Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ проблемы автоматизированного управления и доступа к распределенным облачным ресурсам 13
1.1 Обзор концепции облачныхвычислений как технологии автоматизации задач управления вычислительными ресурсами 13
1.1.1 Инфраструктура как сервис 19
1.1.2 Автоматизированная система как сервис 21
1.1.3 Программное обеспечение как сервис 23
1.2 Подходы к решению проблем создания систем автоматизации процессов децентрализованного доступа и управления потоками данных облачных ресурсов, их достоинства и недостатки 26
1.2.1 Достоинства облачных вычислений 26
1.2.2 Недостатки и проблемы облачных вычислений 27
1.2.3 Стандартизация работы облачных приложений 29
1.2.4 Теоретические подходы к созданию эффективных облачных приложений 31
1.3 Выбор вида топологии автоматизированной системы управления облачными ресурсами 33
1.4 Постановка задач диссертационной работы 36 Выводы по главе 1 37
Глава 2. Исследование технологий, программных средств и моделей построения автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами 39
2.1 Технологии построения автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами (АСДУОР) 39
2.2 Анализ функциональных зависимостей и возможностей, определяющих основные характеристики АСДУОР на примере P2P-систем 40
2.2.1 Анализ времени отклика P2P-системы 40
2.2.2 Математическое моделирование P2P-системы 42
2.2.3 Математическое моделирование работы компонентов децентрализованной системы
2.2.4 Методика имитационного моделирования P2P-системы 50
2.2.5 Анализ зависимости производительности, масштабируемости и отказоустойчивости АСДУОР от общего объема пользовательских данных 53
Выводы по главе 2 59
Глава 3. Разработка архитектуры и методики информационных обменов автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами 60
3.1 Разработка обобщенной схемы и структуры основных подсистем автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами 60
3.2 Разработка подсистем и модулей автоматизированной системы для децентрализованной обработки и управления облачными ресурсами 69
3.2.1 Разработка испектора обработки запросов и алгоритма обработки команд 69
3.2.2 Разработка подсистемы управления потоками данных 74
3.2.3 Разработка подсистемы управления профилями пользователей, защищенной схемы передачи адресов, механизма выделения и автоматизированной очистки памяти 77
3.2.4 Разработка подсистемы децентрализованного представления данных и подсистемы взаимодействия с внешними средами 84
3.3 Разработка методики взаимодействия объектов в разных потоках 88
Выводы по главе 3 96
Глава 4. Экспериментальное исследование и апробация автоматизированной системы 97
4.1 Программа и методика испытаний эффективности децентрализованной автоматизированной системы. Результаты экспериментов 97
4.1.1 Экспериментальная проверка отказоустойчивости 97
4.1.2 Экспериментальное определение загрузки узлов обработки и каналов передачи данных 107
4.2 Построение автоматизированного программного комплекса рейтинговой оценки качества систем обеспечения энергоэффективности на основе принципов децентрализованного управления ресурсами 110
Выводы по главе 4 116
Заключение 119
Литература
- Автоматизированная система как сервис
- Выбор вида топологии автоматизированной системы управления облачными ресурсами
- Анализ функциональных зависимостей и возможностей, определяющих основные характеристики АСДУОР на примере P2P-систем
- Разработка испектора обработки запросов и алгоритма обработки команд
Введение к работе
Актуальность проблемы. Развитие информационных технологий за
последние 10-15 лет привело к тому, что в настоящее время на крупных
предприятиях функционирует значительное количество различных
типов информационных систем. Разрозненные приложения,
разработанные в разное время, на разных технологиях, разными компаниями, системы управления предприятиями от известных поставщиков, новейшие B2B и B2C системы, порталы - все эти приложения оказалось крайне сложно заставить работать вместе.
Кроме того, подобная ситуация существует также в сферах
автоматизации оказания социальных услуг, процессов образования и
здравоохранения, где неизбежно встают задачи обеспечения надежного
сбора, хранения и обработки информации для различных видов
связанных с ними учреждений, обмена данной информацией при
условии использования различных приложений, имеющих часто
несовместимые форматы данных. При этом характер работы с
информацией, как в государственных учреждениях, так и на
предприятиях имеет направленность, характеризующуюся
повышенными требованиями к надежности средств автоматизации и оперативности обработки данных.
