Оптимізація ресурсів інформаційної системи при розподіленій обробці даних

Abstract

В алгоритмах балансування навантаження велику роль відіграють віддаленість та гетерогенність обчислювальних ресурсів, що суттєво впливає на загальний час виконання задач, середній час очікування задач у черзі та час простою ресурсів. У випадку, коли обчислювальні ресурси знаходяться близько один до одного, динамічні алгоритми є більш ефективними, оскільки обчислення оптимального ресурсу для виконання задачі відбуваються миттєво, в той час як навантаження на ресурси є збалансованим. При великій розподіленості системи кожен запит до обчислювального ресурсу та сховища даних займає деякий час. Тому більш ефективними є статичні методи. Розроблено емулятор grid-системи, який дозволяє проаналізувати ефективність кожного алгоритму балансування навантаження завдяки гнучкому конфігуруванню параметрів системи. Запропонований адаптивний алгоритм враховує всі недоліки існуючих алгоритмів, зокрема: затримку в повідомленнях, якими обмінюються обчислювальні ресурси з планувальником задач та сховищем даних, кешування інформації про стан ресурсів, приорітизацію списку ресурсів за рівнем завантаженості, врахування віддаленості сховища даних та продуктивності кожного ресурсу. Виявлено, що при високій інтенсивності потоку задач варто проводити оновлення кешу адаптивного алгоритму якомога рідше. Це пов'язано з тим, що ресурси знаходяться в режимі спокою та готові приймати нові задачі на виконання з мінімальною затримкою.