МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА ОБЛАЧНЫХ ЦЕНТРОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Предметом исследования являются системы распределения и балансировки нагрузки вычислительных кластеров облачных центров обработки данных (ЦОД), содержащие множество серверов, систем хранения данных, систему ввода-вывода связанных между собой коммуникационной сетью. В основе решения задачи эффективного распределения ресурсов ЦОД рассмотрен подход, в основе которого лежат эвристический жадный алгоритм с процедурой ограниченного перебора и ограничения на ресурсы его аппаратно-программного комплекса. Отмечена важность перебора, по определению максимально возможного число серверов и виртуальных машин, для которых назначается распределение. Глубина такого перебора обеспечивает необходимый баланс между качеством сервиса и временем распределения. Поэтому решение задачи распределения и балансировки нагрузки рассмотрено в виде следующих этапов: оптимального распределения программных приложений по виртуальным машинам, распределения виртуальных машин по серверам кластера ЦОД, построения схемы алгоритма балансировки нагрузки и определение основных показателей качества обработки запросов путем аналитического и имитационного моделирования. В процессе исследования проведено математическое описание системы, учитывающее состояния серверов кластера в каждый из моментов поступления заявок на обслуживание в установившемся режиме.

вычислительные кластеры, виртуальные машины, физические серверы, модель распределения ресурсов, эвристические алгоритмы, модельный эксперимент

1. Gnedenko B.V., Kovalenko I.N. (2007).Introduction to queuing theory / B.V. Gnedenko, I.N. Kovalenko. - М.: LCI Publisher, 2007. - 400 p.

2. Aliev T.I. (2009). Fundamentals of modeling of discrete systems. / T.I.Aliev. - St. Petersburg: ITMO, 2009. - 363 p.

3. Kleinrock L. (1979). Queueing Theory / L. Kleinrock. - М.: Mashinostroenie, 1979. - 432 p.

4. Kuzin L.T. (1979). Fundamentals of Cybernetics. In 2 v. V.2. Fundamentals of cybernetic models / L.T. Kuzin. - М.: Energia, 1979. - 584 p.

5. Mochalov V.P., Bratchenko N.Yu., Yakovlev S.V., Gosteva D.V. (2018). "Distributed management system for infocommunication networks based on TM Forum Framework", CEUR Workshop Proceedings, 2254, pp. 81-93.

6. Mochalov V.P., Bratchenko N.Y., Yakovlev S.V. (2018). "Analytical model of object r e-quest broker based on Corba standard", Journal of Physics: Conference Series, 1015 (2). doi: 10.1088/1742-6596/1015/2/022012.

7. Mochalov V.P., Bratchenko N.Y., Yakovlev S.V. (2018). "Analytical model of integr a-tion system for program components of distributed object applications", Internatio nal Russian Automation Conference, RusAutoCon 2018, № 8501806. doi: 10.1109/ RUSAUTOCON.2018.8501806.

8. Mochalov V., Bratchenko N., Linets G., Yakovlev S. (2019). "Distributed management systems for infocommunication networks: A model based on tm forum fr ameworx", Computers 2019, 8(2). doi: 10.3390/computers8020045.

9. Mochalov V.P., Bratchenko N.Y., Yakovlev S.V. (2019). "Process-Oriented Management System for Infocommunication Networks and Services Based on TM Forum Frameworx", Proceedings - 2019 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2019, № 8867619. doi: 10.1109/RUSAUTOCON.2019.8867619.

10. Mochalov V.P., Linets G.I., Bratchenko N.Y., Govorova S.V. (2020). "An analytical model of a corporate software-controlled network switch", Scalable Computing, 21 (2), pp. 337346.

11. Balashov N., Baranov A., Korenkov V. (2016). Optimization of over-provisioned clouds, Physics of Particles and Nuclei Letters, Vol. 13, No. 5, pp. 609-612.

12. McNab A., Stagni F., and Luzzi C. (2015). LHCb experience with running jobs in virtual machines, J. Phys.: Conf. Ser., Vol. 664.

13. Computing Center of the Institute of High Energy Physics (IHEP-CC) (2016). "VCondor - virtual computing resource pool manager based on HTCondor". Retrieved from https://github.com/hep-gnu/VCondor.

14. McNab A., Love P., and MacMahon E. (2015). Managing virtual machines with Vac and Vcycle, J. Phys.: Conf. Ser., Vol. 664.

15. Feller E., Rilling L., and Morin C. Snooze (2012). A scalable and autonomic virtual machine management framework for private Clouds, Proceedings of the 12th IEEE/ACMInternational Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid), pp. 482-489.

16. Beloglazov, R. Buyya (2015). OpenStack Neat: A Framework for Dynamic and Energy-Efficient Consolidation of Virtual Machines in OpenStack Clouds, Concurrency and Computation: Practice and Experience (CCPE), Vol. 27, No. 5, pp. 1310-1333.

17. Anne-C'ecile Orgerie, Laurent Lef ever (2009). When Clouds become Green: the Green Open Cloud Architecture, International Conference on Parallel Computing (ParCo), pp. 228-237.

18. Ward J.S., Barker A. (2014). Observing the clouds: a survey and taxonomy of cloud monitoring, Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, Vol. 3.

19. Ward J.S., Barker A. (2015). Cloud cover: monitoring large-scale clouds with Varanus, Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, Vol. 4.

20. Open Grid Forum (2016). "Open Cloud Computing Interface". Retrieved from http://occiwg.org/.