Стоит отметить также сложности, связанные с использованием программного обеспечения, заключающиеся в том, что основная часть таких решений имеет платную лицензию. При выборе же «свободного» ПО нередко приходится отмечать проблемы с его надежностью, кроме того бесплатность программных решений не отменяет проблем, связанных с межпрограммной коммуникацией и интероперабельностью.
В качестве варианта решения задачи снижения стоимости
информационных и вычислительных процессов сегодня активно
применяется реализация концепции облачных вычислений. При этом,
как показывает обзор современных уровней создания облачных
приложений, в том числе: инфраструктура как сервис (IaaS); платформа
как сервис (PaaS); программное обеспечение как сервис (SaaS);
коммуникация как сервис (CaaS); мониторинг как сервис (MaaS),
основное преимущество данных моделей для пользователя состоит в
отсутствии затрат, связанных с установкой, обновлением и поддержкой
работоспособности оборудования и работающего на нем программного
обеспечения, при этом выявляется ряд проблем, связанных
безопасностью, и интероперабельностью в области стандартизации
облачных вычислений. В качестве их решения сегодня используются крупные программные комплексы, к примеру, в области безопасности это: Cloud-in-a-Box (Intel); Symantec Endpoint Protection 12 (Symantec); Cisco ScanSafe Web Intelligence Reporting и Cisco IPS Sensor (Cisco); IBM Network Intrusion Protection System GX7800 (IBM); HP Secure Advantage.
Однако существующие облачные сервисы имеют ряд недостатков, среди которые стоит особо отметить: необходимость для пользователей платить за использование облачных ресурсов в случае применения их для решения хоть сколько-нибудь ресурсоемких задач, а также использование облачными сервисами, в общем случае, «классической» клиент-серверной архитектуры, что создает определенные риски в плане надежности хранения данных, а также увеличивает неравномерность нагрузки информационно-телекоммуникационных сетей.
Тем не менее, для решения описанных задач можно использовать и
иной подход, основанный на создании автоматизированных систем,
которые обеспечат гибкое децентрализованное управление и
оперативную обработку облачных ресурсов.
В основе создания подобной системы может лежать концепция пиринговых сетей (P2P-системы), обеспечивающих непосредственную пересылку данных между пользователями (узлами) системы, минуя серверы передачи данных.
Однако данные технологии нельзя сочетать механистически, а
автоматизация процессов распределенного доступа к
децентрализованным облачным ресурсам требует создания новых моделей, алгоритмов и специализированных программных средств.
Таким образом, становится актуальной задача разработки системы автоматизации процессов децентрализованного доступа и управления потоками данных облачных ресурсов, использующей при передаче данных принцип организации пиринговой сети.
Целью диссертации является разработка основ теории,
математических моделей и алгоритмов функционирования системы
автоматизации, позволяющей осуществлять децентрализованную
обработку облачных ресурсов, и при этом обеспечивающих снижение загрузки узлов сети и повышение отказоустойчивости.
Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:
-
исследование современного состояния проблем автоматизации управления распределенными облачными ресурсами;
-
математическое моделирование автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами;
-
разработка методики децентрализованной обработки данных в распределенной облачной среде;
-
разработка принципа масштабируемого распределенного объектного хранения данных для обеспечения эффективного доступа к облачным ресурсам;
-
разработка обобщенной схемы автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами;
-
имитационное моделирование, программная реализация и оценка эффективности предложенных теоретических решений.
Методы исследования. Теоретическую и методологическую базу исследования составили методы математического моделирования, элементы теории принятия решений, элементы теории вероятностей, теории массового обслуживания, теории формальных языков, теории графов. Использованы методика информационного поиска, методы теоретического исследования, теории реляционных и иерархических баз данных.
Научная новизна работы состоит в разработке совокупности научно
обоснованных технических решений, обеспечивающих создание
автоматизированных систем децентрализованного управления
облачными ресурсами, характеризующихся повышением
отказоустойчивости и снижением загруженности узлов сети.
