СИНХРОНІЗАЦІЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СТРУКТУРИ МЕРЕЖІ НА ГІПЕРКОНВЕРГЕНТНІЙ ПЛАТФОРМІ З ОБЧИСЛЮВАЛЬНИМИ РЕСУРСАМИ ЇЇ ВУЗЛІВ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.6.048Ключові слова:
гіперконвергентна архітектура, синхронізація, час виконання запиту, штрафАнотація
В процесі функціонування комп'ютерної мережі гіперконвергентної архітектури за рахунок централізованого управління збільшується час обробки системних транзакцій. Але для деяких підсистем, особливо для тих, що повинні функціонувати у режимі, наближеному до режиму реального часу, дані показники є дуже суттєвими. Метою статті є формування такого розподілу завдань по вузлах мережі, для якого середня затримка пакету прийматиме мінімальне значення. Це забезпечить максимальну синхронізацію між інформаційною структурою мережі та обчислювальними ресурсами її вузлів. Результати дослідження. Розроблена математична модель розподілу завдань між вузлами комп’ютерної мережі на гіперконвергентній платформі. У моделі мінімізована інтенсивність обміну між вузлами мережі. Для цього вводиться поняття штрафу при розподілі завдань на вузли мережі. Розроблений метод розподілу завдань між вузлами мережі на гіперконвергентній платформі. Рішення задачі пошуку раціонального розподілу завдань множини по вузлах множини має ітераційний характер. Даний метод розвинений за рахунок мінімізації середньої затримки пакету даних в мережі при розподіленій обробці завдань. Запропонована математична модель управління розподіленою обробкою завдань в мережі на гіперконвергентній платформі дозволяє описати завдання пошуку раціонального розбиття множини завдань, що обробляються в мережі, на підмножини і їх розподілення по вузлах мережі, що мінімізує середню затримку пакету даних. при розробці моделі прийнято, що загальний сумарний доступний обчислювальний ресурс вузлів мережі є рівним загальному сумарному необхідному обчислювальному ресурсу трансакцій системи. з цією метою вводиться фіктивний вузол з доступним обчислювальним ресурсом та фіктивне завдання з відповідним штрафом. Висновок. Сформований розподіл завдань по вузлах мережі, для якого середня затримка пакету прийматиме мінімальне значення, що забезпечить максимальну синхронізацію між інформаційною структурою мережі та її обчислювальними ресурсамиЗавантаження
Посилання
White Paper: Riverbed Hyper-converged Edge, available at: https://www.riverbed.com/document-repository/white-paper-riverbed-hyper-converged-edge.html.
Черняк, Л. (2012), “Время конвергентных инфраструктур”, Открытые системы. СУБД, No 4, available at: https://www.osp.ru/os/2012/04/13015754/.
Ганьжа, Д. (2016), “Гиперконвергенция: ИТ-инфраструктура на раз, два, три”, /Журнал сетевых решений,. No 5, available at: www.osp.ru/lan/2016/05/13049349.
Кучук Н. Г. Метод розгалуження запитів до сховищ даних систем, що мають гіперконвергентну інфраструктуру / Н. Г. Кучук, І. С. Зиков, В. І. Панченко // Системи управління, навігації та зв'язку. – Полтава : ПНТУ, 2019. – Вип. 5(57). – С. 51-54. – DOI: https://doi.org/10.26906// SUNZ.2019.5.051
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.
Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
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, No 9. – Р. 2779 – 2815.
Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
Кучук Г.А. Синтез стратифікованої інформаційної структури інтеграційної компоненти гетерогенної складової Єдиної АСУ Збройними Силами України / Г. А. Кучук, О. П. Давікоза // Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. – 2013. – No 3 (12). – С. 154-158.
Кучук Г.А. Управління трафіком мультисервісної розподіленої телекомунікаційної мережі / Г.А. Кучук // Системи управління, навігації та зв’язку. – К.: ЦНДІ НіУ, 2007. – Вип. 2. – С. 18-27.
Saravana 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
Sivaram, M., Batri, K., Amin Salih, Mohammed and Porkodi V. (2019), “Exploiting the Local Optima in Genetic Algorithm using T abu Search”, Indian Journal of Science and T echnology, V olume 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.
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. – No 8(98). – С. 211-218.
Кучук Г. А., Можаев А. А. Прогнозирование трафика для управления перегрузками интегрированной телекоммуникационной сети // Радиоэлектронные и компьютерные системы. 2007. No 8 (27). С. 261-271.
Кучук, Г.А. Метод уменьшения времени передачи данных в беспроводной сети / Г.А. Кучук, А.С. Мохаммад, А.А. Коваленко // Системи управління, навігації та зв’язку. – К.: ЦНДІ НіУ, 2011. – Вип. 3 (19). – С. 209–213.
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.
Svyrydov, A., Kuchuk, H., Tsiapa, O. (2018), “Improving efficienty of image recognition process: Approach and case study”, Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 593-597, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DESSERT.2018.8409201
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, No 2. С. 4-9. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2017.2.01