UNIFORM RESOURCE ALLOCATION OF COMPUTER SYSTEMS WITH HYPERCONVERGENT INFRASTRUCTURE
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.2.119Keywords:
hyperconvergent architecture, network balancing, penalty methodAbstract
The relevance of research. The infrastructure created on a converged platform involves the integration of memory, computing and network resources into a single pool, and with a hyper-convergent infrastructure, computing power, storage, servers, networks are combined into one whole using software tools. The purpose of the article is to develop an approach to reducing the uneven distribution of resources in computer networks of hyperconvergent architecture. The results of the study. A method is proposed for minimizing the average transaction latency in computer networks of a hyperconvergent architecture, which makes it possible to construct a uniform distribution of the allocated computational resources for processing a set of system tasks using the quanta of a given time interval. The objective function of the task of finding a rational partition of the set of queries processed in the computer network into subsets and their distribution among the nodes of the hyperconvergent network is determined by entering the penalty function when each query unit is allocated a computing resource in the current time slot. Conclusions. An approach to the formation of a uniform distribution of resources in computer networks of hyperconvergent architecture is proposed. The application of the approach allows you to balance the network load with a large number of requests and to achieve the requirements for the efficiency of their processing.Downloads
References
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.
