Актуальность и цель. Объектом исследования является сетевой облачный сервис, построенный на основе реплицированной базы данных. Данные в распределенных вычислительных системах реплицируются в целях обеспечения надежности их хранения, для облегчения доступа к ним, а также для повышения производительности системы хранения данных. В этой связи актуальной и недостаточно полно исследованной является проблема анализа эффективности обработки запросов к реплицированным базам данных в сетевой облачной среде, и, в частности, проблема организации приоритетных очередей запросов на обновление копий баз данных (update requests) и запросов на поиск и чтение информации в базах данных (query requests). Целью настоящей работы является исследование и организация приоритетных режимов в сетевой распределенной вычислительной системе с архитектурой в виде облачного сервиса.

Материалы и методы. Исследование проведено на основе поведенческих моделей двух видов: модели на основе сетей Петри для описания и проверки правильности функционирования распределенной вычислительной системы с реплицированными базами данных, представленными в виде пула единиц ресурса с несколькими единицами, и модели на основе языка имитационного моделирования GPSS для приближенной оценки времени пребывания запросов каждого типа в очередях в зависимости от приоритета запросов.

Результаты. На основе двух методов имитационного моделирования проведен анализ функционирования облачной системы с репликами баз данных, в которой взаимодействуют две распределенные облачные вычислительные системы: MANET Cloud на основе беспроводной сети и Internet Cloud на основе сети Интернет. В совокупности базы данных являются основой облачного сервиса DBaaSoD – Data Bases as a Service on Demand (базы данных как сервис, организуемый по требованию пользователя). Для исследования данной системы построены модели двух классов. Модель на основе сети Петри предназначена для проверки моделируемого распределенного приложения на правильность функционирования. Обсуждаются решения по отображению сетей Петри на архитектуру компьютерных сетей. Имитационная статистическая модель используется для сравнения приоритетного и бесприоритетного режимов обслуживания query- и update-запросов по критерию среднего времени пребывания запросов в очередях.

Выводы. Модели системы на основе сетей Петри прошли проверку, которая показала их живость и безопасность, что позволяет от моделей переходить к построению формализованных спецификаций для сетевых приложений для сетевых облачных сервисов в распределенных вычислительных системах с реплицированными базами данных. Исследование GPSS-модели показало, что в случае приоритетного обслуживания update-запросов время ожидания для них сокращается примерно в 2 – 4 раза по сравнению с query-запросами в зависимости от интенсивности поступления query-запросов. При бесприоритетном режиме условия обслуживания update-запросов ухудшаются и время ожидания в очереди для них увеличивается примерно в 2 – 6 раз по сравнению с query-запросами в зависимости от интенсивности поступления query-запросов.