В процессе исследований и разработок получены следующие научные результаты:
-
выявлены, обоснованы и исследованы проблемы автоматизации управления распределенными облачными ресурсами;
-
предложена математическая модель автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами, позволяющая рассчитать загрузку компонентов и отказоустойчивость функционирования распределенной облачной среды;
-
разработана обобщенная схема построения автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами, позволяющая улучшить структуру взаимодействия компонентов распределенной среды и упростить процесс их модификации;
4) разработана методика децентрализованной обработки данных в
распределенной облачной среде, позволяющая сократить время создания
потоков обработки и преставления данных, не прибегая, при этом, к
вызовам функций операционной системы;
5) разработан принцип масштабируемого распределенного
объектного хранения данных и методов их обработки, обеспечивающий
высокую скорость доступа и снижение нагрузки при обращении к данным;
6) разработана имитационная модель автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами.
Результаты работы подтверждены свидетельствами о
государственной регистрации программ для ЭВМ №№ 2011616777, 2012615015, 2014615064.
Достоверность новых научных результатов подтверждается соответствием результатов теоретических исследований и имитационного моделирования, а также их успешным внедрением в НИР.
Практическая ценность работы заключается в том, что
использование основных результатов работы позволяет существенно
увеличить вероятность успешного доступа к облачным ресурсам,
скорость обработки больших объемов данных, а также
отказоустойчивость процессов управления и использования облачных ресурсов.
Результаты исследования доведены до конкретных алгоритмов, методик и программного обеспечения.
Самостоятельное практическое значение имеют:
обобщенная схема автоматизированной системы децентрализованного управления потоками данных облачных ресурсов;
механизмы реализации внешнего инспектора вызовов (команд);
механизмы создания потоков выполнения (в том числе, удаленных) и децентрализованной обработки данных в распределенной среде;
автоматизированный механизм очистки и выделения памяти, основанный на принадлежности копий объектов конкретным пользователям;
автоматизированный механизм передачи и защиты данных в децентрализованной среде;
механизм доступа пользователей к их профилям и коммуникации пользователей друг с другом.
Результаты экспериментальных исследований показали, что
предложенные средства автоматизации децентрализованного
управления потоками данных облачных ресурсов в зависимости от топологии сети могут обеспечивать уменьшение загруженности центров обработки и передачи данных в облачной среде минимум в 4 раза, и позволяют достигать требуемой отказоустойчивости при уменьшении дублирования хранимых данных по сравнению с централизованными системами в 2,1-2,8 раза.
Полученные в ходе выполнения диссертационных исследований результаты обеспечивают создание масштабируемого, свободного распространяемого программного обеспечения, реализующего функции автоматизированного управления облачными ресурсами.
Разработанные принципы децентрализованного управления были реализованы при создании программного комплекса рейтинговой оценки качества систем обеспечения энергоэффективности для организации автоматизированного доступа к децентрализованным облачным ресурсам.
Личный вклад автора. Все основные результаты диссертационной работы получены автором лично. Главными из них являются следующие:
-
выявлены, обоснованы и проанализированы проблемы распределенной обработки и хранения данных, существующие на сегодняшний день;
-
проведено математическое моделирование автоматизированной системы децентрализованного управления облачными ресурсами, позволяющее оценить параметры отказоустойчивости и загруженности узлов распределенной облачной среды;
-
разработана обобщенная схема автоматизированной системы для децентрализованного управления облачной средой;
-
разработана методика децентрализованной обработки данных в распределенной среде, включающая автоматизированные механизмы реализации внешнего инспектора вызовов (команд) и создания потоков выполнения и децентрализованной обработки данных в распределенной облачной среде;
-
разработано описание масштабируемого распределенного объектного хранилища данных и методов их обработки;
-
разработана имитационная модель системы;
-
осуществлена программная реализация предложенных теоретических решений.
Автор диссертации принимал непосредственное участие в
имитационном моделировании, испытаниях и апробации результатов диссертационных исследований.
Реализация полученных результатов. Диссертационная работа выполнялась в соответствии с планом научно-технических исследований кафедры «Информатика и программное обеспечение вычислительных систем» Национального исследовательского университета «МИЭТ».
