123 "Комп'ютерна інженерія"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/48900
Переглянути
Документ Методи розподілу ресурсів в комп'ютерних системах при наданні хмарних інфраструктурних послуг(2023) Петровська, Інна ЮріївнаДисертація на здобуття наукового доктора філософії (PhD) за спеціальністю 123 – Комп'ютерна інженерія. – Національний технічний інститут «Харківський політехнічний інститут», Україна, Харків, 2023. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі щодо підвищення ефективності використання хмарних обчислювальних ресурсів при застосуванні технології, що базується на моделі «Інфраструктура у якості сервісу», шляхом розробки методів розподілу ресурсів у хмарному середовищі. Об’єкт дослідження – процес розподілу ресурсів у хмарному середовищі при використанні технології, що базується на моделі «Інфраструктура у якості сервісу». Предмет дослідження – методи розподілу ресурсів у комп'ютерних системах, інфраструктура яких міститься у хмарному середовищі. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності використання хмарних обчислювальних ресурсів при використанні технології, що базується на моделі «Інфраструктура у якості сервісу» шляхом розробки методів розподілу ресурсів між користувачами хмари. У вступі обґрунтовано актуальність розподілу ресурсів у хмарному середовищі, представлено зв’язок роботи з науковими програмами, планами і темами, наведено наукову новизну, представлено практичне значення отриманих результатів, надано інформацію щодо особистого внеску здобувача, представлено перелік публікацій за темою дисертації. У першому розділі проведений аналіз методів розподілу ресурсів у хмарних середовищах. Зокрема, розглянуті Особливості хмарних обчислювальних систем та розподілу ресурсів в них. Проаналізовані існуючі статичні і динамічні методи розподілу ресурсів у віртуальних середовищах. Проведений порівняльний аналіз підходів до розподілу ресурсів у хмарному середовищі з різними моделями обслуговування. На основі проведеного аналізу сформульовані задачі дослідження. У другому розділі основна увага приділена завданню базового виділення ресурсів хмарного середовища з моделлю обслуговування «Інфраструктура у якості сервісу». Для його вирішення проведена декомпозиція хмарного середовища, обґрунтований вибір методу для базового виділення хмарних ресурсів та запропонований метод базового виділення ресурсів хмарного середовища користувачу, орієнтованому на модель IaaS. Також наведений приклад базового завантаження віртуального хоста за допомогою запропонованого метода. У третьому розділі запропонований розгляд етапів методу адаптивного розподілу хмарних ресурсів при використанні моделі обслуговування «Інфраструктура у якості сервісу». Зокрема, проведене узагальнення вимог до методу розподілу хмарних ресурсів при використанні моделі обслуговування «Інфраструктура у якості сервісу» та запропонована структура методу адаптивного розподілу хмарних ресурсів. В межах даної структури розроблені метод адаптивного прогнозування на основі тесту на послідовність серій, метод превентивного формування черг запитів на віртуальні машини хмарного середовища та модель багатоцільового розподілу ресурсів, які дали можливість реалізувати адаптивний розподіл хмарних ресурсів у випадку використання моделі обслуговування «Інфраструктура у якості сервісу». У четвертому розділі проведені дослідження запропонованих методів розподілу ресурсів в комп'ютерних системах при наданні хмарних інфраструктурних послуг. Зокрема, досліджені на імітаційній моделі методи прогнозування запитів на ресурси на основі тесту на послідовність серій та адаптивного розподілу хмарних ресурсів. Також наведені практичні рекомендації по використанню адаптивного методу розподілу хмарних ресурсів. У висновках наведено основні результати наукової роботи щодо вирішення поставлених наукових задач дослідження. За результатами дослідження отримано такі наукові результати: 1) отримав подальший розвиток метод базового виділення ресурсів хмарного середовища користувачу, орієнтованому на модель «Інфраструктура у якості сервісу», шляхом попередньої декомпозиції множини доступних ресурсів на зони за допомогою введення нерівномірних шкал та використання методу аналізу ієрархій, що дозволяє підвищити рівень балансування завантаження хмарних ресурсів; 2) вперше розроблено метод превентивного формування черг запитів на віртуальні машини хмарного середовища при використанні технології, орієнтованої на модель «Інфраструктура у якості сервісу», який враховує результати аналізу попередніх