Автореферат (Анализ моделей массового обслуживания для оценки времениотклика в системе облачных вычислений)

На правах рукописиГорбунова Анастасия ВладимировнаАНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ МАССОВОГООБСЛУЖИВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИВРЕМЕНИ ОТКЛИКА В СИСТЕМЕОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙСпециальность 05.13.17 —«Теоретические основы информатики»Авторефератдиссертации на соискание учёной степеникандидата физико-математических наукМосква — 2017Работа выполнена на кафедре прикладной информатики и теории вероятностей факультета физико-математических и естественных наук Российскогоуниверситета дружбы народовНаучный руководитель:доктор технических наук, профессорСамуйлов Константин ЕвгеньевичОфициальные оппоненты:Моисеева Светлана Петровна,доктор физико-математических наук, доцент,профессор кафедры теории вероятностей и математической статистики Национального исследовательского Томского государственного университетаНетес Виктор Александрович,доктор технических наук, старший научный сотрудник,профессор кафедры сетей связи и систем коммутации Московского технического университетасвязи и информатикиВедущая организация:Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им.В.А.

Трапезникова Российской академии наукЗащита состоится 16 июня 2017 г. вч.мин. на заседании диссер-тационного совета Д 212.203.28 на базе Российского университета дружбынародов по адресу: 117198, г. Москва, ул. Орджоникидзе, д.3.С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Российского университета дружбы народов по адресу: г.

Москва, ул. Миклухо-Маклая, д.6(отзывы на автореферат просьба отправлять по указанному адресу) или наофициальном сайте диссоветов РУДН по адресу: http://dissovet.rudn.ru/.Автореферат разослан «»2017 года.Ученый секретарьдиссертационного советаС.А. ВасильевОбщая характеристика работыАктуальность темы исследования.Облачные вычисления (cloudcomputing) представляют собой технологию, позволяющую удалённому пользователю в режиме реального времени по требованию получать доступ к вычислительным ресурсам: программным приложениям, серверам, устройствамхранения данных, сервисам и др., через Интернет в рамках согласованногокачества обслуживания для выбранной ценовой категории.

В задачи поставщика таких услуг входит не только обеспечение требуемого уровня оказываемых услуг, но и, как следствие, избежание перегрузки ресурсов при обработкепользовательских требований и снижение энергозатрат.Существенное значение в системах облачных вычислений имеет технология виртуализации. Благодаря виртуализации ресурсов физического сервера многие облачные провайдеры могут предложить своим пользователямвысокопроизводительные сервисы для решения кластерных задач и высокопроизводительных приложений. Подобные задачи характеризуются высокимуровнем параллелизма.

В качестве примера можно назвать производственные и бизнес-приложения в таких отраслях как фармацевтика, нефтяная игазовая промышленность, здравоохранение, финансы и обрабатывающая промышленность; научно-исследовательские организации используют возможность применения облачных кластеров при проведении крупномасштабныхисследований в различных областях. Таким образом, применение технологиивиртуализации для организации параллельных вычислений в рамках одного высокопроизводительного приложения при решении сложной комплекснойзадачи имеет не меньшую ценность, чем одновременное использование одногосервера несколькими приложениями.

Более того, при такой настройке ресурсов, как параллельная обработка данных, очевидно, появляется возможностьснижения энергозатрат за счёт уменьшения времени обработки пользовательских запросов, что, вообще говоря, тоже можно отнести к одному из методовповышения энергетической эффективности и энергосбережения.Наряду с таким важным показателем производительности систем облачных вычислений как время отклика, в контексте решения кластерных задач в последнее время значительное внимание уделяется времени, проведённому подзапросами в буфере синхронизации.

Из-за возможного увеличениядлительности обслуживания отдельных компонентов запроса в буфере син1хронизации может накапливаться значительное число подзапросов, превышающее допустимый объем, что может привести если не к сбоям, то к снижениюкачества оказываемых услуг, если этот фактор не был учтен заранее, уже наэтапе проектирования облачного центра. По этой причине наравне с математическим ожиданием времени синхронизации важно оценить и дисперсиюэтой случайной величины.Несмотря на то, что современные облачные системы проектируются,как правило, масштабируемыми, всё равно остается проблема недостаточного использования ресурсов системы, что тоже является одной из причинпотерь энергии. Одним из способов повышения энергетической эффективности и энергетического сбережения в системах облачных вычислений являетсядинамическая активация виртуальных машин.

