Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі

Розглянуто проблему оптимізації ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі. Запропоновано комбінований алгоритм багатокритеріальної оптимізації методу послідовних поступок та методу обмежень, який забезпечує розв’язання задачі оптимізації кількості серверів центрів обробки даних за...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :	Штучний інтелект
Дата:	2011
Автори:	Яремко, І.М., Турупалов, В.В.
Формат:	Стаття
Мова:	Українська
Опубліковано:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Теми:	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60455
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі / І.М. Яремко, В.В. Турупалов // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 380-385. — Бібліогр.: 3 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859713668822859776
author	Яремко, І.М. Турупалов, В.В.
author_facet	Яремко, І.М. Турупалов, В.В.
citation_txt	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі / І.М. Яремко, В.В. Турупалов // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 380-385. — Бібліогр.: 3 назв. — укр.
collection	DSpace DC
container_title	Штучний інтелект
description	Розглянуто проблему оптимізації ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі. Запропоновано комбінований алгоритм багатокритеріальної оптимізації методу послідовних поступок та методу обмежень, який забезпечує розв’язання задачі оптимізації кількості серверів центрів обробки даних за кількома критеріями. Рассмотрена проблема оптимизации ресурсов центров обработки данных телекоммуникационной сети. Предложен комбинированный алгоритм многокритериальной оптимизации метода последовательных уступок и метода ограничений, который обеспечивает решение задачи оптимизации количества серверов центров обработки данных по нескольким критериям. The problem of optimizing resources for telecommunication networkdata center is analized. We propose a combined multi-objective optimization algorithm of successive concessions and limitation method, which provides solution for the problem of optimizing the number of servers in data centers according to different criteria.
first_indexed	2025-12-01T05:59:35Z
format	Article
fulltext	«Искусственный интеллект» 4’2011 380 5Я УДК 621.39 І.М. Яремко, В.В. Турупалов Донецький національний технічний університет, Україна son@dn.farlep.net Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі Розглянуто проблему оптимізації ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі. Запропоновано комбінований алгоритм багатокритеріальної оптимізації методу послідовних поступок та методу обмежень, який забезпечує розв’язання задачі оптимізації кількості серверів центрів обробки даних за кількома критеріями. Вступ Розвиток інформаційних технологій пов’язаний із реалізацією концепції центрів обробки даних (ЦОД) – комплексних організаційно-технічних рішень для створення високопродуктивної, відмовостійкої ІТ-інфраструктури. До головних завдань ЦОД належать консолідоване зберігання і опрацювання даних користувачів, надання їм прикладних сервісів, підтримка функціонування застосувань. В умовах глобальної інформатизації суспільства і бізнесу зростають вимоги користувачів до рівня сервісу, керованості, надійності, доступності і масштабованості ІТ-інфраструктури [1]. Це ускладнює управління ІТ-інфраструктурою. Створення ЦОД вимагає значних коштів, ефективної підтримки ІТ-інфраструктури, наявності у штаті висококваліфікованих фахівців. Тому все більше фірм стають клієнтами хостинго- вих компаній. Постановка проблеми Проблема створення і забезпечення ефективного функціонування ЦОД постає насамперед перед хостинговими компаніями. Вкладаючи кошти, компанії сподіваються на прибуток. У будь-якому випадку вони очікують зменшення витрат на експлу- атацію ЦОД, зниження вартості обслуговування користувачів, що дозволить, зрештою, закласти основу для ефективної діяльності як самої компанії, так і клієнтів. Клієнти своє бачення роботи ІТ-інфраструктури погоджують із хостинговою компанією на рівні