даних та базується на моделі багатоцільового розподілу хмарних ресурсів, що дозволяє завчасно провести прогнозування завантаженості фізичних пристроїв хмарного середовища та запобігти втратам обчислювального ресурсу; 3) удосконалено метод адаптивного розподілу ресурсів хмарного середовища, який відрізняється від відомих використанням тестування на послідовність серій, математичного апарату удосконаленого генетичного алгоритму NSGA-II та результатами прогнозу запитів на віртуальні машини, що дозволяє підвищити ефективність використання хмарних обчислювальних ресурсів за рахунок реалізації балансу між ресурсами центрального процесора та оперативної пам'яті та зменшення затримки в обслуговуванні хмарних ресурсів. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблені у роботі методи є науково-практичною основою для подальшого удосконалення хмарного середовища, при використанні технології, орієнтованої на модель «Інфраструктура у якості сервісу». Представлені на їх основі інженерні методи та алгоритми дають змогу: – провести короткочасне прогнозування можливих запитів на обчислювальні ресурси хмарного середовища при використанні технології, орієнтованої на модель «Інфраструктура у якості сервісу»; – сформувати можливі черги запитів на найбільш витратний за часом формування хмарний ресурс – віртуальні машини, з відхиленням від реальних запитів не більше 15%; – підвищити рівень балансування завантаження обчислювальних ресурсів хмарного середовища при використанні технології, орієнтованої на модель «Інфраструктура у якості сервісу», за показником середнього квадратичного відхилення до 8%; – зменшити затримку в обслуговуванні обчислювальних ресурсів до 5%. За результатами дослідження підтверджено практичну та теоретичну цінність розроблених методів, надано практичні рекомендації, щодо застосування розроблених методів та розглянуто перспективи їх подальшого розвитку.Документ Моделі та методи оптимізації розподілу завдань у туманному середовищі інтернету речей(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Резанов, Богдан МихайловичДисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія. – Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, Харків, 2023. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі, пов'язаної з розробкою нових та удосконалення існуючих методів розподілу завдань, що потребують виконання у режимі, наближеному до реального часу, в туманних середовищах Інтернету речей. Об’єкт дослідження – процес розподілу завдань у туманному середовищі Інтернету речей. Предмет дослідження – моделі та методи розподілу завдань у туманному середовищі Інтернету речей. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності використання обчислювальних ресурсів туманних середовищ Інтернету речей шляхом розробки нових та удосконалення існуючих методів розподілу завдань, що потребують виконання у режимі, наближеному до реального часу. У вступі обґрунтовано актуальність проблеми розподілу завдань у туманних середовищах Інтернету речей (IoT) та висвітлено її важливість у контексті швидкого розвитку цієї технологічної галузі та появи нових вимог до продуктивності та надійності базових комп’ютерних систем. Аналізуючи сучасний стан розподілу завдань у таких середовищах, визначено, що існуючі методи не завжди здатні забезпечити оптимальний рівень продуктивності та надійності, особливо в умовах зростаючої навантаженості та вимог до низької затримки. У першому розділі досліджено актуальні науково-технічні завдання, пов'язані з розподілом завдань в туманних середовищах IoT. Здійснено аналіз сучасних підходів та розглянуто їх обмеження. Сформульовано основну наукову проблему, яка полягає у покращенні ефективності розподілу завдань у таких середовищах з метою задоволення вимог до продуктивності та зниження затримок. У другому розділі проведено обґрунтування вибору методів кластеризації та формування топологічної структури туманної платформи підтримки Інтернету речей, зокрема, методів формування топологічної структури туманних середовищ для підтримки Інтеренету речей та методів кластерізації. У третьому розділі запропоновані моделі та методи для підвищення ефективності розподілу завдань у туманному середовищі Інтернету речей. Зокрема, розроблені математична модель початкового розподілу інтегрованого кластера обчислювальних ресурсів та структура даного методу, кластеризації туманного середовища підтримки Інтернету речей, наведені пропозиції щодо сумісного використання методів DBSCAN та C-Means. Запропоновано модель елементарних потоків завдань