Методы моделирования и оценки производительности облачных систем
Аннотация
В процессе использования промышленных гриди облачных систем, возникают вопросы, связанные с внесением изменений в структуру и алгоритмы работы распределенных вычислительных сетей (РВС) и тем как эти изменения отразятся на работоспособности системы. В статье раскрываются основные подходы к методологиям экспериментального исследования РВС, и облачных систем в частности. Оцениваются достоинства и недостатки подходов натурного моделирования, эмуляции, эталонного тестирования и симуляции РВС. Дается краткий обзор систем симуляции РВС. Результатом проведенного анализа является архитектура и реализация прототипа собственной системы моделирования частных облачных PaaS-систем. Раскрываются особенности реализации системы, а также результаты испытания разработанных моделей на облачной платформе Mjolnirr.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Gustedt, J. Experimental methodologies for large-scale systems: a survey / J. Gustedt, E. Jeannot, M. Quinson // Parallel Process. Lett. — World Scientific, 2009. — Vol. 19. — P. 399–418.
Bolze, R. Grid’5000: A Large Scale And Highly Reconfigurable Experimental Grid Testbed / R. Bolze, F. Cappello, E. Caron, M. Dayde, F. Desprez et al. // Int. J. High Perform. Comput. Appl. — USA: Sage Publications, 2006. — Vol. 20. — P. 481–494.
Chun, B. Planetlab: an overlay testbed for broad-coverage services / B. Chun, D. Culler, T. Roscoe // ACM SIGCOMM. — USA: ACM, 2003. — Vol. 33. — P. 3–12.
Song, H.J. The MicroGrid: a Scientific Tool for Modeling Computational Grids / H.J. Song // Proc. IEEE Supercomput. — USA: IEEE, 2000. — P. 4–10.
Корсуков, А.С. Инструментальные средства полунатурного моделирования распределенных вычислительных систем /А.С. Корсуков // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. — Россия: Иркутский государственный университет путей сообщения, 2011. — Т. 3. — C. 105–110.
Endo, T. Linpack evaluation on a supercomputer with heterogeneous accelerators / T. Endo // Parallel & Distrib. Process. (IPDPS), 2010 IEEE Int. Symp. — USA: IEEE, 2010. — P. 1–8.
Bailey, D.H. NAS parallel benchmark results / D.H. Bailey // Proc. Supercomput. ’92. — USA: IEEE, 1992. — P. 1–13.
Buyya, R. GridSim: a toolkit for the modeling and simulation of distributed resource management and scheduling for Grid computing / R. Buyya, M. Murshed // Concurr. Comput. Pract. Exp. — USA: Wiley, 2002. — Vol. 14. — № 13-15. — P. 1175–1220.
Quinson, M. SimGrid: a generic framework for large-scale distributed experiments / M. Quinson // 2009 IEEE Ninth Int. Conf. Peer-to-Peer Comput. — USA: IEEE, 2009. — P. 126–131.
Calheiros, R.N. CloudSim : A Novel Framework for Modeling and Simulation of Cloud Computing Infrastructures and Services./ R.N. Calheiros. Eprint: Australia, 2009. — 9 p.
Buyya, R. Modeling and simulation of scalable Cloud computing environments and the CloudSim toolkit: Challenges and opportunities / R. Buyya, R. Ranjan, R.N. Calheiros // 2009 Int. Conf. High Perform. Comput. Simul. — USA: IEEE, 2009. — P. 1–11.
Fittkau, F. CDOSim: Simulating cloud deployment options for software migration support / F. Fittkau, S. Frey, W. Hasselbring // 2012 IEEE 6th Int. Work. Maint. Evol. Serv. Cloud-Based Syst. — USA: IEEE, 2012. — P. 37–46.
Jararweh, Y. TeachCloud: a cloud computing educational toolkit / Y. Jararweh et al. // Int. J. Cloud Comput. 2012. — InderScience Publ., 2012. — Vol. 2. — P. 237–257.
Núñez, A. iCanCloud: A Flexible and Scalable Cloud Infrastructure Simulator / A. Núñez // J. Grid Comput. 2012. — Germany: Springer, 2012. — Vol. 10. — P. 185–209.
Sriram, I. SPECI, a Simulation Tool Exploring Cloud-Scale Data Centres / I. Sriram // Lect. Notes Comput. Sci. 2009. — Germany: Springer, 2009.– Vol. 5931. — P. 381–392.
Keller, G. DCSim: A data centre simulation tool / G. Keller // Integr. Netw. Manag. 2012. — USA: IEEE, 2012. — P. 1090–1091.
Li, W. Modeling for Dynamic Cloud Scheduling Via Migration of Virtual Machines / W. Li, J. Tordsson, E. Elmroth // 2011 IEEE Third Int. Conf. Cloud Comput. Technol. Sci. 2011. — USA: IEEE, 2011. — P. 163–171.
Maguluri, S.T. Stochastic models of load balancing and scheduling in cloud computing clusters / S.T. Maguluri, R. Srikant, L. Ying // INFOCOM, 2012 Proc. IEEE. — USA: IEEE, 2012. — P. 702–710.
Nidhi, K. Cloud Load Balancing Techniques : A Step Towards Green Computing / K. Nidhi, I. Chana // IJCSI Int. J. Comput. Sci. Issues. 2012. — USA: Eprint, 2012. — P. 238–246.
Savchenko, D. Mjolnirr: private PaaS as distributed computing evolution / D. Savchenko, G. Radchenko // MIPRO 2014. Proceedings of the 37th International Convention, 2014. — USA: IEEE. — P. 386–391.
DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse140307