ДИНАМІЧНИЙ МЕТОД ОЦІНКИ ЗАВАНТАЖЕННЯ ВУЗЛІВ РОЗПОДІЛЕНОЇ СИСТЕМИ
Ключові слова:
балансування навантаження, розподілена система, мультифрактальний трафік, використання ресурсів, самоподібний потік, дисбаланс
Анотація
Предметом дослідження є метод оцінки ресурсів розподіленої системи як частина наукової проблеми, пов’язаної з балансуванням навантаження та ефективним використанням ресурсів розподіленої системи. У статті представлений метод оцінки ресурсів розподіленої системи, таких як мережеві вузли, процесор, пам'ять та ширина смуги. Запропонований метод дозволяє розрахувати навантаження кожного вузла окремо в розподіленій системі та у всій системі взагалі. Класи потоків послуг також враховуються при розрахунку навантаження цих ресурсів. Введено комплексне значення дисбалансу сервера навантаження, яке враховує коефіцієнти ваги для процесора, пам'яті та пропускної здатності мережі. Ці вагові коефіцієнти дозволяють вибрати важливість кожного мережевого ресурсу (процесора, пам'яті та пропускної здатності) порівняно між собою. Також цей метод дозволяє розрахувати дисбаланс системних серверів. Застосування методу в балансуванні навантаження дозволяє розподіляти запити по серверах таким чином, щоб відхилення серверів навантаження від середнього значення було мінімальним, що дозволяє забезпечити більш високі параметри продуктивності системи (ефективність використання) та швидший обробка потоків. Висновки. У роботі пропонується вирішення актуальної наукової проблеми оцінки навантаження вузлів розподіленої системи. Запропонований метод заснований на обчисленні навантаження процесора, навантаження пам'яті та пропускної здатності каналу за потоками різних класів обслуговування. Також було введено комплексне значення дисбалансу навантаження сервера з урахуванням ваги процесора, пам'яті та пропускної здатності мережі. Відповідно, цей метод дозволяє розрахувати дисбаланс усіх серверів в системі, середній час роботи різних алгоритмів балансування та ефективність використання системних ресурсів.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. L. Kirichenko, I. Ivanisenko, T. Radivilova, Investigation of Self-similar Properties of Additive Data Traffic, CSIT-2015 X-th International Scientific and Technical Conference «Computer science and information technologies», Lviv, UKRAINE, 14 – 17 September, 2015, pp. 169-172
2. O. I. Sheluchin, S. M. Smolskiy, A. V. Osin, Self-Similar Processes in Telecommunications, New York : John Wiley & Sons, 2007, pp. 320.
3. Игнатенко Е.И., Бессараб В.И., Дегтяренко И.В. Адаптивный алгоритм мониторинга загруженности сети кластера в системе балансировки нагрузки. // Наукові праці ДонНТУ. – Вип. 21(183). – 2011. – С. 95-102.
4. Chen H., Wang F., Helian N., Akanmu G. User-priority guided min-min scheduling algo-rithm for load balancing in cloud computing // National Conference on Parallel Computing Tech-nologies (PARCOMPTECH). – Bangalore, 2013. – P. 1-8.
5. Cardellini V. A performance study of distributed architectures for the quality of web ser-vices. // Proceedings of the 34th Conference on System Sciences. – Vol. 10. – 2001. – P.213-217.
6. Keshav S. An Engineering Approach to Computer Networking // Addison-Wesley, Read-ing, MA. – 1997. – P. 215-217.
7. Liu J., Luo X., Zhang X., Zhang F., Li B. Job Scheduling Model for Cloud Computing Based on Multi-Objective Genetic Algorithm // IJCSI International Journal of Computer Science. – V.10(1). - No 3. - 2013. – P.134-139.
8. Kameda H., Li L., Kim C., Zhang Y. Optimal Load Balancing in Distributed Computer Sys-tems. – London: Springer, Verlag London Limited. - 1997. – 238 р.
9. Kaur R., Luthra P. Load Balancing in Cloud Computing // Proc. of Int. Conf. on Recent Trends in Information, Telecommunication and Computing. – Association of Computer Electronics and Electrical Engineers. – 2014. – P. 374-381.