вимог, до яких звичайно належать: вартість послуг; доступність і керованість ІТ-інфраструктури; цілісність даних; безпека; надійність; масштабованість. Досягнення рівня вимог користувачів найменшими коштами становить сутність проблеми створення і забезпечення функціонування ЦОД. Зазвичай цю комплексну проблему розбивають на ряд проблем менших розмірів, але від того не набагато простіших. Однією з них є проблема управління ресурсами і навантаженням ЦОД. Аналіз і розв’язання проблеми Середній час відповіді на запит і ймовірність перевищення часу відповіді від заданої величини є одними з найбільш важливих показників, що характеризують Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі «Штучний інтелект» 4’2011 381 5Я якість роботи хостингової компанії. Вона може вплинути на ці показники як на рівні центру обробки даних (вузла), так і мережі в цілому. На рівні вузла це реалізується шляхом включення додаткових серверів у кластери. Однак число серверів повинне визначатися залежно від вхідного навантаження, інакше устаткування провайдера буде недостатньо завантажене й, як наслідок, провайдер буде нести додаткові вит- рати. Тому знаходження оптимального числа серверів у центрі обробки даних є актуальним завданням. Завдання оптимізації ґрунтуються на розробленій моделі центру обробки даних, що має триланкову архітектуру (Web-сервери, сервери застосувань і сервери баз даних) і що є найпоширенішою. Для розв’язання цього завдання поставлено завдання опти- мізації ресурсів центрів обробки даних із двома критеріями (витрати й пропускна здатність) і обмеженнями на середній час відповіді й імовірність перевищення часу відповіді від заданої величини й запропонована технологія їх розв’язання. Постановка двокритеріальної задачі оптимізації для визначення оптимальної кількості серверів без урахування класів запитів за критеріями сукупної вартості володіння серверами ЦОД і пропускної здатності:      C c Tc c CПС S,...,S m S )S,...,S(Fmax C 1 1 1 ,        C c cccTCO S,...,S STCOS,...,SFmin C 1 1 1 , при обмеженнях SLA * cc tC C c c t qS m   1   , max ccc SSq  , C,c 1 , де С – кількість кластерів у ЦОД; Sс – число серверів у кластері с; FПС(S1,…, SC) – критерій пропускної здатності; FTCO(S1,…, SC) – критерій сукупної вартості володіння серверами ЦОД; TCOс – сукупна вартість володіння одним сервером кла- стера;  c – середня кількість відвідувань кластера с запитом за час його перебування в системі; qс – номінальне завантаження кластера с з одним сервером при заданому навантаженні c ; Sс max – максимально можлива кількість серверів у кластері с; mTс – середній час відповіді на запит сервером кластера с; t* SLA – оптимальний середній час відповіді, визначений з аналізу SLA. Постановка задачі для обмеження на середній час відповіді на запит і / або максимальний час відповіді на запит методики оптимізації знаходимо оптимальну кількість серверів, для заданої долі всіх запитів з поділенням цих запитів на класи:        C c cccTCO ,...,SS STCOSSFmin C1 1 1,..., ,         C c K k k c c CПЗ ,...,SS m K S SSFmax C1 1 1 1 1 ,..., , при обмеженнях SLA k cc c kC c k c k T qS m   1   , K,k 1 max ccc SSq  , C,c 1 , Яремко І.М., Турупалов В.В. «Искусственный интеллект» 4’2011 382 5Я де С – число кластерів ЦОД; Sс – число серверів у кластері с; FПС(S1, …, SC) – критерій пропускної здатності; FTCO(S1, …, SC) – критерій сукупної вартості володіння; TCOс – сукупна вартість володіння одним сервером кластера с; cq – номінальне завантаження кластера с з одним сервером при заданому навантаженні; k cm – середній час відповіді на запит класу k сервером кластера c; k c k   – середня кількість відвідувань кластера с запитом класу k за час його перебування в системі; k SLAT – середній час часу відповіді на запит класу k, яке задається в SLA-угоді; max cS – максимально можлива кількість серверів у кластері с. Метод обмежень пов’язаний з поняттям компромісного розв’язку й дозволяє знайти ефективний розв’язок точно відповідно до переваги, що задається на безлічі цільових функцій за допомогою вагових коефіцієнтів i , які визначають відносну