Клименко Анна Борисовна, кандидат технических наук, старший научный сотрудник
ул. Чехова, д. 2, г. Таганрог 347928
Anna B. Klimenko, Cand. of Sci. (Engineering), Senior Research Fellow
2 Chekhov str., Taganrog 347928
Цель исследования. Целью данного исследования является формирование комплекса базовых элементов методологии снижения расхода остаточного ресурса вычислительных устройств, функционирующих в составе систем распределенных вычислений на основе концепций туманных и краевых вычислений. Концепции туманных и краевых вычислений относительно новы и, невзирая на большой объем публикаций по этой теме, вопрос расходования ресурса вычислительных устройств с точки зрения значений ВБР не рассмотрен в литературе. Одновременно с этим, продление срока службы устройств в настоящее время крайне желательно, что делает данное исследование актуальным.
Методы. Основными научными методами, применяемыми в рамках данного исследования, являются анализ (предметных областей), численное моделирование и натурный эксперимент, подтверждающие целесообразность основных аспектов разрабатываемой методологии.
В рамках концепций туманных и краевых вычислений считается целесообразным сдвиг вычислительной нагрузки к источникам данных, которые, как правило, находятся на краю сети. Однако современные исследования не затрагивают оценок влияния такой стратегии в размещении функциональных задач на оценочные значения вероятности безотказной работы устройств, которая характеризует состояние остаточного ресурса устройства. Между тем, возрастание нагрузки на устройства меньшей вычислительной мощности, чем, допустим, устройство в пределах датацентра, приводит к ускорению их изнаши-вания, что, в свою очередь, выливается в экономические затраты на поддержание функционирующей вычислительной инфраструктуры. Одновременно с этим уменьшается нагрузка на промежуточные устройства сети, поскольку они передают уменьшенные объемы данных, а также увеличивается время, которое может быть использовано на обработку данных, в случае, если последнее производится на краевых устройствах. Разрабатываемая методология предлагает комплексный подход при размещении функциональных задач распределенных информационных систем, учитывающий перечисленные особенности использования концепций туманных и краевых вычислений.
Результаты. Основными результатами данного исследования является описание комплекса базовых методов, составляющих методологию снижения расхода остаточного ресурса вычислительных устройств систем распределенных вычислений на основе туманных и краевых вычислений. Полученный комплекс опирается на разработанные модели и результаты проведенных экспериментальных исследований.
Заключение. В настоящее время, несмотря на массовое использование концепций туманных и краевых вычислений при реализации распределенных информационных систем, не было разработано единой методологии, которая позволила бы уменьшить расход ресурсов вычислительных устройств и тем самым продлить срок их службы. В рамках данной работы предлагается комплекс методов, дальнейшая проработка которых позволит увеличить срок службы устройств, составляющих вычислительную инфраструктуру систем распределенных вычислений.
Purpose of research. The purpose of this study is to form a set of basic elements of the methodology for reducing the consumption of the residual resource of computing devices operating as part of distributed computing systems based on the concepts of fog and edge computing. The concepts of fog and edge computing are relatively new and, despite the large volume of publications on this topic, the issue of resource consumption of computing devices in terms of FBG values has not been considered in the literature. At the same time, extending the service life of devices is currently highly desirable, which makes this study relevant.
Methods. The main scientific methods used in this study are analysis (of subject areas), numerical simulation and natural experiment, confirming the feasibility of the main aspects of the developed methodology.Within the framework of the concepts of fog and edge computing, it is considered appropriate to shift the computing load to data sources, which, as a rule, are located at the edge of the network. However, modern studies do not affect the estimates of the impact of such a strategy in the placement of functional tasks on the estimated values of the probability of non-failure operation of devices, which characterizes the state of the residual resource of the device. Meanwhile, an increase in the load on devices with less computing power than, say, a device within a data center leads to an acceleration of their wear, which, in turn, translates into economic costs for maintaining a functioning computing infrastructure. At the same time, the load on the intermediate network devices is reduced, since they transmit reduced amounts of data, and the time that can be used for data processing, if the latter is performed at the edge devices, increases. The developed methodology offers an integrated approach to the placement of functional tasks of distributed information systems, taking into account the listed features of using the concepts of fog and edge computing.
Results. The main results of this study are the description of a set of basic methods that make up the methodology for reducing the consumption of the residual resource of computing devices of distributed computing systems based on fog and edge computing. The resulting complex is based on the developed models and the results of experimental studies.
Conclusion. Currently, despite the massive use of the concepts of fog and edge computing in the implementation of distributed information systems, there has not been developed a unified methodology that would reduce the consumption of resources of computing devices and thereby extend their service life. Within the framework of this work, a set of methods is proposed, the further development of which will increase the service life of devices that make up the computing infrastructure of distributed computing systems.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.