RU2015109182A - METHOD AND SYSTEM OF INTELLECTUAL MANAGEMENT OF RESOURCE ALLOCATION IN CLOUD COMPUTER MEDIA - Google Patents

METHOD AND SYSTEM OF INTELLECTUAL MANAGEMENT OF RESOURCE ALLOCATION IN CLOUD COMPUTER MEDIA Download PDF

Info

Publication number
RU2015109182A
RU2015109182A RU2015109182/08A RU2015109182A RU2015109182A RU 2015109182 A RU2015109182 A RU 2015109182A RU 2015109182/08 A RU2015109182/08 A RU 2015109182/08A RU 2015109182 A RU2015109182 A RU 2015109182A RU 2015109182 A RU2015109182 A RU 2015109182A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
resources
model
stage
redistribution
instances
Prior art date
Application number
RU2015109182/08A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2609076C2 (en
Inventor
Рамиль Ильдарович Хантимиров
Original Assignee
Рамиль Ильдарович Хантимиров
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Рамиль Ильдарович Хантимиров filed Critical Рамиль Ильдарович Хантимиров
Priority to RU2015109182A priority Critical patent/RU2609076C2/en
Publication of RU2015109182A publication Critical patent/RU2015109182A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2609076C2 publication Critical patent/RU2609076C2/en

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/70—Admission control; Resource allocation
    • H04L47/83—Admission control; Resource allocation based on usage prediction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G06F9/505—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering the load
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/147—Network analysis or design for predicting network behaviour
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/50—Testing arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/70—Admission control; Resource allocation
    • H04L47/82—Miscellaneous aspects
    • H04L47/823—Prediction of resource usage
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1004—Server selection for load balancing
    • H04L67/1023—Server selection for load balancing based on a hash applied to IP addresses or costs

Abstract

1. Способ управления распределением информационных ресурсов, заключающийся в том, что посредством компьютера формируют модель использования и перераспределения ресурсов, отличающийся тем, что модель использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах (Cloud computing environment) - в вычислительном облаке (ВО) формируют в виде модели IaaS (Infrastructure as a Service - Инфраструктура как сервис) с использованием концепции интеллектуальных алгоритмов, последовательно выполняя совокупность операций, включающую три основных этапа: на первом этапе в ВО выделяют ресурсы запускаемому экземпляру, на втором этапе проводят прогноз динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО, на третьем этапе осуществляют динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО, при этом модель формируют для максимализации показателя Еэффективности функционирования ВО в соответствии с выражением (1) и учетом ограничения (2):где Е- комплексный показатель эффективности ВО, отражающий совокупную синергетическую эффективность выполнения экземпляров в рамках каждого типа ресурсов ВО;Е, Е, Е, E- совокупность частных показателей, равных числу экземпляров с удовлетворенной потребностью в ресурсах, соответственно центрального процессора (ЦП), оперативной памяти (ОЗУ), в дисковых (Д) ресурсах, в сетевых (С) ресурсах;Т - время функционирования ВО (процессорное время);R- общий объем использующихся экземплярами ресурсов ВО;R- общий объем имеющихся ресурсов ВО,при этом на первом этап формирования модели IaaS выбирают наилучший адекватный хост для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, на втором этапе прогноз д�1. A method of managing the distribution of information resources, which consists in the fact that a computer generates a model for the use and redistribution of resources, characterized in that the model for the use and redistribution of resources in cloud computing environments (Cloud computing environment) is formed in the form of a cloud IaaS (Infrastructure as a Service) models using the concept of intelligent algorithms, sequentially performing a set of operations that includes three main stages: at the first at the stage in VO, resources are allocated to the launched instance, at the second stage, the dynamic parameters of the functioning of the hosts (servers) of VO are forecasted, at the third stage, the resources are dynamically redistributed between the VO instances, and the model is formed to maximize the VO functioning efficiency indicator in accordance with expression (1) and taking into account the constraints (2): where E is a comprehensive indicator of the effectiveness of HE, reflecting the total synergistic efficiency of the execution of copies within each type of res courses VO; E, E, E, E - a set of private indicators equal to the number of copies with a satisfied need for resources, respectively, of a central processor (CPU), random access memory (RAM), disk (D) resources, network (C) resources ; T is the operating time of the HE (processor time); R is the total volume of HE resources used by the instances; R is the total amount of available HE resources, and at the first stage of the formation of the IaaS model, the best adequate host is selected for placing the instance in the HE based on the analysis of hierarchies, in the second stage, the forecast d