важливість i-го критерію порівняно з іншими. Під компромісним розв’язком роз- уміється існування на безлічі X такого розв’язку, при якому величина відхилень від оптимальних значень за кожним критерієм досягає найменшого значення:              2 0 1 0 Iifxf Iixff xf ii ii i , де 0 if – оптимальне значення i-ї функції мети на безлічі X; I1 – безліч максимізованих критеріїв; I2 – безліч минімізованих критеріїв. Оскільки найменше значення величини  xfi не досягається одночасно за всіма критеріями при жодному розв’язку, то виникає необхідність порівняння цих величин між собою, що вимагає залучення в ситуацію ухвалення складного рішення додаткової інформації від експертів. При цьому необхідно визначити кількісні ха- рактеристики для порівняння величин відхилень від оптимальних значень критеріїв різної розмірності між собою й переваг критеріїв на безлічі цільових функцій, з урахуванням яких ухвалюється розв’язок. Для цього вводять монотонні перетворен- ня   xfw ii , які приводять окремі критерії  xfi до безрозмірного виду й доз- воляють порівнювати їх між собою. Після таких перетворень приватних критеріїв можна одержати зважену відносну величину відхилень від оптимальних значень по кожній цільовій функції   xfw iii , де i – вагові коефіцієнти окремих критеріїв, які ще називають коефіцієнтами переваги окремих критеріїв. На основі теореми 1.3.1. [2] компромісний розв’язок Xx*  є розв’язком завдання векторної оптимізації, якщо воно забезпечує однакові мінімальні зважені відносні втрати (відхилення)   xfw iii за всіма критеріями одночасно. Процес розв’язання завдання методом обмежень складається із двох етапів. Перший етап полягає в завданні вектора коефіцієнтів переваги приватних критеріїв  і відшуканні однакових мінімальних зважених відносних mink0 втрат критеріїв шляхом побудови ітераційного процесу з параметром  M/,k 100  , де М – число частинних критеріїв, на кожному кроці якого перевіряється спільність системи не- рівностей:   0kxii  Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі «Штучний інтелект» 4’2011 383 5Я для Xx й заданого вектора  . Параметр 0k обмежує відносні зважені втрати   0Iixii  Якщо при знаходженні mink0 знайдений розв’язок є єдиним, то він є й ком- промісним розв’язком. Якщо він не єдиний, то виконується другий етап процесу розв’язання завдань векторної оптимізації. Другий етап полягає у виборі й мінімізації узагальненого критерію виду:       M i ii xxF 1  . На безлічі припустимих розв’язків   M,i,kx,Xx\|xX min ii 10   . У результаті його виконання одержуємо компромісний розв’язок. При використанні даного методу як монотонні перетворення окремих критеріїв f(x) вибираються співвідношення:                     20max 0 1min0 0 Ii ff fxf Ii ff xff x ii ii ii ii i . Перевага методу обмежень полягає в тому, що він слушний для будь-якого виду функцій цілі  xfi й обмежень. Недоліком методу є те, що при знаходженні mink0 не завжди знайдений розв’язок є єдиним, що викликає необхідність формування узагальненого критерію  xF , і як наслідок, появу його недоліків. Метод послідовних поступок застосовується, коли на основі приватних критеріїв можна проводити якісний аналіз відносної важливості цих критеріїв. На основі такого аналізу критерії розташовуються й нумеруються в порядку убування важливості. Нехай приватні критерії розташовані в порядку убування важливості      xZxZxZ M 21 . Припустимо, що всі вони максимізуються, тоді ком- промісним розв’язком уважається розв’язок останньої підзадачі з наступної пос- лідовності завдань.  xZmaxZ Xx max 11   (1)     компрmax Xx компр ZxZ xZmaxZ 111 22    (2)       компр j max jj компрmax j Xx компр j ZxZ ZxZ xZmaxZ 111 111       (3)     11    M,r,ZxZ xZmaxZ r компр rr M Xx компр M (4) Яремко І.М., Турупалов В.