Дисертації (ІКТС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Дисертації (ІКТС) за Ключові слова "workload processing"
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Енергоефективне обслуговування навантаження інформаційно-комунікаційної мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Прокопець, Наталія Андріївна; Глоба, Лариса СергіївнаПрокопець Н.А. Енергоефективне обслуговування навантаження інформаційно-комунікаційної мережі. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 172 – Телекомунікації та радіотехніка. – Навчально-науковий інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського, Київ, 2022. У дисертаційній роботі розв’язано актуальну науково-практичну задачу підвищення енергоефективності та продуктивності обслуговування навантаження інформаційно-комунікаційної мережі (ІКМ) при виконанні вимог щодо доступності системи обслуговування навантаження за рахунок застосування комплексного методу енергоефективного обслуговування навантаження. Функціонування сучасної ІКМ великою мірою залежить від програмного забезпечення (ПЗ), що виконує різноманітні мережеві задачі. Це обумовлено розвитком ряду технологій та концепцій, зокрема SDN (Software-Defined Networking), NFV (Network Functions Virtualization), логічного поділу мережі (Network Slicing), периферійних обчислень (Edge Computing) та bDDN (Big data driven networking). Задачі, що вирішуються в рамках цих концепцій, формують обчислювальне навантаження, для обслуговування якого необхідною є побудова та підтримка розподілених обчислювальних систем як невід’ємної частини архітектури ІКМ. При цьому, особливості цих типів навантаження формують специфічні вимоги щодо його обслуговування. Проведений у роботі аналіз вимог різних типів навантаження ІКМ згідно з рекомендаціями Міжнародної спілки електрозв’язку дозволив визначити основні показники ефективності системи розподіленого обслуговування навантаження у складі ІКМ та серверного кластера як одиниці розподіленого центру обробки даних (ЦОД) у складі ІКМ зокрема: показники енергоефективності та продуктивності обробки обчислювального навантаження, а також коефіцієнт готовності системи розподіленого обслуговування навантаження . На основі цих показників сформовано критерій оптимальності процесу обслуговування навантаження в інформаційно- комунікаційній мережі . В ході аналізу існуючих підходів щодо підвищення енергоефективності розподіленого обслуговування навантаження виявлено певні їх недоліки, а саме: статичні підходи не враховують динамічну змінюваність інтенсивності навантаження; динамічні підходи, що застосовуються на рівні апаратного забезпечення мають високу складність та вартість впровадження. Серед відомих динамічних підходів, що використовуються на рівні програмного забезпечення, підходи щодо консолідації та масштабування обчислювальних ресурсів не враховують показник доступності системи, можуть негативно впливати на продуктивність системи, особливо у випадку динамічних змін інтенсивності навантаження, не використовують індивідуальні характеристики енергоспоживання обчислювальних вузлів, що призводить до неоптимального використання обчислювальних ресурсів. Серед методів енергоефективного розподілу навантаження було відзначено алгоритм планування навантаження Backfill, основною перевагою якого є мінімізація простою обчислювальних вузлів за рахунок щільного розподілу обчислювальних робіт. Однак ефективність цього підходу значно зменшується у випадку невисокої інтенсивності вхідного навантаження, крім того, він не враховує індивідуальні характеристики енергоспоживання та продуктивності обчислювальних вузлів. Окремим сукупним недоліком існуючих підходів є те, що кожен з них вирішує задачу підвищення енергоефективності обслуговування навантаження з урахуванням лише частини аспектів цього процесу та показників його ефективності, що визначило необхідність систематизації та формалізації процесу обслуговування навантаження в інформаційно-комунікаційній мережі. З метою систематизації та формалізації процесу обслуговування навантаження ІКМ як об’єкта дослідження побудовано онтологічну модель досліджуваної системи розподіленого обслуговування навантаження. Це дозволило якісно описати складні взаємозв’язки між виділеними показниками ефективності досліджуваного процесу та параметрами, що впливають на них. З метою отримання кількісної оцінки взаємозв’язків між показниками ефективності досліджуваного процесу та параметрами, що на них впливають, побудовано математичну модель системи розподіленого обслуговування навантаження у складі ІКМ як системи масового обслуговування (СМО). У процесі побудови моделі запропоновано