Claims (5)

1. Способ управления распределением информационных ресурсов, заключающийся в том, что посредством компьютера формируют модель использования и перераспределения ресурсов, отличающийся тем, что модель использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах (Cloud computing environment) - в вычислительном облаке (ВО) формируют в виде модели IaaS (Infrastructure as a Service - Инфраструктура как сервис) с использованием концепции интеллектуальных алгоритмов, последовательно выполняя совокупность операций, включающую три основных этапа: на первом этапе в ВО выделяют ресурсы запускаемому экземпляру, на втором этапе проводят прогноз динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО, на третьем этапе осуществляют динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО, при этом модель формируют для максимализации показателя ЕВО эффективности функционирования ВО в соответствии с выражением (1) и учетом ограничения (2):1. A method of managing the distribution of information resources, which consists in the fact that a computer generates a model for the use and redistribution of resources, characterized in that the model for the use and redistribution of resources in cloud computing environments (Cloud computing environment) is formed in the form of IaaS models (Infrastructure as a Service) using the concept of intelligent algorithms, sequentially performing a set of operations that includes three main stages: at the first stage in VO allocate resources to the launched instance, at the second stage they forecast the dynamic parameters of the functioning of hosts (servers) VO, at the third stage they dynamically redistribute resources between VO instances, and the model is formed to maximize the E indicator VO of the efficiency of VO functioning in accordance with the expression ( 1) and subject to restrictions (2):
Figure 00000001
Figure 00000001
Figure 00000002
Figure 00000002
 где ЕВО - комплексный показатель эффективности ВО, отражающий совокупную синергетическую эффективность выполнения экземпляров в рамках каждого типа ресурсов ВО;where E HE - a comprehensive indicator of the effectiveness of HE, reflecting the total synergistic effectiveness of the execution of instances within each type of HE resources; ЕЦП, ЕОЗУ, ЕД, EC - совокупность частных показателей, равных числу экземпляров с удовлетворенной потребностью в ресурсах, соответственно центрального процессора (ЦП), оперативной памяти (ОЗУ), в дисковых (Д) ресурсах, в сетевых (С) ресурсах;E CPU , E RAM , E D , E C - a set of private indicators equal to the number of copies with a satisfied need for resources, respectively, of a central processor (CPU), random access memory (RAM), disk (D) resources, network (C) resources; Т - время функционирования ВО (процессорное время);T is the operating time of VO (processor time); RИСП - общий объем использующихся экземплярами ресурсов ВО;R COI - the total amount used by instances of HE resources; RИМ - общий объем имеющихся ресурсов ВО,R IM - the total amount of available resources of HE, при этом на первом этап формирования модели IaaS выбирают наилучший адекватный хост для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий, на втором этапе прогноз динамических параметров функционирования хостов ВО проводят путем анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких с-средних, на третьем этапе динамическое перераспределение ресурсов между экземплярами ВО выполняют путем минимизации неравномерности использования нагрузки на основе ситуационного поиска решений.in this case, at the first stage of the formation of the IaaS model, the best adequate host is selected for placing the instance in the HE based on the analysis of hierarchies, at the second stage, the dynamic parameters of the functioning of the HE hosts are predicted by analyzing and predicting the HE load using a modified Elman artificial neural network model with an activation wavelet function and training with the help of artificial immune systems based on historical data generated during clustering by the fuzzy c-means method, at the third stage dynamically The redistribution of resources between VO instances is performed by minimizing the uneven use of the load based on a situational search for solutions. 