В. «Искусственный интеллект» 4’2011 384 5Я Сутність методу полягає в розв’язанні послідовності підзадач (1-4), починаючи з першої, й послідовному визначенні величин поступок ,...,, 321  . Процедура визначення необхідної величини поступки компр складається з багаторазового повторення розв’язку кожної підзадачі шляхом завдання пробних значень поступок і аналізу залежності від них результатів розв’язку. Компромісним розв’язком буде розв’язок останньої підзадачі. Перевагою методу послідовних поступок є те, що він може бути використаний для будь-яких частинних критеріїв і обмежень, що мають різну розмірність. Даний метод не вимагає монотонних перетворень частинних, тому що він не вимагає порівняння їх значень. Крім цього, він простий у використанні й наочний. Довільний вибір величин пробних поступок, число яких може бути більшим, призводить у ряді завдань до значних часових витрат, що є основним недоліком даного методу, але є мінімальним при розв’язанні двокритеріальних задач оптимізації. Тому з урахуванням даної обставини й перерахованих переваг методу доцільно його застосування для розв’язання поставленого завдання оптимізації. З метою одно- етапного знаходження величини поступки можна запропонувати процедуру, засновану на комбінації методів послідовних поступків і обмежень. Сутність пропонованого комбінованого алгоритму методу послідовних поступок полягає в завданні експертом ОПР кількісних оцінок переваги частинних критеріїв, одноетапному визначенні величини компромісної поступки компр 1 й наступному розв’язання підзадач (1-4) з метою знаходження розв’язку поставленого завдання. Одноетапність визначення величини компромісної поступки дозволяє значно скоротити час розв’язання завдань оптимізації розподілу ресурсів ЦОД і зменшити число звернень до ОПР. Процес розв’язання завдання оптимізації розподілу ресурсів ЦОД модифікованим методом послідовних поступків складається з наступних етапів. 1. На першому етапі задається вектор переваг частинних критеріїв:          M i iii ,M,i: 1 10  де i – коефіцієнт переваги i-го критерію ( M,i 1 ). Проводиться впорядкування критеріїв, тобто критерію з більшим коефіцієнтом переваги привласнюється перший номер. 2. Другим етапом процесу розв’язання завдання є розв’язання наступної послідовності підзадач: знайти максимальні й мінімальні значення для кожного кри- терію без урахування інших критеріїв. Знайти мінімальні зважені відносні втрати (відхилення) окремих критеріїв від своїх оптимальних значень mink0 [2]. Для цього перетворимо критерії до безроз- мірного виду, використовуючи монотонно-убутні функції  x :        M,i, ZZ xZZ xZx min i maxm i i max i iii 1     . Згідно з методом обмежень, mink0 знаходиться розв’язанням системи нерівностей   M,ikxii 10  Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі «Штучний інтелект» 4’2011 385 5Я для мінімального параметра 0k , при якому система сумісна.   M,i,ZZ k max i max i i min компр i 20   . Тоді компромісний розв’язок завдання є розв’язком останнього завдання з наступної послідовності завдань (1-4). Оптимальний розв’язок завдання розподілу ресурсів ЦОД і відповідне йому значення критеріїв – результат розв’язання останнього завдання (4). Висновки Процедура одноетапного визначення компромісного розв’язку, заснована на комбінації методів послідовних поступків і обмежень, дозволяє значно скоротити час розв’язання завдання, особливо якщо критеріїв більше двох, а це, у свою чергу, дозволить провайдеру включити алгоритм багатокритеріальної оптимізації в контур управління ресурсами центрів обробки даних телекомунікаційної мережі. Література 1. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций / Е.С. Вентцель. – М. : Советское радио, 1964. 2. Михалевич В.С. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем / В.С. Михалевич, В.Л. Волкович. – М. : Наука, 1982. – 286 с. 3. Подиновский В.В. Оптимизация по последовательно применяемым критериям / В.В. Подиновский, В.М. Гаврилов. – М. : Советское радио, 1975. – 192 с. Lіteratura 1. Ventcel’ E.S. Vvedenie v issledovanie operacij. M.: Sovetskoe radio. 1964. 2. Mihalevich V.S. Vychislitel’nye metody issledovanija i proektirovanija slozhnyh sistem. M.: Nauka. 1982. 286 s. 3. Podinovskij V.V. Optimizacija po posledovatel’no primenjaemym kriterijam. M.: Sovetskoe radio. 1975. 192 s. И.Н. Яремко, В.