- авг 15, 2022
Дос Е.В., Камалиденов К.Ш., Мостовщиков Д.Н.
Дос Евгений Владимирович - старший системный архитектор,
Li9, Inc., г. Феникс, Соединенные Штаты Америки;
Камалиденов Куаныш Шарипханович - ведущий системный архитектор,
Digital IQ, г. Нур-Султан, Республика Казахстан;
Мостовщиков Дмитрий Николаевич - старший системный архитектор,
Li9, Inc., г. Феникс, Соединенные Штаты Америки
Аннотация: рассмотрены методы организации информационных систем облачных сервисов как комплексов виртуальных машин. Предложена базовая модель эластичной мультисерверной системы, которая включает алгоритмы горизонтального и вертикального автомасштабирования. Для проведения численной оценки продуктивности и ресурсоемкости эластичной мультисерверной системы было предложено построить математическую модель системы массового обслуживания, целевыми функциями которой являются показатели времени обработки запросов и требований к вычислительной мощности системы. Для построения эластичной модели мультисерверной системы были определены особенности эластичных систем массового обслуживания и было предложено использовать модель непрерывной цепи Маркова.
В результате проведенного исследования была построена математическая модель горизонтального автомасштабирования системы массового обслуживания.
Ключевые слова: информационная система, виртуальная машина, облачные вычисления, эластичность системы, автомасштабирование системы, система массового обслуживания, модель непрерывной цепи Маркова.
ORGANIZATION OF ELASTIC VIRTUAL CLOUD SERVER SYSTEMS
Dos E.V., Kamalidenov K.Sh., Mostovshchikov D.N.
Dos Evgenii Vladimirovich - Senior Systems Architect,
LI9, INC., PHOENIX, AZ, UNITED STATES OF AMERICA;
Kamalidenov Kuanysh Sharipkhanovich - Senior Systems Architect,
DIGITAL IQ, NUR-SULTAN, REPUBLIC OF KAZAKHSTAN;
Mostovshchikov Dmitrii Nikolayevich – Senior Systems Architect,
LI9, INC., PHOENIX, AZ, UNITED STATES OF AMERICA
Abstract: the methods of organizing of cloud services information systems as complexes of virtual machines are considered. A basic model of an elastic multi-server system is proposed, which includes algorithms for horizontal and vertical automatic mode scaling. To conduct a numerical evaluation of the productivity and resource consumption of an elastic multi-server system, it was proposed to construct a mathematical model of a queuing system, the target functions of which are indicators of query processing time and requirements for the computing power of the system. To build an elastic model of a multi-server system, the features of elastic queuing systems were determined and it was proposed to use the continuous-time Markov chain model. As a result of the study, a mathematical model of horizontal automatic mode scaling of the queuing system was built.
Keywords: information system, virtual machine, cloud computing, system elasticity, system automatic mode scaling, queuing system, continuous-time Markov chain model.
Список литературы / References
- Li K. (2019). Analytical Modeling and Optimization of an Elastic Cloud Server System From Parallel to Emergent Computing, 31–48. doi: 10.1201/9781315167084-2.
- Cao J., Li K., and Stojmenovic I. “Optimal power allocation and load distribution for multiple heterogeneous multicore server processors across clouds and datacenters,” IEEE Transactions on Computers. 63. № 1. Pp. 45–58, 2014.
- Cao J., Hwang К., Li K., and Zomaya А. “Optimal multiserver configuration for profit maximization in cloud computing,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 24. № 6. Pp. 1087–1096, 2013.
- Albonico M., Mottu J.-M., Sunyé G., Alvares F. (2017). Making Cloud‑based Systems Elasticity Testing Reproducible. Proceedings of the 7th International Conference on Cloud Computing and Services Science. doi: 10.5220/0006308905230530.
- Ghosh R., Naik V.K. and Trivedi K.S. “Power-performance trade-offs in IaaS cloud: A scalable analytic approach,” IEEE/IFIP 41st International Conference on Dependable Systems and Networks Workshops. Р 152–157. Hong Kong. China. 27‑30 June, 2011.
