ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РЕАЛИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ

  • В. М. Курейчик Южный федеральный университет
  • И. Б. Сафроненкова Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук
Ключевые слова: Распределенная САПР, «туманные» вычисления, задача переноса вычислительной нагрузки, онтология

Аннотация

Развитие технологий распределенных вычислений позволило объединить географиче-
ски-распределенные ресурсы, таким образом, предоставив возможности для эффективно-
го решения ресурсоемких задач в различных областях науки и техники. Наряду с этим ак-
туализировался ряд задач, который требует к своему решению новых подходов, учиты-
вающих особенности реализации современных Интернет технологий. В настоящей работе
рассмотрена проблема, связанная с переносом вычислительной нагрузки в распределенной
системе автоматизированного проектирования (РСАПР), функционирующей в «туман-
ной» среде. Целью данной работы является разработка онтологического подхода к реше-
нию задачи переноса вычислительной нагрузки в РСАПР с учетом особенностей «туман-
ной» среды. Онтологический подход заключается в проведении процедуры онтологического
анализа, которая позволяет «отсеивать» узлы-кандидаты, не отвечающие ресурсным
требованиям для переноса части нагрузки. Научная новизна работы заключается в исполь-
зовании моделей онтологии для решения задачи переноса вычислительной нагрузки в
РСАПР. Это позволяет сократить число узлов-кандидатов в «тумане» для переноса на-
грузки, тем самым сократить время моделирования процессов размещения и, соответст-
венно, общее время решения задачи переноса нагрузки. Принципиальным отличием данного
подхода является использование знаний о предметной области, отраженных в модели он-
тологии, для решения задачи переноса вычислительной нагрузки. Проведенные в работе
вычислительные эксперименты доказали целесообразность использования онтологического
анализа для решения задачи переноса вычислительной нагрузки.

