Дисертації (ІКТС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
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.Документ Відкритий доступ Підвищення продуктивності низькоенергетичних безпроводових каналів зв’язку сенсорних телекомунікаційних систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Шмігель, Богдан Олегович; Уривський, Леонід ОлександровичШмігель Б. О. Підвищення продуктивності низькоенергетичних безпроводових каналів зв’язку сенсорних телекомунікаційних систем. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 172 – Телекомунікації та радіотехніка. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2022. В сучасному світі, життя людини нерозривно пов’язане з обміном інформацією. Надзвичайно швидкими темпами зростають і вимоги користувачів до якості, швидкості і безпеки прийому та передачі даних, зберігаючи при цьому можливість вільного пересування. Задовольняти ці потреби – власне і є ціллю безпроводових мереж. Сенсорні мережі займають ключову роль у разі необхідності оперативного розгортання, мобільності, гнучкості організації мережі і широті можливих додатків, у багатьох випадках будучи єдиним економічно виправданим рішенням. Однією із ключових задач забезпечення функціонування сенсорної мережі є забезпечення надійного та продуктивного передавання інформації в умовах обмежених ресурсів, зокрема, енергетичних. Враховуючи розмір сенсора, основною вимогою до сенсорних мереж – є забезпечення низького енергоспоживання та достовірного прийому. Автономність роботи залежить від енергії, що споживається вузлами системи. Для досягнення достовірного зв’язку, мають місце наступні компоненти: - достатня енергетика (обмежена для сенсорних мереж) - мала швидкість передачі (обмежена вимогами до сенсорних мереж) - інструменти для підтримання достовірності (завадостійке кодування) Під низькою енергетикою будемо вважати відношення сигнал-шум h 2 <10. Параметр h 2 є результатом взаємодії трьох незалежних параметрів: - потужністю сигналу в точці прийому - спектральної щільності шуму - швидкості передачі символів Продуктивність – це фактична швидкість передачі інформації джерела. Ключ до вирішення задачі отримання максимальної продуктивності лежить у площині теорії інформації, засновником якої є К. Шеннон. Інструментом досягнення максимальної продуктивності, як міри наближення швидкості передачі повідомлень джерела до границі Шеннона є вибір оптимальних сигнально-кодових конструкцій, які дозволяють передавати повідомлення з максимально можливою швидкістю і заданою якістю. Міра наближення продуктивності каналу зв’язку до його пропускної здатності характеризує інформаційну ефективність системи передачі інформації. Метою роботи є синтез сигналів, що максимально наближають продуктивність каналу зв’язку до пропускної здатності при обмежених ресурсах каналу. У роботі досліджена актуальна задача підвищення продуктивності низькоенергетичних безпроводових каналів зв’язку. На відміну від традиційних систем безпроводового зв’язку, сенсорна мережа включає велику кількість пристроїв, які повинні передавати інформацію до базової станції. Сенсорні вузли можуть встановлюватися стаціонарно або мати можливість довільно пересуватися в певному просторі, тому вони повинні бути автономними, самоорганізованими та не потребують установки. Область покриття такої мережі вкрай обмежена і може досягати десятки та сотні метрів. Тому однією з головних умов до такої мережі – це забезпечення мінімального енергоспоживання та достовірного прийому в умовах низької енергетики. Основною задачею при побудови сенсорної мережі є достовірна оцінка енергетичних характеристик безпроводового каналу зв’язку. Виходячи із вищесказаного, для розгортання сенсорних мереж актуальним питанням є ефективне проектування сенсорної мережі: необхідна кількість пристроїв, їх характеристики, розміщення, енергетичні характеристики каналів, траси розповсюдження, тощо. Для вирішення обмежень ресурсу каналу зв’язку, перспективним являється пошук нових методів передачі інформації, вибору ефективного виду модуляції та завадостійкого кодування. Основним інструментом для передачі інформації є сигнали багатопозиційної маніпуляції. Вибір поєднання типу модуляції і швидкості завадостійкого коду, забезпечує максимально можливу ефективність, забезпечуючи відповідну надійність каналу зв’язку. В якості розглянутих сигналів обрано сигнали багатопозиційної маніпуляції BPSK, QPSK, QAM16. Високошвидкісні види модуляції не розглядаються, так як сенсорна мережа не передбачує передачу великих масивів інформації, а також має обмежену енергію сигналу. Широкосмугові сигнали є одним з відомих методів для підвищення завадостійкості каналу, але властивості таких сигналів в умовах обмеженого ресурсу та енергії сигналу не досліджені. Для визначення найбільш оптимального способу передачі сигналів в умовах низької енергетики, проведено дослідження властивостей ШСС на основі моделей оцінки якості каналів зв’язку, а також порівняння характеристики завадостійкості з ВСС та еквівалентною енергією сигналу. Для визначення максимальної продуктивності передачі в безпроводових низькоенергетичних каналах зв’язку, необхідно дослідити показники продуктивності використання сигналів заданого виду модуляції та порівняти їх з широкосмуговими сигналами з різними значеннями бази сигналу B. Виявилося, що широкосмугові сигнали не забезпечують кращої достовірності в порівнянні з вузькосмуговими при однаковій потужності випромінювання та способі обробки. Класичні формули для оцінки завадостійкості багатопозиційних сигналів достовірні для високої енергетики, однак для h 2 - 0 не є точними. Тому для точного визначення точної достовірності прийому для таких умов, пропонується використання векторно-фазового методу. Векторно-фазовий метод дозволяє отримати точні розрахунки при будь-якій енергетиці, на відміну від формул Прокіса, що можуть використовуватись тільки для високої енергетики. Загальним підсумком дослідження є оцінка продуктивності СКК, яка дозволяє в каналі з заданими частотно-енергетичними параметрами визначити ефективність використання визначеного виду модуляції та кодування за критерієм наближення до границі Шеннона, або максимуму інформаційної ефективності при заданій достовірності сигналу в точці прийому. Методика дозволяє оцінити ефективність використання ресурсів каналів зв’язку з багатопозиційною маніпуляцією та завадостійким кодуванням, а також кількісно оцінити витрати на реалізацію заходів щодо підвищення достовірності або продуктивності у вимірі запропонованих показників. Дослідження питань підвищення продуктивності низькоенергетичних безпроводових каналів зв’язку забезпечить побудову сенсорних телекомунікаційних систем для успішного виконання поставлених завдань. Новими в дисертації є наступні результати: 1. Вдосконалено використання векторно-фазового методу для визначення завадостійкості багатопозиційних сигналів в умовах низької енергетики. Класичні формули Прокіса не є точними для низької енергетики. 2. Вдосконалено методику синтезу сигналу, яка дозволяє знайти екстремум продуктивності каналу зв’язку та наблизити до його пропускної здатності – границі Шеннона. 3. Вдосконалено методику оцінки ефективності використання ресурсів каналу зв’язку.