Рівномірний розподіл ресурсів комп'ютерних систем,що мають гіперконвергентну інфраструктуру

Abstract

Актуальність дослідження. Інфраструктура, створювана на конвергентної платформі, передбачає об'єднання пам'яті, обчислювальних і мережевих ресурсів в єдиний пул, а при гіперконвергентній інфраструктурі обчислювальні потужності, сховища, сервери, мережі об'єднуються в одне ціле за допомогою програмних засобів. Метою статті є розробка підходу до зменшення нерівномірних розподілу ресурсів в комп'ютерних мережах гіперконвергентної архітектури. Результати дослідження. Запропоновано метод мінімізації середньої затримки транзакцій в комп'ютерних мережах гіперконвергентной архітектури, що дозволяє побудувати рівномірний розподіл виділених обчислювальних ресурсів для обробки безлічі завдань системи по квантам заданого інтервалу часу. Цільова функція завдання пошуку оптимального розбиття множини запитів, що обробляються в обчислювальній мережі, на підмножини і їх розподілу по вузлах гіперконвергентної мережі, визначається за допомогою введення функції штрафів при виділенні кожного запиту одиниці обчислювального ресурсу в поточний квант часу. Висновки. Запропоновано підхід до формування рівномірного розподілу ресурсів в комп'ютерах терни мережах гіперконвергентной архітектури. Застосування підходу дозволяє збалансувати мережеві навантаження і досягти вимог до оперативності.

The relevance of research.The infrastructure created on a converged platform involves the integration of memory, computing and network resources into a single pool, and with a hyper-convergent infrastructure, computing power, storage, servers, networks are combined into one whole using software tools. The purpose of the articleis to develop an approach to reducing the uneven distribution of resources in computer networks of hyperconvergent architecture. The results of the study. A method is proposed for minimizing the average transaction latency in computer networks of a hyperconvergentarchitecture, which makes it possible to construct a uniform distribution of the allocated computational resources for processing a set of system tasks using the quanta of a given time interval. The objective function of the task of finding a rational partition of the set of queries processed in the computer network into subsets and their distribution among the nodes of the hyperconvergent network is determined by entering the penalty function when each query unit is allocated a computing resource in the current time slot. Conclusions. An approach to the formation of auniform distribution of resources in computer networks of hyperconvergent architecture is proposed. The application of the approach allows you to balance the network load with a large number ofrequests and to achieve the requirements for the efficiency of their processing.