Все работы по программной реализации предложенных в работе
методик проводились под руководством или при непосредственном
участии автора. Результаты диссертационной работы используются в
учебном процессе кафедры в материалах курса «Компьютерные
технологии в науке и образовании» для подготовки магистров по
направлению 231000 «Программная инженерия», программа –
«Программное обеспечение автоматизированных систем и
вычислительных комплексов». Результаты работы внедрены в НИР, проводимую Научно-исследовательской лабораторией управляющих информационных систем (НИЛ УИС) Национального исследовательского университета «МИЭТ»: «Разработка унифицированных многофункциональных систем для повышения надежности и достоверности управления, а также энергоэффективности эксплуатирующегося оборудования тепловых электрических станций» (шифр «2011-1.6-516-028-021-НИЛ УИС»), а также в производственный процесс компании ООО «КОМПНЕТ» (г. Москва, Зеленоград).
В результате проведенных исследований получены и выносятся на защиту следующие основные научные положения:
-
Предложенная математическая модель позволяет разрабатывать автоматизированные системы децентрализованного управления облачными ресурсами с необходимыми характеристиками отказоустойчивости, быстродействия и надежности на базе технологий P2P при наличии в ней определенного, сравнительно небольшого, (от 500~750) числа узлов и определенной топологии, обеспечивающей требуемую скорость передачи данных.
-
Предложенная методика автоматизированной децентрализованной обработки данных в распределенной среде позволяет в больших хорошо связных сетях существенно увеличить вероятность успешного доступа к данным и скорость обработки больших объемов данных.
-
Разработанный принцип масштабируемого распределенного объектного хранения данных и методов их обработки реализует автоматизированную очистку и выделение памяти, основанную на принадлежности копий объектов конкретным пользователям, и в совокупности с механизмом доступа пользователей к их профилям и коммуникации пользователей друг с другом обеспечивает безопасность хранения данных.
-
Разработанный принцип масштабируемого распределенного объектного хранения данных и методов их обработки позволяет уменьшить время, используемое на создание и закрытие потоков, перевод потоков режим ожидания и их вывод из режима ожидания, за
счет устранения необходимости обращаться при выполнении этих действий к функциям операционной системы.
Апробация работы и публикации. Основные положения
диссертационной работы докладывались на следующих конференциях:
-
18-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция «Микроэлектроника и информатика-2011». МИЭТ, апр. 2011 г.
-
19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция «Микроэлектроника и информатика-2012». МИЭТ, апр. 2012 г.
-
20-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция «Микроэлектроника и информатика-2013». МИЭТ, апр. 2013 г.
-
3-я окружная научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов: Сб. тезисов докладов., Москва, Зеленоград, 2011.
-
Доклад по программе «Участник Молодежного Научно-Инновационного Конкурса» («УМНИК»), 2012 г.
-
XI Всероссийская выставка научно-технического творчества молодежи НТТМ-2011 – проект «Интегрированная распределенная программная платформа с иерархическим представлением объектов для построения социальной инфраструктуры», 2011 г.
-
Конференция в рамках экспозиции Минобрнауки России на XXII ежегодной выставки информационных и коммуникационных технологий SofTool-2011, Москва, ВВЦ, 25-28 октября 2011 г.
-
4-я Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике», МИЭТ, окт. 2011 г.
-
5-я Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике», МИЭТ, окт. 2012 г.
По результатам исследования опубликовано 17 работ: в том числе 5
статей в рецензируемых журналах, входящих в перечень, утвержденный
ВАК, тезисы докладов на конференциях – 8, публикация в межвузовском
сборнике научных трудов – 1, свидетельства о регистрации программ
для ЭВМ – 3. Автор диссертации является победителем конкурса
проектов по программе «УМНИК», тема проекта «Проект
децентрализованной объектной облачной платформы», 2012 г., а также
лауреатом диплома по результатам XI Всероссийской выставки научно-
технического творчества молодежи «НТТМ-2011», проект
«Интегрированная распределенная программная платформа с
иерархическим представлением объектов для построения социальной
инфраструктуры», 2011 г.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Диссертация изложена на 130 страницах, включает 26 рисунков и 18 таблиц. Список литературы содержит 126 источников.
Автоматизированная система как сервис
PaaS - это предоставление интегрированной системы для создания и работы приложений в виде сервиса [49].
Развертывание приложения не требует покупки аппаратного и программное обеспечения, а также их поддержки. Пользователь получает доступ к платформе на правах аренды. Это позволяет обеспечивать высокие: масштабируемость, отказоустойчивость, виртуализацию и безопасность работы.
