Статья

Название статьи ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДИСПЕТЧИРОВАНИЯ И АДАПТИВНОЙ САМООРГАНИЗАЦИИ ВИРТУАЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ НА БАЗЕ ОБЛАЧНОГО ЦЕНТРА ЛИТ ОИЯИ
Автор Н.А. Балашов, А.В. Баранов, И.С. Кадочников, В.В. Кореньков, Н.А. Кутовский, А.В. Нечаевский, И.С. Пелеванюк
Рубрика РАЗДЕЛ IV. ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
Месяц, год 12, 2016
Индекс УДК 004.023, 004.75
DOI 10.18522/2311-3103-2016-12-92103
Аннотация В Лаборатории информационных технологий Объединенного института ядерных исследований (ЛИТ ОИЯИ) несколько лет назад была развернута и по сей день успешно функционирующая облачная инфраструктура, построенная по модели Инфраструктура как услуга (Infrastructure as a Service, IaaS) на платформе с открытым исходным кодом OpenNebula. Детальный анализ накопленного на протяжении нескольких лет опыта использования и управления облачной инфраструктурой позволил выявить в ее работе некоторые слабые места. Наиболее актуальной проблемой на сегодняшний день является не-эффективное использование имеющихся в облаке ресурсов являющееся следствием использования облачных ресурсов для решения большого количества разнородных задач и используемых программных средств. По результатам анализа, проведенного группой специалистов ЛИТ ОИЯИ, была показана необходимость оптимизации облачной инфраструктуры ОИЯИ. В качестве решения данной проблемы был предложен метод интеллектуального диспетчирования ресурсов. В статье приведен подробный анализ комплекса проблем, при-водящих к неэффективному использованию вычислительных ресурсов. В качестве решения описанных проблем представлен метод интеллектуального диспетчирования ресурсов, который позволит высвободить некоторое количество ресурсов за счет динамического перераспределения и уплотнения пользовательских виртуальных ресурсов. Использование технологий уплотнения виртуальных ресурсов неизбежно ведет к снижению качества обслуживания, для контроля которого предлагается использование системы ранжирования вычислительных ресурсов, которая позволит поддерживать качество обслуживания пользователей на заданном уровне. Высвобожденные в результате применения предлагаемого метода ресурсы в целях повышения эффективности могут быть повторно использованы. В статье предложено несколько стратегий повторного использования высвобожденных ресурсов, в том числе за счет интеграции с системами пакетной обработки заданий. Следование данным стратегиям позволит существенно повысить эффективность использования ресурсов, составляющих облачную инфраструктуру. Также рассмотрен программный комплекс интеллектуального диспетчирования с открытым исходным кодом и модульной архитектурой, разрабатываемый на основе предложенных методов и стратегий.

Скачать в PDF

Ключевые слова Облачные вычисления; виртуализация; оптимизация; интеллектуальное управление; ЦОД; консолидация ВМ.
Библиографический список 1. Helge Meinhard. Virtualization, clouds and IaaS at CERN // VTDC '12 Proceedings of the 6th international workshop on Virtualization Technologies in Distributed Computing, ACM New York, NY, USA, 2012. – P. 27-28.
2. Timm, S. et al. Cloud Services for the Fermilab Scientific Stakeholders // J.Phys.Conf.Ser.
– 2015. – Vol. 664, No. 2.
3. Baranov A.V., Balashov N.A., Kutovskiy N.A., Semenov R.N. JINR cloud infrastructure evolu-tion // Physics of Particles and Nuclei Letters. – 2016. – Vol. 13, No. 5. – P. 672-675.
4. Feller E., Rilling L., Morin C. Energy-aware ant colony based workload placement in clouds // Proceedings of the 12th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing, Lyon, France - 2011.
5. Farahnakian F., Liljeberg P., Plosila J. LiRCUP: Linear regression based CPU usage prediction algorithm for live migration of virtual machines in data centers // 39th EUROMICRO Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA). – 2013. – P. 357-364.
6. Beloglazov A., Buyya R. Optimal online deterministic algorithms and adaptive heuristics for energy and performance efficient dynamic consolidation of virtual machines in cloud data centers // Concurrency and Computation: Practice and Experience (CCPE). – 2012. – Vol. 24 (13). – P. 1397-1420.
7. Mastroianni C., Meo M., Papuzzo G. Probabilistic Consolidation of Virtual Machines in Self-Organizing Cloud Data Centers // IEEE Transaction of Cloud Computing. – 2013. – Vol. 1.
– P. 215-228.
8. Mosa A., Paton N.W. Optimizing virtual machine placement for energy and SLA in clouds using utility functions // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications.
– 2016. – Vol. 5.
9. Monil, Mohammad Alaul Haque and Rahman, Rashedur M. VM consolidation approach based on heuristics, fuzzy logic, and migration control // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. – 2016. – Vol. 5.
10. Guenter B., Jain N., and Williams C. Managing cost, performance, and reliability tradeoffs for energy-aware server provisioning // Proc. of the 30st Annual IEEE Intl. Conf. on Computer Communications (INFOCOM). – 2011. – P. 1332-1340.
11. Balashov N., Baranov A., Korenkov V. Optimization of over-provisioned clouds // Physics of Particles and Nuclei Letters. – 2016. – Vol. 13, No. 5. – P. 609-612.
12. McNab A., Stagni F., and Luzzi C. LHCb experience with running jobs in virtual machines //
J. Phys.: Conf. Ser. – 2015. – Vol. 664.
13. Computing Center of the Institute of High Energy Physics (IHEP-CC) “VCondor – virtual computing resource pool manager based on HTCondor”. – URL: https://github.com/hep-gnu/VCondor (accessed on: 08.11.2016).
14. McNab A., Love P., and MacMahon E. Managing virtual machines with Vac and Vcycle //
J. Phys.: Conf. Ser. – 2015. – Vol. 664.
15. Feller E., Rilling L., and Morin C. Snooze: A scalable and autonomic virtual machine man-agement framework for private Clouds // Proceedings of the 12th IEEE/ACMInternational Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid). – 2012. – P. 482-489.
16. Beloglazov, R. Buyya. OpenStack Neat: A Framework for Dynamic and Energy-Efficient Con-solidation of Virtual Machines in OpenStack Clouds // Concurrency and Computation: Practice and Experience (CCPE). – 2015. – Vol. 27, No. 5. – P. 1310-1333.
17. Anne-C´ecile Orgerie, Laurent Lef`ever. When Clouds become Green: the Green Open Cloud Architecture // International Conference on Parallel Computing (ParCo). – 2009. – P. 228-237.
18. Ward J.S., Barker A. Observing the clouds: a survey and taxonomy of cloud monitoring // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. – 2014. – Vol. 3.
19. Ward J.S., Barker A. Cloud cover: monitoring large-scale clouds with Varanus // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. – 2015. – Vol. 4.
20. Open Grid Forum “Open Cloud Computing Interface”. – URL:http://occi-wg.org/ (accessed on: 23.11.2016).

Comments are closed.