В. Турупалов Управление распределением ресурсов центров обработки данных телекомуникационной сети Рассмотрена проблема оптимизации ресурсов центров обработки данных телекоммуникационной сети. Предложен комбинированный алгоритм многокритериальной оптимизации метода последовательных уступок и метода ограничений, который обеспечивает решение задачи оптимизации количества серверов центров обработки данных по нескольким критериям. I.N. Yaremko,V.V. Turupalov Management of Resources for Telecommunication Network Data Center The problem of optimizing resources for telecommunication networkdata center is analized. We propose a combined multi-objective optimization algorithm of successive concessions and limitation method, which provides solution for the problem of optimizing the number of servers in data centers according to different criteria. Стаття надійшла до редакції 08.07.2011.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60455
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1561-5359
language	Ukrainian
last_indexed	2025-12-01T05:59:35Z
publishDate	2011
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format	dspace
spelling	Яремко, І.М. Турупалов, В.В. 2014-04-15T17:24:18Z 2014-04-15T17:24:18Z 2011 Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі / І.М. Яремко, В.В. Турупалов // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 380-385. — Бібліогр.: 3 назв. — укр. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60455 621.39 Розглянуто проблему оптимізації ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі. Запропоновано комбінований алгоритм багатокритеріальної оптимізації методу послідовних поступок та методу обмежень, який забезпечує розв’язання задачі оптимізації кількості серверів центрів обробки даних за кількома критеріями. Рассмотрена проблема оптимизации ресурсов центров обработки данных телекоммуникационной сети. Предложен комбинированный алгоритм многокритериальной оптимизации метода последовательных уступок и метода ограничений, который обеспечивает решение задачи оптимизации количества серверов центров обработки данных по нескольким критериям. The problem of optimizing resources for telecommunication networkdata center is analized. We propose a combined multi-objective optimization algorithm of successive concessions and limitation method, which provides solution for the problem of optimizing the number of servers in data centers according to different criteria. uk Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі Управление распределением ресурсов центров обработки данных телекомуникационной сети Management of Resources for Telecommunication Network Data Center Article published earlier
spellingShingle	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі Яремко, І.М. Турупалов, В.В. Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
title	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі
title_alt	Управление распределением ресурсов центров обработки данных телекомуникационной сети Management of Resources for Telecommunication Network Data Center
title_full	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі
title_fullStr	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі
title_full_unstemmed	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі
title_short	Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі
title_sort	управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі
topic	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
topic_facet	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60455
work_keys_str_mv	AT âremkoím upravlínnârozpodílomresursívcentrívobrobkidanihtelekomuníkacíinoímereží AT turupalovvv upravlínnârozpodílomresursívcentrívobrobkidanihtelekomuníkacíinoímereží AT âremkoím upravlenieraspredeleniemresursovcentrovobrabotkidannyhtelekomunikacionnoiseti AT turupalovvv upravlenieraspredeleniemresursovcentrovobrabotkidannyhtelekomunikacionnoiseti AT âremkoím managementofresourcesfortelecommunicationnetworkdatacenter AT turupalovvv managementofresourcesfortelecommunicationnetworkdatacenter

Управління розподілом ресурсів центрів обробки даних телекомунікаційної мережі

Репозитарії

Схожі ресурси