Различие между IaaS и PaaS заключается в возможности запуска разных компонентов приложения на разных виртуальных машинах под управлением одной платформы (см. рис. 1.3).
При увеличении числа пользователей концепция PaaS также предусматривает подключение дополнительных северов с целью распределения мощности (см. рис. 1.4) для обеспечения балансировки.
PaaS-системы также могут предусматривать средства автоматизированного динамического регулирования параметров (см. рис. 1.5). При этом оплата осуществляется только за использованные ресурсы, также имеется API для работы c БД и сервисами обмена сообщениями. Примерами таких PaaS являются Amazon Cloud Computing и Microsoft Azure, и имеют схожую схему эксплуатации, Наиболее же известной подобной системой является Google AppEngine. Сеть Балансировщик нагрузки 1Г Виртуальные машины 1-3 Виртуальная машина 4 Виртуальная машина 5
SaaS – модель развертывания приложения, которая подразумевает предоставление приложения конечному пользователю как услуги по требованию. Доступ к такому приложению осуществляется посредством сети, а чаще всего посредством Интернет браузера. В данном случае, основное преимущество модели SaaS для клиента состоит в отсутствии затрат, связанных с установкой, обновлением и поддержкой работоспособности оборудования и программного обеспечения, работающего на нем. Целевая аудитория - конечные потребители.
В модели SaaS: - приложения используются удаленно; - с одним приложением могут работать несколько пользователей (к примеру, каждой обслуживающей организации может быть предоставлен раздел на Web-портале SaaS-решения. Через Web-браузер сотрудники организации решают конкретные задачи через сервис, предоставляемые данным порталов к например, задачи интеллектуального учета энергоресурсов. (см. рис 1.6).);
Рисунок 1.6. Основные сервисы, предоставляемые SaaS-решением для интеллектуального учета энергоресурсов - масштабирование приложений может производиться плавно и прозрачно для пользователей.
Основными особенностями SaaS-приложений являются: - возможность удаленного администрирования, а также удаленного доступ к ПО через центры обработки данных (ЦОД), предоставление возможности клиентам компаний использующих SaaS доступа к данному ПО; - возможность одновременного использования одного и того же приложения несколькими удаленными пользователями; - обновление ПО в рамках модели SaaS происходит централизованно, что избавляет пользователей от необходимости организации поддержки используемых приложений; - концепция SaaS позволяет дать гарантию, что все клиенты используют последние и стабильные версии ПО, что обеспечивает совместимость версий в работе с документами.
Помимо поддержки одновременной работы множества пользователей, в SaaS может быть использована серверная виртуализация. Главное ее преимущество состоит в увеличении производительности без необходимости внесения изменений в программное обеспечение, что дает с точки зрения конечного пользователя большую масштабируемость и производительность.
Для разработчиков ПО, внедрение концепции SaaS выгодно тем, что уменьшает использование нелицензионного ПО, так как его установку и обновление отвечает не сам клиент, а провайдер.
Особо стоит отметить концепцию WaaS (Workplace as a Service - рабочее место как услуга), которая является прямым развитием SaaS, в данном случае пользователь получает доступ сразу к полностью оснащенному виртуальному рабочему месту.
Похожий функционал представляют MobileMe (Apple), Azure (Microsoft) и LotusLive (IBM): данные сервисы позволяют осуществлять совместную работу множества пользователей с хранимой информацией.
Разрабатываемый Google, проект GDrive предоставляет виртуальный жесткий диск определяемый операционной системой как локальный [122]. Похожий функционал предлагает и MediaFire.com [101].
Кроме то к SaaS можно отнести и автоматические сервисы резервного копирования. Подобные сервисы, осуществляющие, в том числе и шифрование данных, например, такие компании, как Nero и Symantec.
Выбор вида топологии автоматизированной системы управления облачными ресурсами
С точки зрения пользователя распределенной программной среды одним из важнейших критериев удобства работы служит время отклика R, прошедшее с отправки запроса до получения ответа от другого пользователя системы. Ряд исследований [41], показывает, что комфорт при работе с такой системой обеспечивается, если данное время не превышает 1 секунду. При этом важно учесть, что эти результаты получены на основании исследования по работе с Web-сайтами, при этом, не являющимися критически важными для пользователей, таким образом, в данном случае можно проводить аналогию с т.н. внешней частью распределенной системы, доступной любым ее пользователям, имеющим к ней доступ.