метод переходу від нестаціонарного неординарного вхідного потоку заявок до стаціонарного ординарного потоку шляхом дискретизації кривої інтенсивності вхідного навантаження та за допомогою переходу до комплектів серверів, що дозволило значно спростити розрахунки при допустимих втратах точності моделі. Для дискретизації кривої інтенсивності вхідного навантаження запропоновано використання методу квантування за рівнями, що дозволило узгодити величину кроку дискретизації функції зі швидкістю зміни інтенсивності вхідного навантаження. Для визначення кроку квантування запропоновано метод розрахунку порогових величин інтенсивностей вхідного навантаження як функцій кількості обчислювальних вузлів у системі. На основі побудованої математичної моделі запропоновано метод розрахунку шаблонів горизонтального масштабування, що дозволяє визначати оптимальну кількість активних обчислювальних вузлів у кластерах ЦОД ІКМ на кожному інтервалі часу, який визначається швидкістю зміни інтенсивності вхідного навантаження. Проаналізовано способи визначення індивідуальних моделей енергоспоживання обчислювальних вузлів розподілених ЦОД та обґрунтовано доцільність їх використання у процесі обслуговування навантаження ІКМ. Докладно розглянуто два способи визначення моделей енергоспоживання: емпіричний та програмний. Перший спосіб базується на безпосередньому вимірюванні енергоспоживання вузлів та подальшій інтерполяції отриманих залежностей поліномом ступеня з метою отримання аналітичних функцій. Другий спосіб базується на програмній оцінці енергетичних моделей з подальшою інтерполяцією отриманих функцій. Рекомендовано використання методу емпіричного визначення математичних моделей енергоспоживання для нових систем на етапі їх налаштування. У випадку введення нових вузлів до системи або під час її переатестації, рекомендовано використання аналітичного методу визначення моделей енергоспоживання. Побудовану математичну модель системи у вигляді СМО та розглянуті способи визначення індивідуальних моделей енергоспоживання обчислювальних вузлів покладено в основу нового комплексного методу енергоефективного обслуговування навантаження в ІКМ. Запропонований комплексний метод відрізняється від відомих використанням індивідуальних моделей енергоспоживання обчислювальних вузлів, поєднанням переваг підходів горизонтального масштабування та енергоефективного розподілу задач, врахуванням непередбачуваних динамічних змін інтенсивності вхідного навантаження, що дозволило підвищити енергоефективність процесу обслуговування навантаження без втрати продуктивності та за умови дотримання вимог щодо доступності системи. В рамках запропонованого комплексного методу удосконалено існуючі підходи щодо горизонтального масштабування обчислювальної системи шляхом використання індивідуальних моделей енергоспоживання обчислювальних вузлів та застосування механізму прогнозування динамічних відхилень вхідного навантаження, що дозволило забезпечити інтенсивніше використання найбільш енергоефективного обладнання та вчасно реагувати на непередбачувані зміни інтенсивності вхідного навантаження. На основі запропонованого комплексного методу енергоефективного обслуговування навантаження створено програмне забезпечення (ПЗ) керування обчислювальними ресурсами в ІКМ, яке дозволяє підвищити енергоефективність та продуктивність розподіленого обслуговування навантаження з дотриманням вимог щодо доступності системи обслуговування та може бути використано для підвищення енергоефективності та продуктивності обробки навантаження у периферійній та центральній хмарі в архітектурі мережі 5G. Ефективність запропонованого комплексного методу та ПЗ на його основі перевірено із використанням методів лабораторного експерименту та імітаційного моделювання. Шляхом лабораторного експерименту перевірено ефективність методу у невеликому серверному кластері з 4 обчислювальних вузлів. Імітаційна модель, адекватність якої доведено із використанням критерія Фішера, довела ефективність запропонованого комплексного методу у більшій розподіленій системі із 20 вузлів. Виграш запропонованого комплексного методу у порівнянні із відомими підходами Backfill та Round Robin за показником енергоефективності при цьому склав 9,953% та 26,382% відповідно. Виграш за показником продуктивності становив 5,593% та 49,458% відповідно. При цьому запропонований комплексний метод забезпечує виконання вимог щодо доступності обчислювальних вузлів розподілених ЦОД та дає виграш за обраним критерієм оптимальності на 15,722% у порівнянні із Backfill та на 88,887% у порівнянні з Round Robin, що доводить практичну цінність отриманих результатів дослідження.