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.