2. Система управления распределением информационных ресурсов, включающая вычислительные средства для формирования модели использования и перераспределения ресурсов, отличающаяся тем, что средства для формирования модели использования и перераспределения ресурсов в облачных вычислительных средах (Cloud computing environment) - в вычислительном облаке (ВО) выполнены с возможностью формирования модели IaaS (Infrastructure as a Service - Инфраструктура как сервис) и включает последовательно соединенные блок первоначального выделения ресурсов, блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО и блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО.2. A management system for the distribution of information resources, including computing tools for generating a model of use and redistribution of resources, characterized in that the means for generating a model for using and redistributing resources in cloud computing environments (Cloud computing environment) are configured to formation of the IaaS (Infrastructure as a Service) model and includes a series-connected initial resource allocation unit, a forecasting unit the dynamic parameters of functioning hosts (servers) and VO unit dynamic reallocation of resources between instances VO. 3. Система по п. 2, отличающаяся тем, что блок первоначального выделения ресурсов запускаемому экземпляру выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм выбора наилучшего адекватного хоста для размещения экземпляра в ВО на основе анализа иерархий.3. The system according to claim 2, characterized in that the initial allocation of resources to the launched instance is made in the form of a computer that implements the algorithm for selecting the best adequate host for placing the instance in the VO based on the analysis of hierarchies. 4. Система по п. 2, отличающаяся тем, что блок прогнозирования динамических параметров функционирования хостов (серверов) ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм анализа и прогноза нагрузки ВО посредством модифицированной модели искусственных нейронных сетей Элмана с вейвлет-функцией активации и обучением при помощи искусственных иммунных систем на основе исторических данных, сформированных при кластеризации методом нечетких с-средних, при этом блок прогнозирования содержит последовательно соединенные блок нечеткой кластеризации, вход которого соединен с выходом блока первоначального выделения ресурсов, блок нейросетевого прогноза, выход которого соединен с входом блока динамического перераспределения ресурсов, и блок обучения нейросети, соединенный с блоком нейросетевого прогноза.4. The system according to p. 2, characterized in that the unit for predicting the dynamic parameters of the functioning of hosts (servers) VO is made in the form of a calculator that implements an algorithm for analyzing and predicting the load of VO using a modified Elman model of artificial neural networks with activation wavelet function and training using artificial immune systems based on historical data generated by clustering using the fuzzy c-means method, while the prediction block contains a fuzzy cla sterilization, the input of which is connected to the output of the initial resource allocation unit, the neural network forecast unit, the output of which is connected to the input of the dynamic resource redistribution unit, and the neural network training unit connected to the neural network forecast unit. 5. Система по п. 2, отличающаяся тем, что блок динамического перераспределения ресурсов между экземплярами ВО выполнен в виде вычислителя, реализующего алгоритм минимизации неравномерности использования нагрузки на основе ситуационного поиска решений. 5. The system according to claim 2, characterized in that the block of dynamic redistribution of resources between VO instances is made in the form of a computer that implements an algorithm to minimize the unevenness of load utilization based on a situational search for solutions.
RU2015109182A 2015-03-16 2015-03-16 Method and system for smart control over distribution of resources in cloud computing environments RU2609076C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015109182A RU2609076C2 (en) 2015-03-16 2015-03-16 Method and system for smart control over distribution of resources in cloud computing environments

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015109182A RU2609076C2 (en) 2015-03-16 2015-03-16 Method and system for smart control over distribution of resources in cloud computing environments

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015109182A true RU2015109182A (en) 2015-07-20
RU2609076C2 RU2609076C2 (en) 2017-01-30

Family

ID=53611505

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015109182A RU2609076C2 (en) 2015-03-16 2015-03-16 Method and system for smart control over distribution of resources in cloud computing environments

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2609076C2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2665246C1 (en) * 2017-11-09 2018-08-28 Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по космической деятельности "РОСКОСМОС" Hardware computing system of virtualization and resource management in the cloud computing environment