Иными словами, регулируется количество выделяемых ресурсов для обработки запросов пользователейв зависимости от текущей нагрузки. Одной из проблем анализа подобных систем является вычислительная сложность предложенных решений для анализа вероятностно-временных характеристик, таких как время отклика, вызванная, в частности, увеличением ёмкости системы и количества обслуживающих приборов, что вполне естественно для современных систем облачныхвычислений при росте числа пользователей и серверов для их обслуживания.

Поэтому применение матрично-геометрических методов для получениястационарных характеристик системы, моделирующей облачный центр, становится затруднительным. В этой связи для анализа современных облачныхплатформ требуются эффективные вычислительные алгоритмы, позволяющие при этом получить оценку не только для среднего значения времениотклика, но и для его моментов более высоких порядков.Степень разработанности темы.Для анализа показателей каче-ства обслуживания в системах облачных вычислений в случае обработкисложного комплексного запроса, содержащего в себе несколько задач и требующего высокой готовности и производительности системы, естественно допустить возможность использования модели массового обслуживания с параллельной обработкой данных (fork-join queueing system).

К одному из первыхупоминаний этой модели можно отнести систему с двумя параллельно функционирующими блоками //1, моделирующими ситуацию одновременного прибытия в аэропорт пассажиров и их вещей, последующего разделения2этих двух условных блоков и их соединения через некоторое время в зоневыдачи багажа. Точное выражение для среднего времени отклика было получено только для двух параллельно функционирующих систем //1, востальных же случаях были получены различными методами аппроксимации среднего времени отклика. Сложность в исследовании этой системы объясняется существующей зависимостью между очередями подзапросов из-заобщих моментов поступления.

Несмотря на широкий спектр задач, которыерешаются с помощью систем массового обслуживания с параллельной обработкой запросов, и их популярность среди зарубежных авторов, в нашейстране данная система исследовалась значительно меньше. Среди отечественных учёных, внёсших существенный вклад в анализ подобных систем, можноназвать С.П. Моисееву благодаря проведённым ею исследованиям системыпараллельного обслуживания сдвоенных заявок с неограниченным числомприборов, в результате чего были получены точные выражения для двумерного распределения вероятностей числа подзапросов в системе (приборов вкаждой подсистеме), характеристики числа занятых приборов в соответствующих подсистемах и коэффициент корреляции между ними.Одним из методов исследования систем с динамическим управлениемподключением виртуальных машин является анализ с помощью моделей массового обслуживания с динамической активацией дополнительных приборов.Стоит отметить, что, как правило, выделяют два типа гистерезисного управления: гистерезисное управление входящим потоком (текущей нагрузкой) игистерезисное управление обслуживанием, и для анализа этих моделей используются методы теории вероятностей, теории массового обслуживания итеории телетрафика.

Среди авторов, внёсших серьёзный вклад в исследования можно назвать: М.А. Красносельского и А.В. Покровского, К.Е. Самуйлова, А.В. Печинкина, Ю.В. Гайдамака, С.Я. Шоргина, В.М. Вишневского,С.П. Моисееву, В.А. Нетеса, R.D. Nelson и A.N. Tantawi, F. Baccelli, S. Balsamoи I.

Mura, L. Flatto and S. Hahn, C. Kim и A.K. Agrawala, A. Thomasian, J.Menon, I. Tsimashenka и W.J. Knottenbelt, E. Varki, S. Varma и A.M. Makowskiи др.Цели и задачи исследования.Сформулируем цель диссертацион-ной работы — математические модели для систем облачных вычислений вконтексте решения кластерных задач, а также с гистерезисным управлением3обслуживанием и разработка методов для анализа вероятностно-временныххарактеристик показателей качества обслуживания в этих системах.