SYNCHRONIZATION OF INFORMATION STRUCTURE NETWORKS ON THE HYPERCONVERGENT PLATFORM WITH THE COMPUTING RESOURCES OF ITS NODES
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.6.048Keywords:
hyperconvergent architecture, synchronization, query time, fineAbstract
The relevance of research. In the process of functioning of the computer network of the hyperconverged architecture due to the centralized management, system transaction processing time 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 formulate the distribution of tasks among network nodes. For which the average packet delay takes a minimum value. This will ensure maximum synchronization between the information structure of the network and the computing resources of its nodes. Research results. A mathematical model for the distribution of tasks between nodes of a computer network on a hyperconverged platform is developed. The exchange rate between network nodes are minimizes in the model For this, the concept of a penalty is introduced when distributing tasks between network nodes. A method for distributing tasks between network nodes on a hyperconverged platform has been developed. The solution to the problem of finding a rational distribution of tasks is iterative. This method is developed by minimizing the average delay of a data packet in the network. This happens during distributed processing of tasks. A mathematical model for managing distributed processing of tasks on the network on a hyperconvergent platform is proposed. It allows you to describe the search for a rational breakdown of tasks that are processed on the network. Subdivision into subsets and their distribution over network nodes minimizes the average data packet delay. When developing a model, the following condition is defined. The summed available computing resource of the network nodes is equal to the total. It is necessary for the computing resource of the transaction system. To this end, a fictitious node with an available computing resource and a fictitious task with an appropriate penalty are introduced. Conclusion. Formed distribution of tasks on the network nodes. For which the average packet delay takes a minimum value. This ensures maximum synchronization between the information structure of the network and its computing resources.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, 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
