DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.22

Моделювання методів розподілу композитного застосунку

Serhii Bulba

Анотація


Предметом розгляду виступають алгоритми оптимального розподілу існуючого пулу обчислювальних ресурсів між композитними застосунками та алгоритм утилізації ресурсів на обчислювальних блоках. Метою статті є аналіз результатів імітаційного та математичного моделювання процесу розподілу ресурсів між композитними застосунками в залежності від варіанту розподілу. Результати. Розглянуто ефективність існуючих алгоритмів динамічного планування, які відносяться до класу жадібних алгоритмів. Вони знаходять на кожному кроці локально оптимальне рішення. Виявлена межа єфективного планування алгоритмів на базі кластеризаційнго підходу. Показано ефективність використання мурашиного алгоритму та алгоритмів кластерного підходу з використанням мурашиного алгоритму. Проведено моделювання розподілу композитного застосунку в залежності від складності графу його побудови. Отримано залежність часу виконання композитного застосунку від утилізації ресурсів на обчислених блоках. За допомогою функції утилізації ресурсів, проаналізовано якість розподілу ресурсів композитних застосунків в залежності від об’єму даних що передаються на обчислення. Висновки. Отримані дані, щодо якості розподілу ресурсів, в залежності від таких параметрів як: час виконання композитного застосунку, об’єм передаваємих даних, складність графу побудови. Запропоновано створення методу для вибору оптимального алгоритму розподілу ресурсів між композитними додатками, в залежності від перерахованих параметрів, на базі функції утилізації ресурсів. Це дасть змогу оперативно звільняти обчислювальні блоки гетерогенного середовища, які зайняті обчисленням розподіленої задачі, що пришвидшить обчислення розподілених задач на існуючому пулі обчислювальних блоків.


Ключові слова


композитний застосунок; утилізація ресурсів; жадібний алгоритм; розподіл ресурсів; мурашиний алгоритм; кластеризація; кластерно-мурашиний алгоритм

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Bulba, S.S., Davydov, V.V. and Kuchuk G.А. (2018), “Method for Resource Distribution between Composite Applications”, Control, navigation and communication systems, PNTU, Poltava, No. 4 (50), pp. 99-104.

Lord P. and Goble C. (2005), “Seven Bottlenecks to Workflow Reuse and Repurposing Sattler”, The Semantic Web – ISW 2005, pp. 323-337.

Merlac, V., Smatkov, S., Kuchuk, N. and Nechausov A. (2018), “Resourses Distribution Method of University e-learning on the Hypercovergent platform”, Сonference Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Service and Technologies. DESSERT’2018, Ukraine, Kyiv, May 24-27, pp. 136-140.

Kuchuk, G., Kharchenko, V., Kovalenko, A., Ruchkov, E. (2016), “Approaches to Selection of Combinatorial Algorithm for Optimization in Network Traffic Control of Safety-Critical Systems”, Proceeding of IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS’2016), pp. 384-389, available at: http://dx.doi.org/10.1109/EWDTS.2016.7807655 (last accessed on July 16, 2018).

Kuchuk, G., Nechausov, S., Kharchenko, V. (2015), “Two-stage optimization of resource allocation for hybrid cloud data store”, International Conference on Information and Digital Technologies, pp. 266-271, available at:

http://dx.doi.org/10.1109/DT.2015.7222982 (last accessed on July 16, 2018).

Kovalchuk S.V. and Bukhanovsky A.V. (2012), “Second Generation Cloud Computing: Composite Applications, Interactive Systems and Semantic Technologies”, Infocommunication Technologies, Tarusa, available at:

http://keepslide.com/technology/8702#sthash.YHi3I5Gy.dpuf (last accessed on July 16, 2018).

Svyrydov, A., Kuchuk, H., Tsiapa, O. (2018), “Improving efficienty of image recognition process: Approach and case study”, Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 593-597, available at: http://dx.doi.org/10.1109/DESSERT.2018.8409201 (last accessed on July 16, 2018).

Bulba, S.S. (2016), "Resource-oriented mathematical model of the basic network of a heterogeneous distributed system", Control, navigation and communication systems, PNTU, Poltava, No. 2 (38), pp. 73-75.

Dorigo, M., Di Caro G. & Gambardella, L.M. (1999), “Ant Algorithms for Discrete Optimization”, Artificial Life, No. 5 (2), pp. 137-172.

Khaidukov D.S. (2009), Application of cluster analysis, MAKS Press, Moscow, 287 p.




Copyright (c) 2020 Serhii Bulba