сотрудник с 01.01.2008 по настоящее время
Ставрооль, Россия
сотрудник с 01.01.2016 по 01.01.2021
Ставрополь, Ставропольский край, Россия
УДК 621.395 Телефония
УДК 338.46 Сфера услуг. Экономика сферы услуг
УДК 654 Связь (организация и эксплуатация)
Разработана математическая модель и алгоритм двухуровневой системы управления нагрузкой виртуальных кластеров Центра обработки данных (ЦОД). На первом уровне управления виртуальные машины (ВМ) назначаются на физические сервера. При этом применяется жадный алгоритм с ограничениями на время перебора допустимых альтернатив распределения нагрузки. Второй уровень управления реализован с учетом хаотической структуры сетевого трафика между ЦОД и пользователями. Проверка на хаотичность временного ряда информационного трафика осуществляется с помощью показателей Ляпунова. Прогнозная модель интенсивности нагрузки реализована с использованием метода реконструкции фазового пространства по набору значений одномерного временного ряда. При построении реконструированного аттрактора фазового пространства значение временной задержки выбирается из условия достижения нулевого значения автокорреляционной функции, а размерность вложения определяется углом наклона прямой, аппроксимирующей зависимость значения корреляционного интеграла от радиуса заданной пороговой точки. Для исключения коррелированных точек числового ряда используется окно Тейлера. Критерием оценки эффективности разработанного алгоритма является интегральный показатель отклонения нагрузки каждого сервера от заданного уровня. Предложенная модель может быть использована при построении системы балансировки нагрузки ЦОД в условиях ее нелинейного характера.
Центр обработки данных, распределение и балансировка нагрузки, нерегулярные временные ряды, прогнозирование, нелинейная динамика.
1. Братченко, Н.Ю. Динамический метод балансировки нагрузки центров обработки данных с учетом фрактальных свойств сетевого трафика / Н.Ю. Братченко, Г.И. Линец, В.П. Мочалов // Современная наука и инновации. - 2021. - № 4 (36). - С. 50-59.
2. Линец, Г.И. Метод балансировки нагрузки вычислительного кластера центра обработки данных / Г.И. Линец, В.П. Мочалов, Э.В. Палканов // Современная наука и инновации. - 2022. - №3 (39). - С. 39-51.
3. Beyond 5G network architecture study: fractal properties of access network / A. Paramonov [et al.] // Applied Sciences (Switzerland). - 2020. - Т. 10, № 20. - P. 1-18.
4. Метод обнаружения аномалий сетевого трафика на основе применения ансамбля классификаторов / С.С. Рябцев, И.В. Мандрица, Г.И. Линец, В.П. Мочалов // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. - 2022. - №4. - С. 150-157.
5. Гольдштейн, А.Б. Методы теории хаоса для задач динамического управления контакт-центрами / А.Б. Гольдштейн, С.В. Кисляков, М.А. Феноменов // Труды учебных заведений. - 2021. - Т.7, №2. - С. 39-41.
6. Fowler, H.J. Local area network traffic characteristic, with implications for broadband network congestion management / H.J. Fowler, W.E. Leland // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. - 2021. - V. 9. - Pp. 1139-1149.
7. The first twenty years of agent-based software development with JADE / F. Bergenti, G. Caire, S. Monica, A. Poggi // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. -2020. - Т. 34, №. 2. - С. 1-19.
8. Simmonds, J. The role of agent-based modeling and multi-agent systems in flood-based hydrological problems: a brief review / J. Simmonds, J.A. Gómez, A. Ledezma // Journal of Water and Climate Change. - 2020. - Т. 11, №. 4. - С. 1580.
9. Multiagent systems and complex networks: Review and applications in systems engineering / M. Herrera, M. Pérez-Hernández, A. Kumar Parlikad, J. Izquierdo // Processes. - 2020. - Т. 8, №. 3. - С. 312-317.
10. Тонких, Е.В. Свойства самоподобия сетевой структуры и ее моделирование для сети Интернета вещей высокой плотности / Е.В. Тонких, А.И. Парамонов, А.Е. Кучерявый // Электросвязь. - 2020. - № 8 - С. 51-55.
11. Logic-based technologies for multi-agent systems: A systematic literature review / R. Calegari, G. Ciatto, V. Mascardi, A. Omicini // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. - 2021. - V. 4, № 35(1). - Pp. 1-67.
12. Рожкова, Т.С. Подходы к постановке задачи оптимизации распределения ресурсов в вычислительной сети / Т.С. Рожкова, И.И. Афанасьев, В.В. Ветров // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2020. - № 8 (4). - С. 17-21.
13. Рожкова, Т.С. Использование теоретико-игрового подхода для моделирования процесса функционирования многоузловой децентрализованной вычислительной системы / Т.С. Рожкова // Системы управления и информационные технологии. - 2022. - № 1 (87). - С. 13-16.
14. Программные модели и методы мониторинга состояния процессинговых узлов в облачной инфокоммуникационной системе с использованием Zabbix / Д.А. Щемелинин // Программные системы и вычислительные методы. - 2021. - №2(17). - С. 26-35.
15. Intrusion detection system for the internet of things based on blockchain and multi-agent systems / C. Liang [et al.] // Electronics. - 2020. - V. 9, №. 7. - Pp. 1-9.
16. Рожкова, Т.С. Разработка модели распределения ресурсов в многоузловой децентрализованной системе управления потоками данных мобильных устройств / Т.С. Рожкова, А.А. Рожкова, И.И. Невров // Системы управления и информационные технологии. - 2021. - № 4 (86). - С. 14-18.
17. Чистова, Н.А. Методы определения динамического распределения точек предоставления услуг и прогнозирования трафика для сетей связи с ультрамалыми задержками / Н.А. Чистова // Электросвязь. - 2020. - № 12. - С. 32-36.
18. Khan W.U., Marwat S.N.K., Ahmed S. Cyber secure framework for smart containers based on novel hybrid dtls protocol / W.U. Khan, S.N.K. Marwat, S. Ahmed // Computer Systems Science and Engineering. - 2022. - V. 43, № 3. - Pp. 1297-1313.
19. Cелезнев, С.П. Архитектура промышленных приложений IOT и протоколы AMQP, MQTT, JMS, REST, COAP, XMPP, DDS / С.П. Cелезнев, В.В. Яковлев // Информационные и телекоммуникационные технологии. - 2019. - № 41. - С. 18-31.
20. Balagula, Yu.M. Forecasting daily spot prices in the Russian electricity market with the ARFIMA model / Yu.M. Balagula // Applied Econometrics. - 2020. - V. 57. - Pp. 89-101.
