжа, Д. (2016), “Гиперконвергенция: ИТ-инфраструктура на раз, два, три”, /Журнал сетевых решений,. № 5, available at: www.osp.ru/lan/2016/05/13049349 (accessed 23 April 2017).
Кучук Г. А. Інформаційні технології управління інтегральними потоками даних в інформаційно-телекомунікаційних мережах систем критичного призначення / Г. А. Кучук. – Х.: ХУПС, 2013. – 264 с.
Кучук Г. А. Концептуальний підхід до синтезу структури інформаційно-телекомунікаційної мережі / Г. А. Кучук, І. В. Рубан, О. П. Давікоза // Системи обробки інформації. – Х.: ХУ ПС, 2013. – Вип. 7 (114). – С. 106 – 112.
Сергиенко И.В. Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации. – К.: Наук. думка, 1985. – 520 с.
Gelenbe E. Analysis and synthesis of computer systems (2nd Edition) / E. Gelenbe, G. Pujolle // Advances in Computer Science and Engineering : Texts – Vol.4 – 2010. – 309 p.
Whitt W. The Queuing Network Analyzes / W. Whitt // Bell System Tech. I. – 1983. – Vol. 62, № 9. – Р. 2779 – 2815.
Кучук Г.А. Метод оценки характеристик АТМ-трафика / Г.А. Кучук // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті, – 2003. – № 6. – С. 44–48.
Кучук Г. А., Можаєв О. О., Воробйов О. В. Метод агрегування фрактального трафіка. Радіоелектронні та комп'ютерні системи. 2006. № 6 (18). С. 181–188.
Saravana, Balaji B,, Karthikeyan, N.K. and Raj Kumar, R.S., (2018), “Fuzzy service conceptual ontology system for cloud service recommendation”, Computers & Electrical Engineering, Vol. 69, pp. 435–446.
Saravana, Balaji B., Mohamed, Uvaze Ahamed, Eswaran C. and Kannan R., (2019), “Prediction-based Lossless Image Compression”, Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics (Springer), Vol. 30, No 1, pp.1749 – 17961, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00665-5_161
Кучук Г. А. Фрактальный гауссовский шум в трафиковых трассах / Г.А. Кучук // Системи обробки інформації. – 2004. – № 3(31). – С. 91-100.
Кучук Г.А. Аналіз та моделі самоподібного трафіка / Г.А. Кучук, О.О. О.В. Можаев, Воробйов // Авиационнокосмическая техника и технология. – 2006. – Вып. 9 (35). – С. 173-180.
Gomathi, B, Karthikeyan, N.K. and Saravana, Balaji B., (2018), “Epsilon-Fuzzy Dominance Sort Based Composite Discrete Artificial Bee Colony optimization for Multi-Objective Cloud Task Scheduling Problem”, International Journal of Business Intelligence and Data Mining, Vol. 13, Issue 1-3, pp. 247-266, DOI: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2018.088435
Dhivakar B., Saravanan S.V., Sivaram M., Krishnan R.A. Statistical Score Calculation of Information Retrieval Systems using Data Fusion Technique”. Computer Science and Engineering. 2012. Vol. 2, Issue 5. pp.43-45. doi: http://doi.org/10.5923/j.computer.20120205.01
Sivaram, M., Batri, K., Amin Salih, Mohammed and Porkodi V. (2019), “Exploiting the Local Optima in Genetic Algorithm using Tabu Search”, Indian Journal of Science and Technology, Volume 12, Issue 1, doi: http://doi.org/10.17485/ijst/2019/v12i1/139577
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.
Коваленко А.А. Сучасний стан та тенденції розвитку комп'ютерних систем об'єктів критичного застосування / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава . ПНТУ, 2018. – Вип. 1(47). – С. 110- 113. DOI : https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.110
Кучук Г. А. Модель процесса эволюции топологической структуры компьютерной сети системы управления объектом критического применения / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, А.А. Янковский // Системи обробки інформації. – 2014. – № 7(123). – С. 93-96.
Кучук Г. А. Метод параметрического управления передачей данных для модификации транспортных протоколов беспроводных сетей / Г.А. Кучук, А.С. Мохаммад, А.А. Коваленко // Системи обробки інформації. – 2011. – № 8(98). – С. 211-218.
Кучук Г.А. Метод мінімізації середньої затримки пакетів у віртуальних з’єднаннях мережі підтримки хмарного сервісу / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, Н.В. ЛуковаЧуйко // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава . ПНТУ, 2017. – Вип. 2(42). – С. 117-120.
Sivaram, M., Yuvaraj, D., Amin Salih, Mohammed, Porkodi, V. and Manikandan V. (2018), “The Real Problem Through a Selection Making an Algorithm that Minimizes the Computational Complexity”, International Journal of Engineering and Advanced Technology, Vol. 8, iss. 2, 2018, pp. 95-100.
Kosenko V. Mathematical model of optimal distribution of applied problems of safety-critical systems over the nodes of the information and telecommunication network. Сучасні інформаційні системи (Advanced Information Systems). 2017. Т. 1, № 2. С. 4-9. doi:https://doi.org/10. 20998/2522-9052.2017.2.01.