Поэтому при рассмотрении объектов, открытых для общего доступа любым пользователям системы, могут применяться методы кэширования, то есть частичного сохранения содержимого данных объектов внутри локального хранилища машины, на которой в данный момент пользователь ведет работу. Безопасность хранения данных при этом, обеспечивается за счет использования механизма шифрования и относительного адресного пространства.
При этом, так как внутри разрабатываемой системы существует возможность отслеживания времени загрузки объектов (так как каждая такая загрузка сопровождается созданием новой «версии» объекта, а конструктор объекта, вызывающийся при каждом создании такой версии доступе для переопределения для каждого нового класса объектов), большой интерес представляет исследование зависимости времени выполнения запроса внутри системы как при работе с объектами, загружаемыми одновременно у большого количества пользователей, так и при «отправке» объектов большому количеству пользователей.
Рассмотрим механизм работы системы, начиная от посылки запроса пользователем, заканчивая получением его результата.
После обработки события на получение данных (объекта) подсистемой управления потоками данных из интерфейса хранилища этого объекта вызывается метод, загрузки содержимого объекта, который может выполнять либо из основной памяти, либо из внешней базы данных, либо с диска, то есть извне системы (данные способы получения данных представляются тривиальным и не нуждаются в специальном рассмотрении), либо «изнутри» системы, из тех параллельных потоков, доступ к которым осуществляется по сети через надстроенный над TCP (по умолчанию) специализированный протокол.
При этом, следует учитывать, что, как правило, объем данных самого запроса качественно меньше, объема данных получаемых в ответ на него далее, учитывая невозможность системы влиять на время получения и обработки («вышестоящей» операционной системой) TCP-пакетов, а следовательно, запросов специализированного протокола пересылки данных, будем учитывать время отклика от момента получения запроса удаленным хранилищем, что допустимо, если учитывать, что время отправки запроса на получение данных в среднем пренебрежимо мало по сравнению со временем получения ответа.
После получения удаленным хранилищем, запрос либо начинает обрабатываться, либо уходит в очередь запросов, при этом, каждый запрос воспринимается удаленным хранилищем, как отдельный, «внутренний», поток данных и обрабатывается в отдельном «зеленом» (виртуальном) потоке выполнения, которые, в свою очередь ожидают своего выполнения внутри созданных платформой уже «внутри» операционной системы (или внешней программной системы, например Java) потоков выполнения. То есть, удаленное хранилище имеет возможность обработки нескольких запросов одновременно в несколько потоков, в том числе, путем переадресации запросов на другие машины. Фактически, работу данного механизма можно рассмотреть, как особый случай работы клиент-серверной системы. Подробное рассмотрение времени отклика клиент-серверных систем имеется в работе [96].
Математическое моделирование Р2Р-системы Математическое моделирование производительности Р2Р-системы можно проводить с разной степенью детализации - либо на уровне системы, считая данную систему «черным ящиком», обслуживающим запросы, либо на уровне ее составляющих, рассматривая модели процессоров, сетей и дисков [21]. Построим для анализа характеристик Р2Р-системы обобщенную модель, используя методы теории массового обслуживания [31].
Рассмотрим программный комплекс, автоматизирующий процесс децентрализованного хранения и обработки данных, как «черный ящик», на вход которого поступают запросы со средней частотой ju запросов в сек., обслуживаемые системой с усредненной производительностью v запросов в сек. Предположим, что нагрузка однородна, следовательно, запросы статистически неразличимы, а значимо лишь количество запросов [97]. Допустим, также, что система находится в операционном равновесии [50], таким образом число запросов, которые обслуживает система в начале анализируемого периода времени, равно количеству запросов, обрабатываемых в конце данного периода. Опишем состояния системы количеством запросов, которые ожидают обработки либо обрабатываемых в текущий момент запросов, при этом последействие отсутствует, а анализируемый процесс работы системы является марковским [19].
