Диссертация (1090594), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Произведёнанализсуществующихстратегийбалансировкивычислительнойнагрузкираспределённыхвычислительныхкомплексах.динамическиеметодыбалансировкиивметодовглобальноПоказано,нагрузкисчтоэлементамипрогнозирования, обладают более высоким уровнем адаптивности,по сравнению с динамическими алгоритмами, такими как методнаименьшего количества соединений, алгоритм выбора наименеезагруженного узла, алгоритм взвешенного наименьшего количествасоединений.2.
Разработана кусочно-стационарная модель узловой нагрузки в РВК.Показано, что по характеру процессов, протекающих в узле РВК,динамическая модель нагрузки при достаточно большом количествеузлов сети и большом количестве процессов в каждом узлекомплекса, загрузка узла может быть представлена нелинейнойкусочно-стационарной моделью.3. Разработан метод прогнозирования вычислительной нагрузки, наоснове метода квазилинеаризации, с начальным вектором состояния,полученнымнаосновеизвестныхметодов,учитывающихфрактальные свойства сетевого трафика.
Показано, что количествовыхода реальных нагрузок из расчётного доверительного интерваласоставило порядка 6,4% для метода экспоненциального сглаживанияи 3,1% для метода прогнозирования на основе квазилинеаризации,чтоговоритоболеевысокомкачествепрогнозированияразработанного метода.4. Разработан алгоритм балансировки внешней загрузки узлов РВК,реализующийпрогностическуюстратегиюбалансировкивычислительной нагрузки, отличительной особенностью которого101является использование метода квазилинеаризации для построенияпрогноза вычислительной нагрузки.5.
ПроизведенокомпьютерноемоделированиеработыРВКсвозможностью фиксации основных параметров вычислительногокомплекса, которое показало, что разработанный алгоритм лучшереагируетнавозникающуюнагрузкуиобладаетлучшейпроизводительностью (CVсред=0,16), по сравнению с алгоритмом наосновеметодаэкспоненциальногосжатияЭкспериментальнопоказано,чтоособоепроизводительностьалгоритмовоказывают(CVсред=0,28).влияниетакиенасистемныепараметры РВК, как тип файловой системы и тип сетевогопротокола.6. Разработано и апробировано программное обеспечение комплексадлябалансировкипрогнозированиянагрузкиузловойвРВК,навычислительнойосновеметоданагрузки.Наразработанное программное обеспечение получено свидетельство огосударственной регистрации программы для ЭВМ № 2016612772от 9 марта 2016г в Федеральной службе по интеллектуальнойсобственности – Роспатент.102СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.
План фундаментальных исследований Российской академии наук напериод до 2025 года [Электронный ресурс]: [офиц. сайт] // Российскаяакадемиянаук–Режимдоступа:http://www.ras.ru/scientificactivity/plan2025.aspx, свободный. – Загл. сэкрана (дата обращения: 17.03.2015).2. Хорошевский В.Г. Архитектура вычислительных систем: Учеб.пособие.
– Изд-во МГТУ им. НЭ Баумана, 2008.3. Бухановский А.В., Иванов С.В. Параллельная обработка данных винформационно-управляющих системах. Труды Конференции УИТ’03,С-Петербург, 2-4 апреля 2003, с. 64–68.4. Особенности оптимизации распределения вычислительной нагрузки взадачах параллельной обработки информации и имитационногомоделирования [Электронный ресурс] // GPSS.RU – Режим доступа:http://www.gpss.ru/immod'03/013.html (дата обращения: 24.03.2015)5.
Бершадский Александр Моисеевич, Курилов Леонид Сергеевич,Финогеев Алексей Германович Исследование стратегий балансировкинагрузки в системах распределенной обработки данных // ИзвестияВУЗов. Поволжский регион. Технические науки. 2009. №46. Хританков А. С. Модели и алгоритмы распределения нагрузки//Информационные технологии и вычислительные системы. – 2009. –№. 2. – С. 65-80.7. Д.А. Грушин, Н.Н Кузюрин. Балансировка нагрузки в системе Unihubна основе предсказания поведения пользователей. Труды Институтасистемного программирования РАН Том 27. Выпуск 5.
2015 г. Стр. 2334.8. Миков А. И., Замятина Е. Б., Козлов А. А. Оптимизация параллельныхвычислений с применением мультиагентной балансировки //Трудымеждународнойнаучнойконференции«ПараллельныеВычислительные Технологии». Нижний Новгород–Челябинск, Изд.ЮУрГУ.
– 2009. – С. 599-604.1039. Миков А. И., Замятина Е. Б. Балансировка распределенной нагрузки всистеме моделирования Triad //Научный сервис в сети Интернет:многоядерный компьютерный мир. – 2007. – Т. 15. – С. 104-108.10.Grosu D., Chronopoulos A. T., Leung M. Y. Load balancing in distributedsystems: An approach using cooperative games //Parallel and DistributedProcessing Symposium., Proceedings International, IPDPS 2002, Abstractsand CD-ROM. – IEEE, 2001.
– С. 10 pp.11.Grosu D., Chronopoulos A. T. A truthful mechanism for fair load balancingin distributed systems //Network Computing and Applications, 2003. NCA2003. Second IEEE International Symposium on. – IEEE, 2003. – С. 289296.12.Subrata R., Zomaya A. Y. Game-theoretic approach for load balancing incomputational grids //IEEE Transactions on Parallel and DistributedSystems. – 2008. – Т.
19. – №. 1. – С. 66-76.13.Lee Y. C., Zomaya A. Y. Energy efficient utilization of resources in cloudcomputing systems //The Journal of Supercomputing. – 2012. – Т. 60. – №.2. – С. 268-280.14.Dinda P. A., O'Hallaron D. R. Host load prediction using linear models//Cluster Computing. – 2000. – Т. 3. – №. 4. – С.
