Методи і аналітичні умови адаптації надання ресурсів користувачам хмарних обчислень
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2020.22.4.225913Ключові слова:
хмарні обчислення, математична модель, дисципліна надання обчислювальних ресурсів, змішана дисципліна обслуговування, абсолютний і відносний пріоритети, часові характеристики, час відгуку, ефективність хмарних обчисленьАнотація
Розглянуто питання подальшого розвитку засад створення адаптивних інфраструктур хмарних обчислень, здатних динамічно адаптуватися до вимог користувачів та діючих особливостей і змін умов функціонування. Розроблено методи та аналітичні умови адаптації надання ресурсів користувачам хмарних обчислень. Ці умови надають можливість розробляти технологію (механізми та алгоритми) використання адаптивної дисципліни (порядку) надання обчислювальних ресурсів користувачам. У свою чергу, це дозволяє забезпечувати часові вимоги різних користувачів на отримання своєчасних результатів обчислень чи найбільш ефективно використовувати наявні ресурси хмарних обчислень. Це є актуальним для систем реального масштабу часу і, в першу чергу, для спеціальних інформаційних систем, що побудовані із використанням приватних хмар, і може бути критичним при обмежених обчислювальних ресурсах хмарних обчислень.
Посилання
Aleksandr Matov. Adaptation of cloud computing as optimization of the process of rendering services to users in the conditions of limited computing resources. Selected Papers of the XIX International Scientific and Practical Conference «Information Technologies and Security» (ITS 2019). CEUR Workshop Proceedings (ceur-ws.org). Vol-2577. Р. 210–221. ISSN 1613-0073.
Matov O.Y. Analitychni modeli bahatoprioritetnykh khmarnykh data-tsenriv zi zmishanoyu dystsyplinoyu nadannya posluh z urakhuvannyam osoblyvostey funktsionuvannya i mozhlyvykh vidmov. Reyestratsiya, zberihannya i obrob. danykh. 2019. T. 21. No. 1. P. 32–45. doi: 10.35681/1560-9189.2019. 1.1.179445
Aleksandr Matov. Mathematical models of cloud computing with absolute-relative priorities of providing of computer resources to users in conditions of functioning features and failures. CEUR Workshop Proceedings (ceur-ws.org). Vol-2318 urn:nbn:de:0074-2318-4. Selected Papers of the XVIII International Scientific and Practical Conference on Information Technologies and Security (ITS 2018). P. 150–159.
Matov O.Y. Optymizatsiya nadannya posluh obchyslyuval'nymy resursamy adaptyvnoyi khmarnoyi infrastruktury. Reyestratsiya, zberihannya i obrob. danykh. 2018. T. 20.No. 3. P. 83–90. doi: 0.35681/1560-9189.2018.20.3.158262.
Matov A.Ja., Shpilev V.N., Komov A.D. i dr. Organizacija vychislitelnyh processov v ASU / pod red. A.Ja. Matova. Kyiv, 1989. 200 p.
Mokrov E.V., Samuilov K.E. Cloud computing system model in the form of a queuing system with multiple queues and with a group of requests. https://cyberleninka.ru/article/n/model-sistemy-oblachnyh-vychisleniy-v-vide-sistemy-massovogo-obsluzhivaniya-s-neskolkimi-ocheredyami-i-s-gruppo-vym-postupleniem-zayavok. Rus.
Bezzateev S.V., Elina T.N., Mylnikov V.A. Modeling the processes of selecting parameters of cloud systems to ensure their stability, taking into account reliability and security. Scientific and technical bulletin of information technologies, mechanics and optics. 2018. Vol. 18. No. 4. P. 654–662. doi: 10.17586-2226-1494-2018-18-4-654-662 (in Russian).
Grusho A.A., Zabezhailo M.I., Zatsarinny A.A. Information flow monitoring and control in the cloud computing environment. Informatics and Applications, 2015. Vol. 9. No 4. P. 91–97 (in Russian).
Singh P., Dutta M., Aggarwal N. A review of task scheduling based on meta-heuristics approach in cloud computing. Knowledge and Information Systems. 2017. Vol. 52. Nо. 1. doi: 10.1007/s10115-017-1044-2.
