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 подбор метода управления распределенной системой, который бы, на основании известных параметров, позволил уменьшить расход ресурсов вычислительных устройств. Под ресурсом информационной системы понимается вероятность безотказной работы (ВБР), которая снижается с течением времени для каждого узла, тем быстрее, чем выше его загруженность.Методы. Учитывая, что при высокой динамике краевого слоя сети частота реконфигураций системы становится относительно высокой, а необходимость реконфигураций непредсказуема, снижение общего времени, затрачиваемого на реконфигурации, позволяет увеличить время, затрачиваемое на решение функциональных вычислительных задач системы, и тем самым снизить загруженность узлов. Время реконфигурации может быть уменьшено как за счет уменьшения времени детекции отказа в распределенной системе, так и за счет уменьшения времени поиска новой конфигурации. В данной работе рассмотрен способ снижения времени детекции отказов. Анализ применимости методов управления системой (централизованный, с распределенным лидером, децентрализованный) производится на основе полученных аналитических оценок времени детекции системой отказа в условиях управления посредством того или иного метода. Численный эксперимент позволяет выделить области параметров систем, где предпочтительно использование метода с распределенным лидером.Результаты. Основным результатом данной работы является методика выбора способа управления распределенными информационными системами в условиях высокой динамики сетевой инфраструктуры, ориентированная на уменьшение расхода ресурсов вычислительных устройств.Заключение. Время реконфигурации системы может быть сокращено за счет выбора наиболее подходящего метода управления. Таким образом увеличивается время, отводимое на решение функциональных задач приложения, снижается загруженность вычислительных узлов и, следовательно, повышаются значения ВБР на протяжении горизонта планирования.
Purpose of research. The purpose of this study is to select a method for managing a distributed system, which, based on known parameters, would reduce the consumption of resources of computing devices. The resource of an information system is understood as the probability of failure-free operation (reliability function), which degrades over time for each node, the faster, the higher its workload.Methods. Considering that with high dynamics of the edge layer of the network, the frequency of system reconfigurations becomes relatively high, and the need for reconfigurations is unpredictable, reducing the total time spent on reconfigurations makes it possible to increase the time spent on solving functional computational problems of the system and thereby reduce the load of nodes. The reconfiguration time can be reduced both by reducing the time for detecting a failure in a distributed system, and by reducing the new configuration forming time. In this paper, a method for reducing the time of the failure detection is considered. The analysis of the applicability of system control methods (centralized, with a distributed leader, decentralized) is based on the obtained analytical estimates of the time the system detects a failure under control conditions using one method or another. A numerical experiment makes it possible to identify areas of system parameters, where it is preferable to use the method with a distributed leader.Results. The main result of this work is a methodology for choosing a method for managing distributed information systems in conditions of high dynamics of the network infrastructure, focused on reducing the consumption of resources of computing devices.Conclusion. System reconfiguration time can be shortened by choosing the most appropriate control method. Thus, the time allotted for solving the functional tasks of the application increases, the workload of the computational nodes decreases, and, therefore, the FBG values increase over the planning horizon.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.