METHOD OF BRANCHING REQUESTS TO DATA SYSTEM STORES WITH HYPERCONVERGENT INFRASTRUCTURE
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.5.051Keywords:
hyperconvergent architecture, data warehouse, query timeAbstract
The relevance of research. In the process of functioning of the computer network of the hyper-converged architecture due to the centralized management, the access time to the data warehouses is increased. But for some subsystems, especially those that are supposed to function in real-time mode, these figures are very significant. The purpose of the article is to develop an approach to reducing access time to data warehouses in a hyper-converged environment by branching information flows. Results of the research. The proposed method is two-step and consists of a sequence of steps to find possible routes and find the best of the found channel distribution options. As a result, we found the best variant of packet distribution over the communication channels among those that satisfy the formulated conditions. In particular, the maximum transmission time by one of the channels of the selected distribution option does not exceed the time allocated to transmit the required amount of data and the performance and cost constraints are met. Conclusions. The approach can significantly reduce data transmission time and channel rental costs, as well as improve network viability.Downloads
References
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, № 4, available at: https://www.osp.ru/os/2012/04/13015754/.
Ганьжа, Д. (2016), “Гиперконвергенция: ИТ-инфраструктура на раз, два, три”, /Журнал сетевых решений,. № 5, available at: www.osp.ru/lan/2016/05/13049349.
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.
Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522- 9052.2018.1.04
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, № 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
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, 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
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.
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 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, № 2. С. 4-9. DOI: https://doi.org/10. 20998/2522-9052.2017.2.01.