10. 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
11. Kovalenko, A.A. and Kuchuk, G.А. (2018), “The current state and trends of the development of computer systems of objects of critical application”, Systems of control, navigation and communication, PNTU, Poltava, No. 1 (47), pp. 110–113, DOI : https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.110
12. Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20
13. Zykov, I.S., Kuchuk, N.H. and Shmatkov S.I. (2018), “Synthesis of architecture of the computer transaction management system e-learning”, Advanced Information Systems, Vol. 2, No. 3, pp. 60-66, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10
14. Ruban, I.V., Martovytskyi, V.O., Kovalenko, A.A. and Lukova-Chuiko, N.V. (2019), “Identification in Informative Systems on the Basis of Users' Behaviour”, Proceedings of the International Conference on Advanced Optoelectronics and Lasers, CAOL 2019-September,9019446, pp. 574-577, DOI: https://doi.org/10.1109/CAOL46282.2019.9019446
15. Kovalenko, А. and Kuchuk H. (2018), “Methods for synthesis of informational and technical structures of critical application object’s control system”, Advanced Information Systems, 2018, Vol.2, No.1, pp. 22–27, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
16. Roth G. Server load balancing architectures, Part 1: Transport-level load balancing. – 2008. – Режим доступа: http://www.javaworld.com/article/2077921/architecture-scalability/server-load-balancing-architectures--part-1--transport- level-load-balancing.html.
2. O. I. Sheluchin, S. M. Smolskiy, A. V. Osin, Self-Similar Processes in Telecommunications, New York : John Wiley & Sons, 2007, pp. 320.
3. Игнатенко Е.И., Бессараб В.И., Дегтяренко И.В. Адаптивный алгоритм мониторинга загруженности сети кластера в системе балансировки нагрузки. // Наукові праці ДонНТУ. – Вип. 21(183). – 2011. – С. 95-102.
4. Chen H., Wang F., Helian N., Akanmu G. User-priority guided min-min scheduling algo-rithm for load balancing in cloud computing // National Conference on Parallel Computing Tech-nologies (PARCOMPTECH). – Bangalore, 2013. – P. 1-8.
5. Cardellini V. A performance study of distributed architectures for the quality of web ser-vices. // Proceedings of the 34th Conference on System Sciences. – Vol. 10. – 2001. – P.213-217.
6. Keshav S. An Engineering Approach to Computer Networking // Addison-Wesley, Read-ing, MA. – 1997. – P. 215-217.
7. Liu J., Luo X., Zhang X., Zhang F., Li B. Job Scheduling Model for Cloud Computing Based on Multi-Objective Genetic Algorithm // IJCSI International Journal of Computer Science. – V.10(1). - No 3. - 2013. – P.134-139.
8. Kameda H., Li L., Kim C., Zhang Y. Optimal Load Balancing in Distributed Computer Sys-tems. – London: Springer, Verlag London Limited. - 1997. – 238 р.
9. Kaur R., Luthra P. Load Balancing in Cloud Computing // Proc. of Int. Conf. on Recent Trends in Information, Telecommunication and Computing. – Association of Computer Electronics and Electrical Engineers. – 2014. – P. 374-381.
10. 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
11. Kovalenko, A.A. and Kuchuk, G.А. (2018), “The current state and trends of the development of computer systems of objects of critical application”, Systems of control, navigation and communication, PNTU, Poltava, No. 1 (47), pp. 110–113, DOI : https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.110
12. Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20
13. Zykov, I.S., Kuchuk, N.H. and Shmatkov S.I. (2018), “Synthesis of architecture of the computer transaction management system e-learning”, Advanced Information Systems, Vol. 2, No. 3, pp. 60-66, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10
14. Ruban, I.V., Martovytskyi, V.O., Kovalenko, A.A. and Lukova-Chuiko, N.V. (2019), “Identification in Informative Systems on the Basis of Users' Behaviour”, Proceedings of the International Conference on Advanced Optoelectronics and Lasers, CAOL 2019-September,9019446, pp. 574-577, DOI: https://doi.org/10.1109/CAOL46282.2019.9019446
15. Kovalenko, А. and Kuchuk H. (2018), “Methods for synthesis of informational and technical structures of critical application object’s control system”, Advanced Information Systems, 2018, Vol.2, No.1, pp. 22–27, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
16. Roth G. Server load balancing architectures, Part 1: Transport-level load balancing. – 2008. – Режим доступа: http://www.javaworld.com/article/2077921/architecture-scalability/server-load-balancing-architectures--part-1--transport- level-load-balancing.html.
Опубліковано
2021-05-31
Як цитувати
Ivanisenko Ihor Динамічний метод оцінки завантаження вузлів розподіленої системи / Ihor Ivanisenko // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2021. – Т. 2 (64). – С. 74-77. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2021.2.074.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
