8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Авторы

Клименко А. Б.

Ученая степень
канд. техн. наук, доцент кафедры фундаментальной и прикладной математики, Институт информационных наук и технологий безопасности, Российский государственный гуманитарный университет
E-mail
anna_klimenko@mail.ru
Местоположение
г. Москва, Россия
Статьи автора

Постановка задачи и методы распределения вычислительных ресурсов в геораспределенных гетерогенных вычислительных средах с динамикой и ограничением на время выполнения задач

Анализ представленных постановок задач распределения вычислительных ресурсов показал, что к настоящему времени отсутствует формализация учета свой­ств геораспределенности, гетерогенности и динамики вычислительных сред при условии существования ограничения на время выполнения пользовательских задач. Цель данной статьи – разработка новой общей постановки задачи распределения вычислительных ресурсов для геораспределенных гетерогенных вычислительных сред с динамикой и комплекса методов для ее решения. Новизну результатов исследования составляет новая постановка задачи для указанного класса вычислительных сред, которая отличается от существующих комплексной интеграцией управляемых параметров использования вычислительных ресурсов на транзит данных и вычислительной сложности процедуры выделения ресурсов в формальную постановку задачи распределения вычислительных ресурсов, а также комплекс методов решения поставленной задачи, которые отличаются от существующих учетом параметров вычислительной сложности процедуры распределения вычислительной нагрузки и характеристик узлов транзитных участков сети. В рамках проведенного исследования используются методы дискретной оптимизации, в том числе итерационные стохастические численные методы оптимизации. Разработанный комплекс методов реализует сокращение использования вычислительных ресурсов в процессе функционирования вычислительной среды и, как следствие, прочих ресурсов, зависящих от загруженности вычислительных узлов. Результаты экспериментов подтверждают эффективность разработанного комплекса методов, позволяя почти в два раза сократить использование вычислительных ресурсов для процесса их выделения и снизить время выполнения комплекса задач при сохранении уровня загруженности устройств за счет подбора алгоритмической реализации обработки данных. Читать дальше...