Опишем диаграмму переходов обобщенной модели уровня системы (см. рис. 2.1), при этом обозначим ее возможные состояния числами 0, 1, …, /,…, и будем считать, что интенсивность поступления и обработки запросов и v, зависят от состояния.
Анализ функциональных зависимостей и возможностей, определяющих основные характеристики АСДУОР на примере P2P-систем
При учете популярности и эффективности объектно-ориентированного подхода при разработке программных средств, представляются очевидными преимущества объектно-ориентированных программных платформ, о чем может свидетельствовать все большее применение платформ, поддерживающих представление сущностей в виде объектов (Java, DotNET Framework). Вместе с тем, при проектировании распределенной программной системы встает вопрос, как о внутреннем представлении данных, так и о способе их сетевого представления при распределенной обработке. Также в последнее время увеличивается популярность и количество областей применения концепции облачных вычислений преимуществами данной концепции были рассмотрены выше, ими являются отсутствие у клиента необходимости заниматься приобретением, поддержкой и обслуживанием инфраструктуры, обеспечивающей хранение и обработку данных, с одной стороны, и решение проблемы использования нелицензионного проприетарного программного и информационного обеспечения с другой.
Однако на сегодняшний день очевидной проблемой является исключительная проприетарность существующих реализаций самих облачных технологий. Кроме того, некоторые аналитики предполагают, что в результате этого, при значительном увеличении числа пользователей сервисов, использующих облачные вычисления, серьезно ухудшится безопасность этих сервисов. При этом нужно признать, что в данном случае открытый API не решает проблему проприетарности самих сервисов.
Одним из наиболее актуальных вопросов при решении обозначенных проблем является отсутствие на сегодня распределенной системы, которая могла бы обеспечивать надежное функционирование распределенного (децентрализованного) множества серверов, предоставляющих облачные услуги.
Предоставление системы как услуги (PaaS) является одним из основных аспектов концепции облачных вычислений, так как именно автоматизированная система предоставляет средства функционирования, развертывания и поддержки Web-приложений как услуги.
Важно понимать, что облачная программная автоматизированная система должна удовлетворять критериям масштабируемости, отказоустойчивости, виртуализации и безопасности (Multienant architecture), как сама, так и обеспечивать соблюдение этих принципов для работающих под ней приложений.
Более того, сегодня предоставление услуг ряда облачных сервисов (Google App Engine, Amazon Web Services, Microsoft Online) имеет ряд недостатков, связанных с предоставлением их интерфейса посредствам web-браузеров, а именно: - несоответствие различных типов браузеров стандартам; - не оптимальные ограничения функционала web-приложений; В качестве решений здесь можно было бы предложить: - невозможность создания (или использования) браузера (или его аналога) не соответствующего единым стандартам, или отсутствие необходимости использования браузера в привычном виде как такового; - оптимизация (расширение) возможностей web-функционала;
В результате анализа практики применения концепции облачных вычислений был представлен ряд ее очевидных достоинств, в том числе связанных с возможностью построения программной инфраструктуры целиком построенной на принципах ООП, а также выявлен ряд недостатков существующих на сегодняшний день способов ее реализации. В результате чего можно предложить способы их преодоления, в частности: - замена проприетарных облачных сервисов открытыми; - создание построенной на принципах ООП программной системы для организации облачной среды, которая: - позволяла бы отказаться от необходимости использования браузера в привычном виде при работе с сетевыми приложениями и расширить их функционал; - использовала бы иерархическую систему организации данных; - использовала бы концепцию облачных шлюзов; - не накладывала бы ограничений в части использования памяти, вычислительной мощности и количества создаваемых приложений; - имела бы распределенную систему управления данными, поддерживающую их двойное дублирование с целью увеличения сохранности и надежности доступа.
Перечислим основные требования системе: - обеспечение автоматических механизмов коммуникации между учреждениями; - обеспечение автоматических механизмов поддержки функций G2C, B2B, B2C и BPM-систем; - соответствие работы системы в сети принципам Web 2.0 и Web 3.0; - упрощение процессов работы пользователя, и процессов создания приложений; - обеспечение надежных механизмов защиты информации. Далее, встает вопрос о создании системы либо на базе готовых решений («Nix – вариант» – создание на базе инспектора обработки команд Linux (UNIX)), либо разработка принципиально иных технологий.
