Планування завантаження ресурсів центру обробки даних на основі статистичних даних

Автор(и)

  • Л. С. Глоба Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” http://orcid.org/0000-0003-3231-3012
  • М. А. Скулиш Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” http://orcid.org/0000-0002-5141-1382

DOI:

https://doi.org/10.20535/RADAP.2016.65.62-72

Ключові слова:

телекомунікаційна система, тарифікація послуг, якість обслуговування, гібридна хмара, хмарні обчислення, центри обробки даних, utility-комп’ютинг, віртуалізація

Анотація

Якість обслуговування клієнтів залежить від процедури підтримки прикладних програм в центрі обробки даних постачальника зв'язку. У статті розглядається підхід контролю динамічного використання ресурсів для забезпечення обслуговування вхідного потоку, який враховує випадковий характер надходження заявок і використовує короткострокові і довгострокові статистичні навантаження. Запропонований підхід складається з двох методів, які керують кількістю обслуговуючих вузлів. Результати моделювання управління технічними ресурсами були представлені для інфраструктури ЦОД провайдера зв'язку, що доводить ефективність запропонованих методів.

Біографії авторів

  • Л. С. Глоба, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”
    Глоба Л. С., д.т.н., проф., зав. кафедрою інформаційно-телекомунікаційних мереж Інституту телекомунікаційних систем
  • М. А. Скулиш, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”
    Скулиш М. А., к.т.н., доцент Інституту телекомунікаційних систем

Посилання

Ruben Van den Bossche, Kurt Vanmechelen and Jan Broeckhove (2010) Cost-Optimal Scheduling in Hybrid IaaS Clouds for Deadline Constrained Workload. IEEE 3rd International Conference on Cloud Computing, pp. 228-235.

Javadi B., Abawajy J. and Buyya R. (2012) Failure-aware resource provisioning for hybrid Cloud infrastructure. Journal Parallel Distrib. Comput., No 72, pp. 1318–1331.

Vecchiola Ch., Calheiros R. N., Karunamoorthy D. and Buyya R. (2012) Deadline-driven provisioning of resources for scientific applications in hybrid clouds with Aneka. Future Generation Computer Systems, No 28, pp. 58–65.

Ardagna D. and Ciavotta M. (2014) Long-term Auto-Scaling Algorithm for Multi-Cloud IaaS Systems. Politecnico di Milano, Technical Report, No 13.

Kumar Das A., Adhikary T., Razzaque Md. A., Cho E. J. and Hong Ch. S. (2014) A QoS and Profit Aware Cloud Confederation Model for IaaS Service Providers. IMCOM(ICUIMC)’14. Siem Reap, Cambodia, pp. 9-11.

Buyya R., Ranjan R. and Calheiros R. N. (2010) InterCloud: Utility-oriented federation of Cloud computing environments for scaling of application services. 10th Int’l Conf. on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP), pp 13-31.

den Bossche R. V., Vanmechelen K. and Broeckhove J. (2010) Cost-optimal scheduling in Hybrid IaaS Clouds for deadline constrained workloads. IEEE Int’l Conf. on Cloud Computing, pp. 228-235.

Hyunjoo Kim, Yaakoub el-Khamra, Shantenu Jha and Manish Parashar (2010) Exploring application and infrastructure adaptation on hybrid Grid-Cloud infrastructure. Proceedings of the 19th ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing, pp. 402-412.

Marcos Dias de Assunção, Alexandre di Costanzo and Rajkumar Buyya (2010) A cost-benefit analysis of using cloud computing to extend the capacity of clusters. Proceedings of the 19th ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing, Vol. 13., No 3, pp. 335-347.

Goiri I., Guitart J. and Torres J. (2010) Characterizing Cloud Federation for Enhancing Providers' Profit. 2010 IEEE 3rd International Conference on Cloud Computing. pp. 123-130.

Lee Y., Wang C., Taheri J., Zomaya A. and Zhou B. (2010) On the effect of using third-party Clouds for maximizing profit. Algorithms and Architectures for Parallel Processing, Springer Berlin Heidelberg, Vol. 6081, pp. 381-390.

Hamilton J. Cost of power in large-scale data centers. Available at: http://perspectives.mvdirona.com/.

Barroso L. A. and Hölzle U. (2007) The case for energy-proportional computing. Computer, vol. 40, No 12, pp. 33–37.

Zhernovyi K. Y. and Zhernovyi Y. V. (2012) An M θ/G/1/m system with two-threshold hysteresis strategy of service intensity switching. Journal of Communications Technology and Electronics,Vol. 57, No 12, pp. 1340-1349.

Завантаження

Опубліковано

2016-06-30

Номер

Розділ

Телекомунікації, радіолокація і навігація, радіоптика та електроакустика

Як цитувати

“Планування завантаження ресурсів центру обробки даних на основі статистичних даних” (2016) Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (65), pp. 62–72. doi:10.20535/RADAP.2016.65.62-72.