BC/NW 2016 № 1 (28):
3.2
МИНИМИЗАЦИЯ
СТОИМОСТИ ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАЧИ В СРЕДЕ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Мизинов
С.В., Ладыгин И.И.
Перед
потребителями мощных вычислительных ресурсов облачных провайдеров возникает
существенная проблема минимизации расходов, связанных с выполнением задачи в
этой среде. Эффективное использование эластичных облачных ресурсов
(масштабирование соразмерно со спросом) требует разработки метода назначения на
них прикладной задачи с учетом стоимости выполнения фрагментов задачи и
передачи данных между вычислительными узлами [1].
Для решения
данной проблемы были предложены и разработаны два метода планирования ресурсов
для задач, выполняемых в среде облачных вычислений, с целью минимизации их
общей стоимости выполнения.
Стратегия
назначения первого метода основана на выборе вычислительного узла с наибольшим
быстродействием. Основой стратегии второго является метод глобальной
оптимизации роем частиц.
В рамках
выпускной бакалаврской работы автором осуществлена разработка и программная
реализация двух перечисленных ранее методов назначения с помощью фреймворка с
открытым исходным кодом Hadoop Apache, позволяющим развернуть кластер [2] в
облачной среде и анализировать результаты выполнения приложения. Поставщиком
облачного сервиса была выбрана компания Amazon [3].
Как показал
сравнительный анализ двух разработанных методов, с точки зрения минимизации
общей стоимости эвристический алгоритм на основе метода оптимизации роем частиц
эффективнее. Графическим отображением полученных в ходе исследования данных
стали графики зависимости общей стоимости выполнения и загруженности
вычислительных узлов кластера от размера обрабатываемого файла для каждого
метода.
Разработанные
методы могут быть использованы в программно совместимых системах планирования в
качестве основной или вспомогательной политики назначения задач.
Литература
1.
Таненбаум Э., ван Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.:
Питер, 2003.
2.
Кластеры на многоядерных процессорах / И.И. Ладыгин, А.В. Логинов, А.В.
Филатов, С.Г. Яньков. М.: Издательский дом МЭИ,
2008.
3. Salehi M.A., Buyya R. Adapting
market-oriented scheduling policies for cloud computing // Proceedings of the
10th Int’l Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing
(ICA3PP 2010).