Разработка испектора обработки запросов и алгоритма обработки команд
При этом, из графика на рис. 4.5 видно, что предложенные подходы к автоматизации децентрализованного доступа и управления потоками данных облачных ресурсов позволяют достигать требуемой отказоустойчивости (в районе 1) при уменьшении дублирования хранимых данных по сравнению с централизованными системами не менее чем в 2,1-2,8 раза (тем самым, снижая общие требования к характеристикам вычислительных узлов).
Целью второй части экспериментов было определение загрузки узлов обработки и каналов передачи данных.
Сравнение средней загрузки каналов передачи данных при использовании децентрализованных сетей класса S100,3 (коэффициент балансировки W=0,25) (для t0,5=1 с за 100 сек) и централизованной сети при том же числе узлов В результате проведения данной части эксперимента не было выявлено существенной разницы в средней загрузке каналов передачи данных для систем с децентрализованными и централизованной топологией при моделировании их работы (в том числе с учетом случайных сбоев узлов) (см. рис 4.6 – «Д.С.» децентрализованная система, «Ц.С.» – централизованная система), что соответствует полученным ранее (в главе 3) результатам, показывающим незначительную (как в относительных, так и в абсолютных величинах) общую дополнительную нагрузку на каналы передачи данных, необходимую для поддержания отказоустойчивости децентрализованной сети. Более того, при небольшом ( 100) числе узлов для некоторых топологий децентрализованных систем наблюдалось систематическое отклонение от показателей загрузки каналов передачи данных (не превышающее, однако 10%) по сравнению с централизованными системами, как в большую так и в меньшую сторону, в зависимости от топологии (см. рис. 4.7, где показано небольшое систематическое уменьшение средней загрузки каналов в децентрализованной сети).
Сравнение максимальной загрузки узла системы при использовании децентрализованных сетей класса S100,3 (коэффициент балансировки W=0,25) (для t0,5=1 мс за 1 сек) и централизованной сети при том же числе узлом. На рис. 4.8 приведен график, показывающий максимальную загрузку наиболее загруженного узла системы содержащей 100 узлов, в которой за время t0,5=1 сек. с вероятностью p=0,5 эмулируется случайный сбой в работе одного из узлов системы со средним коэффициентом связности (среднее число узлов непосредственно связанное с каждым узлом) равным q=3, при коэффициенте балансировки равном W=0,25. По оси ординат отложено максимальное число объектов, обрабатывавшихся в секунду наиболее загруженным узлом за время t. Из данного графика видно, что для предложенных топологий наблюдается уменьшение загруженности центров обработки и передачи данных в децентрализованной среде примерно 4 раза по сравнению с централизованной.
Построение автоматизированного программного комплекса рейтинговой оценки качества систем обеспечения энергоэффективности на основе принципов децентрализованного управления ресурсами
С целью практической апробации разработанных в работе принципов автоматизированного децентрализованного управления облаченными ресурсами был создан автоматизированный программный комплекса рейтинговой оценки качества систем обеспечения энергоэффективности. В настоящее время актуальной является проблема повышения надежности функционирования систем обеспечения энергоэффективности, что делает необходимым создание программных средств, использующих методики рейтинговой оценки качества, с целью обеспечения децентрализованного доступа к параметрам данных систем для повышения объективности при комплексной оценке качества группой экспертов в том числе, при их удаленной работе. Для решения данной задачи был разработан программный комплекс, предназначенный для автоматизации и повышения объективности оценки качества систем обеспечения энергоэффективности за счет увеличения числа сравниваемых параметров и показателей; позволяющий осуществлять автоматическую оценку качества систем обеспечения энергоэффективности на основе параметров, характеризующих: сопряжение устройств контролируемых пунктов с центральными пунктами управления, центральный пункт управления, устройства контролируемых пунктов, канал телесигнализации, канал прямых измерений, канал управления, информационных обменов с источниками кодовых сообщений, полноту поставки основного, тестового и сервисного оборудования, датчиков, модемов, качество документации и обслуживания, конструктивное выполнение изделий.
Далее, приведем краткое описание особенностей методики, используемой в разработанном ПК для рейтинговой оценки качества систем обеспечения энергоэффективности (СОЭ).