- Martemyanov Y.P., Matveenko V.D. (2014). On the dependence of the growth rate on the elasticity of substitution in a network. International Journal of Process Management and Benchmarking, 4(4). doi: 10.1504/ijpmb.2014.065524.
- Huang J., Li R., Li K., An J. and Ntalasha D. “Energy-efficient resource utilization for heterogeneous embedded computing systems,” IEEE Transactionson Computers. Р 1–1, 2017.
- Khazaei Н., Mišić J., Mišić V.B. and Rashwand S. “Analysis of a pool management scheme for cloud computing centers,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 24. № 5. Pp. 849–861, 2013.
- Kleinrock Leonard (2016) Queueing Systems. John Wiley & Sons. New York,
- Li K. “Improving multicore server performance and reducing energy consumption by workload dependent dynamic power management,” IEEE Transactions on Cloud Computing. 4. № 2. Pp. 122–137, 2016.
- Li K. “Optimal configuration of a multicore server processor for managing the power and performance trade-off,” Journal of Supercomputing. 61. № 1. Pp. 189–214, 2012.
- Nourbakhsh V. & Turner J. (2017). Routing Heterogeneous Jobs to Heterogeneous Servers: A Global Optimization-Based Approach. SSRN Electronic doi: 10.2139/ssrn.2967811.
- Li K., Liu С., Li K.,and Zomaya А. “A framework of price bidding configurations for resource usage in cloud computing,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 27. № 8. Pp. 2168–2181, 2016.
- Li K. “Quantitative modeling and analytical calculation of elasticity in cloud computing,” IEEE Transactions on Cloud Computing, Vol. 4. 1–14, 2017.
- Liu С., Li K., -Z. Xu, and Li K. “Strategy configurations of multiple users competition for cloud service reservation,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. Vol. 27. № 2. Pp. 508–520, 2016.
- Li K. “Optimal power allocation among multiple heterogeneous servers in a data center,” Sustainable Computing: Informatics and Systems. 2. № 1. Pp. 13–22, 2012.
- Li K. “Optimal partitioning of a multicore server processor,” Journal of Super computing, vol. 71, № 10, pp. 3744–3769, 2015.
- Mei J., Li K. and Li K. “A fund constrained investment scheme for profit maximization in cloud computing,” IEEE Transactions on Services Computing. Р. 1–1, 2016.
- Mei J., Li K., Ouyang А. and Li K. “A profit maximization scheme with guaranteed quality of service in cloud computing,” IEEE Transactions on Computers. 64. № 11. Pp. 3064–3078, 2015.
- Mei J., Li K. and Li K. “Customer-satisfaction-aware optimal multi server configuration for profit maximization in cloud computing,” IEEE Transactions on Sustainable Computing, Vol. 2. № 1. 17–29, 2017.
- Metheny M. (2017). Applying the NIST risk management framework. Federal Cloud Computing, 117–183. doi: 10.1016/b978-0-12-809710-6.00005-6.
- Melland P., Grance Т. “The NIST definition of cloud computing,” Special Publication 800-145, National Institute of Standards and Technology, U.S. Department of Commerce, September,
- Qasmi F., Shehab M., Alves H. & Latva-Aho M. (2019). Fixed Rate Statistical QoS Provisioning for Markovian Sources in Machine Type Communication, 2019 16th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS). doi: 10.1109/iswcs.2019.8877299.
- Tian Y., Lin С. and Li K. “Managing performance and power consumption trade off for multiple heterogeneous servers in cloud computing” Cluster Computing. 17. № 3, Рp. 943–955, 2014.
Ссылка для цитирования данной статьи
![]() |
Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства. | |
Дос Е.В., Камалиденов К.Ш., Мостовщиков Д.Н. .ОРГАНИЗАЦИЯ ЭЛАСТИЧНЫХ СИСТЕМ ВИРТУАЛЬНЫХ ОБЛАЧНЫХ СЕРВЕРОВ//Наука, техника и образование № 4 (87), 2022. - С.{см. журнал}. |