Information Technology and Security, Vol. 6, Iss. 2 (11)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/33724

Переглянути

Перегляд Information Technology and Security, Vol. 6, Iss. 2 (11) за Автор "Ференс, Дмитро Андрійович"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Модель розподілу ресурсів критичної ІТ-інфраструктури з чіткими параметрами на основі генетичного алгоритму
    (Institute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, 2018) Дорогий, Ярослав Юрійович; Дорога-Іванюк, Олена Олександрівна; Ференс, Дмитро Андрійович
    Проведено детальний аналіз методів та алгоритмів розміщення ресурсів віртуалізованих ІТ-інфраструктур. Розглянуто класичну модель хмарних сервісів, яка складається з трьох шарів. Показано, що специфіка задач, що виконуються в критичних ІТ-інфрастуктурах, ставить перед розробником підвищені вимоги щодо надійності, безпеки, доступності. Встановлено доцільність використання для реалізації створюваної моделі сервісу IaaS. Проаналізовано основних постачальників даного хмарного сервісу, визначено їх переваги та недоліки, обрано найкращого кандидата для реалізації. Наведено детальний опис математичної моделі розподілу ресурсів критичної ІТ-інфраструктури з чіткими параметрами та її використання у поєднанні з генетичним алгоритмом. Описано модель управління віртуальними машинами при серверній віртуалізації з метою подальшого розподілу ресурсів. На прикладі показано, яким чином вона використовується для вирішення поставленої проблеми та як можна оптимізувати та пришвидшити її роботу. Розкрито розписаний генетичний алгоритм, принцип побудови фітнес-функції та його основні операції для розв’язання поставленої задачі. Запропонований генетичний алгоритм у більшій мірі схожий на традиційні генетичні алгоритми. На початку роботи алгоритму випадковим чином створюється початкова популяція рішень-індивідів. Далі, на кожній ітерації алгоритму обчислюється значення функції пристосованості кожного індивіду, для кожного індивіда у популяції вибирається пара для генерації індивідів наступної популяції. Після цього застосовується операція мутації. Окрім того, виконується пошук найкращого індивіду нової популяції та порівнюється із найкращим індивідом попередньої популяції. І на завершення, для побудованої моделі наведено ряд уточнень, які дозволяють використати дану модель для критичної ІТ-інфраструктури з врахуванням вимог високої доступності, таких як відмовостійкість (здатність системи до подальшої роботи після відмови одного із її елементів), неперервна доступність (здатність системи до безперервного обслуговування, незалежно від часу відмови вузлів системи) та високодоступність (здатність системи до подальшої роботи після відмови одного із вузлів, з можливими перервами у роботі). В останній частині статті наведено експериментальні дослідження запропонованої моделі розподілу ресурсів критичної ІТ-інфраструктури з чіткими параметрами на базі генетичного алгоритму.