Литература

1. Kuzyurin N.N., Grushin D.A., Fomin S.A. Problemy dvumernoy upakovki i zadachi
optimizatsii v raspredelennykh vychislitel'nykh sistemakh [Two-dimensional packing problems
and optimization in distributed computing systems], Tr. ISP RAN [Proceedings of the Institute
for System Programming of the RAS], 2014, No. 1, pp. 483-501.
2. Zhuk. S.N. O postroenii raspisaniy vypolneniya parallel'nykh zadach na gruppakh klasterov s
razlichnoy proizvoditel'nost'yu [On-line algorithm for scheduling parallel tasks on a group of
related clusters], Tr. Instituta sistemnogo programmirovaniya RAN [Proceedings of the Institute
for System Programming of the RAS], 2012, Vol. 23, pp. 447-454.
3. Mel'nik E.V., Klimenko A.B., Ivanov D.Ya. Model' zadachi raspredeleniya vychislitel'noy
nagruzki dlya informatsionno-upravlyayushchikh sistem na baze kontseptsii tumannykh
vychisleniy [Model of the problem of distribution of computing load for information-control
systems on the basis of the concept of miscalculation], Izvestiya TulGU. Tekhnicheskie nauki
[Izvestiya Tula State University], 2018, No. 2, pp. 174-187.
4. Melnik E.V., Klimenko A.B. A Novel Approach to the Reconfigurable Distributed Information
and Control Systems Load-Balancing Improvement, 11th International Conference on Application
of Information and Communication Technologies (AICT) – 2017, pp. 355-359.
5. Cisco Fog Computing Solutions: Unleash the Power of the Internet of Things. Available at:
https://docplayer.net/19735338-Unleashing-the-power-of-the-internet-of-things.html (accessed
16 July 2020).
6. Glushan' V.M., Lavrik P.V. Raspredelennye SAPR. Arkhitektura i vozmozhnosti [Distributed
CAD systems. Architecture and possibilities]. Staryy Oskol: TNT, 2015, 187 p.
7. Dmitrevich G.D., Anisimov D.A. Postroenie sistem avtomatizirovannogo proektirovaniya na
osnove servis-orientirovannoy arkhitektury [Computer-aided design systems engineering
based on service-oriented architecture], Izvestiya SPbGETU «LETI» [Izvestia SPbETU
“LETI”], 2014, No. 2, pp. 14-18.
8. Oblachnye i interaktivnye SAPR [Cloud and interactive CAD systems]. Available at:
https://www.autodesk.ru/solutions/cloud-based-online-cad-software (accessed 16 July 2020).
9. AWS IoT Greengrass. Available at: https://aws.amazon.com/ru/greengrass/ (accessed 16 July
2020).
10. Glushan' V.M., Ivan'ko R.V. Analiz effektivnosti raspredelennykh SAPR [The analysis of CAD
system effectiveness], Izvestiya TRTU [Izvestiya TSURE], 2006, No. 8 (63), pp. 115-120.
11. Chiang M., Balasubramanian B., Bonomi F. Fog for 5G and IoT. Wiley, 2017, 305 p.
12. Kalyaev I., Melnik E., Klimenko A. A Technique of Adaptation of the Workload Distribution
Problem Model for the Fog-Computing Environment, Advances in Intelligent Systems and
Computing, 2019, Vol. 986.
13. Guzik V.F., Kalyaev I.A., Levin I.I. Rekonfiguriruemye vychislitel'nye sistemy: uchebnoe
posobie [Reconfigurable computer systems], ed. by I.A. Kalyaeva. Taganrog: Izd-vo YuFU,
2016, 472 p.
14. Melnik E.V., Klimenko A.B., Ivanov D.Ya. Model' zadachi formirovaniya soobshchestv ustroystv
informatsionno-upravlyayushchikh sistem v sredakh tumannykh vychisleniy [A model of local
group device of information and management system forming in the fog-environmental], XIII
Vserossiyskoe soveshchanie po problemam upravleniya VSPU-2019 [Proceedings of the XIII
VSPU-2019.]. Tula: Tul'skiy gosudarstvennyy universitet, 2018, Issue 2.
15. Tsukanova N.I. Ontologicheskaya model' predstavleniya i organizatsii znaniy: ucheb. posobie
dlya vuzov [An ontological model of knowledge representation and management: study guide
for universities]. Moscow: Goryachaya liniya – Telekom, 2014, 272 p.
16. Kureychik V.M., Safronenkova I.B. Sozdanie ontologicheskoy modeli sistem
avtomatizirovannogo proektirovaniya v srede Protege 4.2 [Creation of CAD-systems ontology
using Protege 4.2] Problemy razrabotki perspektivnykh mikro- i nanoelektronnykh sistem –
2016: Sb. trudov [All-Russia Science &Technology Conference "Problems of Advanced Micro-
and Nanoelectronic Systems Development"], ed. by Akademika RAN A.L.
Stempovskogo. Moscow: IPPM RAN, 2016, Part III, pp. 240-246.
17. Kureichik V., Safronenkova I.: Ontology-Based Decision Support System for the Choice of
Problem-Solving Procedure of Commutation Circuit Partitioning, Creativity in Intelligent
Technologies and Data Science, 2017, Vol. 754.
18. Gladkov L.A., Kureychik V.V., Kureychik V.M., Sorokoletov P.V. Bioinspirirovannye metody v
optimizatsii [Bio-inspired methods in optimization]. Moscow: Fizmatlit, 2009, 384 p.
19. Karpenko A.P. Sovremennye algoritmy poiskovoy optimizatsii. Algoritmy, vdokhnovlennye
prirodoy: ucheb. posobie [Contemporary algorithms of search engine optimization. Bioinspired
algorithms: textbook]. Moscow: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana, 2014, 446 p.
20. Safronenkova I.B., Mel'nik E.V., Kureychik V.M. Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii
programmy dlya EVM 2020616523 Rossiyskaya Federatsiya. Modul' ontologicheskogo analiza
dlya raspredelennoy sistemy avtomatizirovannogo proektirovaniya [State registration certificate
2020616523 Russian Federation. A module of ontological analysis for distributed computer-aided
design system]; applicants and copyright holders Federal state budgetary institution of science "Federal
research center southern scientific center of the Russian Academy of Sciences" (UNC RAS),
Safronenkova Irina Borisovna, No 2020614892; declared 18.05.2020; published 18.06.2020, 1 p.
Опубликован
2020-11-22
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