Методы и средства метамониторинга распределенных вычислительных сред

Иван Александрович Сидоров
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики систем и теории управления СО РАН

Алексей Петрович Новопашин
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики систем и теории управления СО РАН

Геннадий Анатольевич Опарин
зам. директора по научной работе, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики систем и теории управления СО РАН

Владимир Владимирович Скоров
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики систем и теории управления СО РАН


Аннотация


Работа  посвящена  решению  проблемы  мониторинга  распределенной  вычислительной среды,  состоящей  из  множества  слабосвязанных  разнородных  вычислительных  ресурсов. Главной отличительной особенностью и аспектом новизны разработанных методов и средств является использование универсальных программных агентов, способных осуществлять сбор данных от локальных систем мониторинга различных компонентов среды, унифицировать и анализировать эти данные, а также при необходимостивырабатывать и исполнять в автоматическом  режиме  управляющие  воздействия,  направленные  на  изменение  режимов  работы оборудования, в том числе его отключение при возникновении аварийных ситуаций. В составе каждого агента системы метамониторинга реализованы:подсистема сбора данных, подсистема  взаимодействия  с  СУБД,  экспертная  подсистема  и  управляющая  подсистема.  Подход основан  на  применении  веб-технологий,  мультиагентных  технологий,  методов  создания  экспертных  систем,  методов  децентрализованной  обработки  и  распределенного  хранения  данных.

Ключевые слова


распределенные вычислительные среды; мониторинг; мультиагентные технологии; экспертные системы

Полный текст:

PDF

Литература


Адинец, А.В. Мониторинг, анализ и визуализация потока заданий на кластерной системе / А.В. Адинец, П.А. Брызгалов, Вад.В. Воеводин // Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах: Материалы XI Всерос. конф. – Нижний Новгород, 2011. – С. 10–14.

Сидоров, И.А. Один из подходов к реализации средств мониторинга высокопроизводительных вычислительных систем / И.А. Сидоров, В.В. Скоров // Информационные и математические технологии в науке и управлении: Тр. XVIII Байкальской Всерос. конф. – Ч. III. – Иркутск: Изд-во ИСЭМ СО РАН, 2013. – С. 177–184.

Wooldridge, M. Intelligent Agents: Theory and Practice / M. Wooldridge, N. Jennings // The Knowledge Engineering Review. – 1995. – Vol.10, No 2. – P. 115–152.

System Information Gatherer and Reporter API. URL: http://www.hyperic.com/products/sigar (дата обращения: 08.04.2014).

Standard ECMA-262: ECMAScript Language Specification. URL: http://www.ecmainternational.org/publications/standards/Ecma-262.htm (дата обращения: 08.04.2014)

Частиков, А.П. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / А. П. Частиков, Д. Л. Белов, Т. А. Гаврилова. – Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2003. – 393 c.

Скоров В.В. Редактор графического представления объектов инженерной инфраструктуры вычислительного центра / В.В. Скоров, И.А. Сидоров, А.П. Новопашин // Ляпуновские чтения: Материалы конф. – Иркутск: Изд-во ИДСТУ СО РАН, 2013. – C. 53.

Иркутский суперкомпьютерный центр СО РАН. URL: http://hpc.icc.ru (дата обращения: 08.04.2014)

MAKER – genome annotation pipeline. URL: http://gmod.org/wiki/MAKER (дата обращения: 08.04.2014)




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse140203