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2729228C1 (en) * 2019-12-25 2020-08-05 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации Method of managing distribution of resources in distributed information-computing environments

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5129083A (en) * 1989-06-29 1992-07-07 Digital Equipment Corporation Conditional object creating system having different object pointers for accessing a set of data structure objects
US5444619A (en) * 1993-09-27 1995-08-22 Schlumberger Technology Corporation System and method of predicting reservoir properties
US6065046A (en) * 1997-07-29 2000-05-16 Catharon Productions, Inc. Computerized system and associated method of optimally controlled storage and transfer of computer programs on a computer network
US20020068857A1 (en) * 2000-02-14 2002-06-06 Iliff Edwin C. Automated diagnostic system and method including reuse of diagnostic objects
RU2303809C2 (en) * 2004-02-24 2007-07-27 Корпорация "Самсунг Электроникс" Information support system for computer user, method for forming and using said system
US8024123B2 (en) * 2007-11-07 2011-09-20 Schlumberger Technology Corporation Subterranean formation properties prediction
WO2011052117A1 (en) * 2009-10-26 2011-05-05 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント Image file generation device, image processing device, image file generation method, image processing method, and data structure for image files

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2665246C1 (en) * 2017-11-09 2018-08-28 Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по космической деятельности "РОСКОСМОС" Hardware computing system of virtualization and resource management in the cloud computing environment

Also Published As

Publication number Publication date
RU2609076C2 (en) 2017-01-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6898496B2 (en) Computation graph processing
US11392843B2 (en) Utilizing a machine learning model to predict a quantity of cloud resources to allocate to a customer
CN110301128B (en) Learning-based resource management data center cloud architecture implementation method
US11836578B2 (en) Utilizing machine learning models to process resource usage data and to determine anomalous usage of resources
Zhang et al. An effective data locality aware task scheduling method for MapReduce framework in heterogeneous environments
CN105700948A (en) Method and device for scheduling calculation task in cluster
JP2015146154A (en) Job scheduling apparatus, job scheduling method and job scheduling program
KR101471749B1 (en) Virtual machine allcoation of cloud service for fuzzy logic driven virtual machine resource evaluation apparatus and method
Li et al. An effective scheduling strategy based on hypergraph partition in geographically distributed datacenters
CN104753977A (en) Seismic processing and interpretation infrastructure cloud resource scheduling method based on fuzzy clustering
US8028291B2 (en) Method and computer program product for job selection and resource allocation of a massively parallel processor
US11256547B2 (en) Efficient allocation of cloud computing resources to job requests
CN106471473A (en) Mechanism for the too high distribution of server in the minds of in control data
Lu et al. VM scaling based on Hurst exponent and Markov transition with empirical cloud data
RU2015109182A (en) METHOD AND SYSTEM OF INTELLECTUAL MANAGEMENT OF RESOURCE ALLOCATION IN CLOUD COMPUTER MEDIA
Guo Ant colony optimization computing resource allocation algorithm based on cloud computing environment
JPWO2016084327A1 (en) Resource prediction apparatus, resource prediction method, resource prediction program, and distributed processing system
Nino-Ruiz et al. Elastic scaling of e-infrastructures to support data-intensive research collaborations
Yassir et al. Graph-based model and algorithm for minimising big data movement in a cloud environment
KR102183274B1 (en) System and method for distributed processing, and apparatus applied to the same
EP3719719A1 (en) Utilizing a machine learning model to predict a quantity of cloud resources to allocate to a customer
Khan et al. AN EFFICIENT TASK SCHEDULING ALGORITHM TO OPTIMIZE RELIABILITY IN MOBILE COMPUTING
RU162899U1 (en) INFORMATION SYSTEM SERVICE MANAGEMENT MODEL
Biçici A cloud monitor to reduce energy consumption with constrained optimization of server loads
Moorthy et al. Failure-aware resource provisioning mechanism in cloud infrastructure

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190317