Інтернету речей при використанні туманної платформи, яка враховує особливості розподілених обчислень та поєднує моделі послідовних завдань та поступову обробку даних. Удосконалено метод перерозподілу ресурсів туманного середовища підтримки Інтернету речей, який відрізняється від відомих використанням моделі елементарних потоків завдань, що дозволило прискорити процес адаптивного перерозподілу ресурсів та його проводити без призупинення процесу обробки транзакцій пристроїв Інтернету речей. Удосконалено метод розпаралелювання завдань попередньої обробки даних Інтернету речей, який відрізняється від відомих сумісним використанням на етапі розподілу завдань на вузли туманного середовища методу кластеризації та моделі елементарних потоків завдань, що дозволило за рахунок паралельної обробки значно зменшити час обробки та збалансувати використання хмарних ресурсів. У четвертому розділі проведено аналіз ефективності запропонованих у дисертаційній роботі методів розподілу завдань, методу швидкої двохфакторної аутентифікації в туманних середовищах IoT та виконано порівняльний аналіз з класичними методами, зокрема з методом "Round Robin". Для оцінки ефективності проведені чисельні експерименти та аналіз результатів. Встановлено, що запропоновані методи дозволяють покращити якість розподілу завдань, зменшити затримки та підвищити продуктивність туманних середовищ IoT. Також надані рекомендації щодо використання запропонованих методів. У висновках наведено основні результати наукової роботи щодо вирішення поставлених наукових задач дослідження. За результатами дослідження отримано такі наукові результати: отримав подальший розвиток метод кластеризації туманного середовища підтримки Інтернету речей за рахунок використання математичної моделі початкового розподілу інтегрованого кластера обчислювальних ресурсів, що дозволило покращити якість групування завдань і ресурсів та сприяло підвищенню продуктивності туманної платформи; вперше розроблено модель елементарних потоків завдань Інтернету речей при використанні туманної платформи, яка враховує особливості розподілених обчислень та дозволяє провести декомпозицію зв’язної неперервної послідовності вхідних даних; удосконалено комплекс методів розподілу ресурсів туманного середовища підтримки Інтернету речей, який відрізняється від відомих сумісним використанням розробленої моделі елементарних потоків завдань та методу кластеризації, що дозволило прискорити процес адаптивного перерозподілу ресурсів та проводити його без призупинення процесу обробки транзакцій у випадках змінного навантаження та збільшених вимог до ресурсів, а також значно зменшити час обробки та збалансувати використання хмарних ресурсів при надходженні великих потоків даних; отримав подальший розвиток метод швидкої двохфакторної аутентифікації між пристроями Інтернету речей за рахунок інтеграції другого фактору в службу аутентифікації з централізованою базою користувачів, що дозволило суттєво зменшити час на перевірку санкціонованості доступу та забезпечення конфіденційності даних. Практичне значення отриманих результатів полягає в наступному: – підвищення продуктивності туманної платформи IoT до 9%. Однією з ключових переваг є покращення виробничих результатів системи завдяки оптимізації розподілу завдань. Це дозволяє більш швидко та ефективно обробляти дані, що надходять від сенсорів IoT та виконувати завдання обробки даних; – зменшення часу відгуку до 10%: розроблені методи дозволяють більш раціонально використовувати ресурси, такі як обчислювальні потужності та пропускна здатність мережі. Це призводить до зменшення середнього часу відгуку системи; – покращення методу швидкої двохфакторної аутентифікації в туманних середовищах Інтернету речей. Внаслідок цих покращень підвищилася швидкість аутентифікаціїї у 2.65 рази при використанні цього методу для розглядаємої туманної платформи; – розвиток сучасних застосувань: отримані результати роблять доступними більшу кількість сценаріїв використання систем IoT на туманній платформі. Це розширює можливості для застосувань в таких галузях, як управління містом, промисловість, охорона здоров'я та багато інших; – забезпечення стійкості та надійності в середньому до 3%: оптимізовані методи роблять системи IoT більш стійкими до викликів та забезпечують надійність роботи в умовах навантаження та змін. За результатами дослідження підтверджено практичну та теоретичну цінність розроблених методів, надано практичні рекомендації, щодо застосування розроблених методів та розглянуто перспективи їх подальшого розвитку.