265-280.15. Introduction to Distributed Systems. [Электронный ресурс]. Режимдоступа:www.cs.helsinki.fi/u/alanko/hj/K06/kalvokopiot/ch1_p6.pdfсвободный. – Загл. с экрана (дата обращения: 17.06.2014).16.И.Б. Бурдонов, А.С. Косачев, В.Н. Пономаренко, В.З. Шнитман.
Обзорподходов к верификации распределенных систем. М.: РоссийскаяАкадемия Наук. Институт системного программирования (ИСП РАН),2003. 51 с.17.Соколов Н. А. Выбор технологии коммутации для сетей следующегопоколения //Мобильные системы. – 2004. – №. 7. – С. 30.18.Вовченко А. Е., Калиниченко Л. А., Ступников С.А.
Семантическийгрид, основанный на концепции предметных посредников.Распределенные вычисления и грид-технологии в науке и образовании:Труды 4-й Международной конференции – 2010. – С. 309–318.10419. Apel S., Böhm K. Self-Organization in Overlay Networks //CAiSEWorkshops (2). – 2005. – С. 139-153.20. Sitaraman R. K. et al. Overlay networks: An akamai perspective //AdvancedContent Delivery, Streaming, and Cloud Services. – 2014. – С. 305-328.21.G. Fox. Peer-to-peer networks.
IEEE Computing in Science & Engineering,3(3):75–77, 2001.22.Tor Project: Anonymity Online [Электронный ресурс]. Режим доступа:https://www.torproject.org свободный. – Загл. с экрана (дата обращения:21.06.2014).23. BitTorrent [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.bittorrent.comсвободный. – Загл. с экрана (дата обращения: 21.06.2014).24. Freenet – Overview [Электронный ресурс]. Режим доступа:https://freenetproject.org свободный. – Загл. с экрана (дата обращения:21.06.2014).25. Fasttrack peer-to-peer technology company.
[Электронный ресурс].Режим доступа: http://www.fasttrack.nu свободный. – Загл. с экрана(дата обращения: 21.06.2014).26. Kazaa media desktop. [Электронный ресурс]. Режим доступа:http://www.kazaa.com свободный. – Загл. с экрана (дата обращения:21.06.2014).27. Росляков А.В., Лысиков А.А., Халиуллина Ю.Т. Задачи планированияи оптимизации наложенных сервисных сетей // T-Comm. 2015. №6.28.
Росляков А.В. Первые рекомендации МСЭ-Т о будущих сетях //Вестник связи. – 2014. – N910. – С. 29-34.29. I. Foster and C. Kesselman. The Grid: Blueprint for a New ComputingInfrastructure. Morgan Kaufmann, San Francisco, CA, 1998.30. Research project developing a software infrastructure for distributedcomputing on a world-wide scale [Электронный ресурс]. Режим доступа:https://www.globus.org/ свободный.
– Загл. с экрана (дата обращения:5.12.2014).31. Лоренц А.Е., Тимофеев А.В. Инструментарий globus toolkit – аспектыпримененияgrid-систем.XIВСЕРОССИЙСКАЯНАУЧНО-105МЕТОДИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ "ТЕЛЕМАТИКА'2004". - СанктПетербург : СПГУИТМО, 2004 г.32. gLite – Lightweight Middleware for Grid Computing [Электронныйресурс].Режимдоступа:http://grid-deployment.web.cern.ch/griddeployment/glite-web/ свободный. – Загл.
с экрана (дата обращения:6.12.2014).33. Legion: A Worldwide Virtual Computer [Электронный ресурс]. Режимдоступа: http://legion.virginia.edu/ свободный. – Загл. с экрана (датаобращения: 6.12.2014).34. UNICORE | Distributed computing and data resource [Электронныйресурс]. Режим доступа: https://www.unicore.eu/ свободный. – Загл. сэкрана (дата обращения: 6.12.2014).35. Lewis M., Grimshaw A. The core Legion object model //High PerformanceDistributed Computing, 1996., Proceedings of 5th IEEE InternationalSymposium on. – IEEE, 1996.
– С. 551-561.36. ЦПВТ ФГОБУ ВПО "СибГУТИ" [Электронный ресурс]. Режимдоступа: http://cpct.sibsutis.ru/index.php/Main/Resources свободный. –Загл. с экрана (дата обращения: 10.12.2014).37. Douglas Thain, Todd Tannenbaum, and Miron Livny, "Condor and theGrid", in Fran Berman, Anthony J.G. Hey, Geoffrey Fox, editors, GridComputing: Making The Global Infrastructure a Reality, John Wiley, 2003.ISBN: 0-470-85319-038. Цветков Виктор Яковлевич, Алпатов Алексей Николаевич Проблемыраспределенных систем // ПНиО. 2014. №6 (12).39. Балансировка нагрузки в распределенных системах [Электронныйресурс].Режимдоступа:http://www.intuit.ru/studies/courses/1146/238/lecture/6153?page=1свободный.
– Загл. с экрана (дата обращения: 14.01.2015).40.Y. Azar, A. Epstein, and L. Epstein. Load balancing of temporary tasks inthe lp norm. Theoretical computer science, 361(2):314–328, 2006.41. Бабич А. В., Берсенев Г. Б. Алгоритмы динамической балансировкинагрузки в распределенной системе активного мониторинга //ИзвестияТулГУ. Технические науки. – 2011. – №. 3. – С. 251-261.10642. Daryapurkar A., Deshmukh M. V. M.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
