ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНЫМИ ВЫЧИСЛЕНИЯМИ В ПАКЕТЕ ПРИКЛАДНЫХ МИКРОСЕРВИСОВ

  • И. В. Бычков Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН
  • Г.А. Опарин Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН
  • В.Г. Богданова Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН
  • А. А. Пашинин Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН
Ключевые слова: Гибридные вычисления, микросервисы, мультиагентное управление, двоичные динамические системы, качественный анализ

Аннотация

В последние годы наблюдается интеграция технологий распределенных и облачных вычислений при решении комплексных прикладных задач. Гибридная среда сочетает на-дежность и доступность работающего на локальных компьютерах программного обеспе-чения с возможностями масштабирования вычислений в облачную среду при возникновении пиковых нагрузок. Сложность трудных переборных задач, обладающих свойствами круп-номасштабности, открытости, непредсказуемой динамики, мобильности компонент обу-славливает актуальность разработки ориентированных на микросервисы программных средств для их решения в гибридной среде. Целью исследований является дальнейшее раз-витие разработанных ранее инструментальных средств, автоматизирующих создание и использование пакета прикладных микросервисов, для организации управления научными вычислениями в такой среде. Распределенная микросервисная модель представлена набо-ром небольших, слабо связанных, заменяемых, взаимодействующих с использованием легко-весных механизмов коммуникации автономных вычислительных микросервисов. Децентра-лизованное управление взаимодействием микросервисов осуществляется самоорганизую-щейся мультиагентной системой, агентам которой делегируются права на их запуск. Ре-шаются задачи адаптации поведенческой модели агентов для работы в гибридной среде. Рассматриваются особенности архитектуры агентов и модели их функционирования, которая обеспечивает возможность организации параллельных и конвейерно-параллельных многовариантных расчетов в гибридной среде. Приводится пример применения созданного и функционирующего с использованием разработанных средств пакета прикладных микро-сервисов для решения задач качественного исследования двоичных динамических систем на основе метода булевых ограничений, в соответствии с которым проверка выполнимости в системе требуемого динамического свойства сводится к выполнимости некоторой совокупности ограничений на характер поведения траекторий системы. Для двоичных динами-ческих систем, функционирование которых рассматривается на конечном интервале времени, такие ограничения записываются на языке булевых уравнений или булевых формул с кванторами. Подход к решению рассматриваемых задач на основе этого метода обеспечи-вает возможность параллелизма по данным и существенное повышение размерности решаемых задач при их решении в гибридной среде.

Литература

1. Navale V., Bourne P.E. Cloud computing applications for biomedical science: A perspective, PLOS Comp Biol., 2018, Vol. 14(6):e1006144.
2. Netto M. A., Calheiros R. N., Rodrigues E.R., Cunha R.L., Buyya R. HPC Cloud for Scientific and Business Applications: Taxonomy, Vision, and Research Challenges, ACM CSUR, 2018, Vol. 51 (1), pp. 8:1-8:29.
3. Mell P., Grance T. The NIST Definition of Cloud Computing, 2011. Available at: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-145.pdf (accessed 19 October 2019).
4. Bakshi K. Secure hybrid cloud computing: Approaches and use cases, IEEE Aerospace Con-ference, Big Sky, MT, 2014, pp. 1-8.
5. Merkel D., Santas F., Heberle A., Ploom T. Cloud Integration Patterns, 4th European Conference on Service-Oriented and Cloud Computing (ESOCC), Taormina, Italy, 2015, pp.199-213.
6. CSCC: Practical Guide to Cloud Computing. Available at: https://www.omg.org/cloud/deliverables/ CSCC-Practical-Guide-to-Hybrid-Cloud-Computing.pdf (accessed 19 October 2019).
7. Ochei L.C., Petrovski A., Bass J.M. A Novel Taxonomy of Deployment Patterns for Cloud-hosted Applications: A Case Study of Global Software Development (GSD) Tools and Pro-cesses, International Journal on Advances in Software, 2015, Vol. 8 (3 & 4), pp. 420-434.
8. Oparin G., Bogdanova V., Pashinin A. Qualitative analysis of autonomous synchronous binary dynamic systems, MESA, 2019, Vol. 10 (3), pp. 407-419.
9. Oparin G.A., Bogdanova V.G., Pashinin A.A., Gorsky S.A. Microservice-oriented Approach to Automation of Distributed Scientific Computations, Proceedings of 42st International Con-vention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). Riejka: IEEE, 2019, pp. 253-258.
10. Ershov A.P. Nauchnoe osnovy dokazatel'nogo programmirovaniya [Scientific basis of evi-dence-based programming], Vestnik AN SSSR [Herald of the Russian Academy of Sciences], 1984, No. 10, pp. 9-19.
11. Newman S. Building Microservices. O’Reilly, 2015
12. Bychkov I.V., Oparin G.A., Bogdanova V.G., Pashinin A.A., Gorsky S.A. Automation Devel-opment Framework of Scalable Scientific Web Applications Based on Subject Domain Knowledge, In: Malyshkin V. (eds) Parallel Computing Technologies. PaCT 2017. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Cham, 2017, Vol. 10421, pp. 278-288.
13. Bychkov I.V., Oparin G.A., Bogdanova V.G., Pashinin A.A. Servis-oriyentirovannaya tekhnologiya sozdaniya i primeneniya detsentralizovannykh multiagentnykh reshateley vychislitelnykh zadach [Service-oriented technology for development and application of de-centralized multiagent solvers for applied problems], Vestnik kompyuternykh i informatsionnykh tekhnologiy [Herald of computer and information technologies], 2018, No. 12, pp. 36-44.
14. Wang Y. Cloud-dew architecture, International Journal of Cloud Computing, 2015, Vol. 4 (3), pp. 199-210.
15. Bychkov I., Oparin G., Bogdanova V., Pashinin A. Intellectual technology for computation control in the package of applied microservices, Proceedings of the 1st International Work-shop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments 2019. CEUR WS Proceedings, 2019, Vol. 2430, pp. 15-28.
16. Bochmann D. Binare dinamische systeme. Christian Posthof, Berlin, 1981.
17. TSKP Irkutskiy superkomp'yuternyy tsentr SO RAN [Irkutsk Supercomputer Centre of SB RAS]. Available at: http://hpc.icc.ru/ (accessed 18 October 2019).
18. Available at: https://firstvds.ru/ (accessed 18 October 2019).
19. Dubrova E. Self-Organization for Fault-Tolerance. In: Hummel K.A., Sterbenz J.P.G. (eds) Self-Organizing Systems. IWSOS 2008. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008, Vol. 5343, pp.145-156.
20. Dubrova E., Teslenko M. A SAT-Based Algorithm for Finding Short Cycles in Shift Register Based Stream Ciphers, IACR Cryptology ePrint Archive, 2016: 1068.
Опубликован
2020-05-02
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ. III. УПРАВЛЕНИЕ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ И СЕТЕВЫХ СИСТЕМАХ