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.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-06-30

Як цитувати

Hloba, L. S. і Skulysh, M. A. (2016) «Планування завантаження ресурсів центру обробки даних на основі статистичних даних», Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, 0(65), с. 62-72. doi: 10.20535/RADAP.2016.65.62-72.

Номер

№ 65 (2016)

Розділ

Телекомунікації, радіолокація і навігація, радіоптика та електроакустика

Ліцензія

1.  Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.

3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах).  Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це:  The Effect of Open Access.