В настоящее время доля использования технологии облачных вычислений в современных бизнес-процессах компаний неуклонно растет. Несмотря на то, что это позволяет снижать стоимость владения и эксплуатации ИТ-инфраструктуры, существует ряд проблем связанных с управлением центрами обработки данных. Одной из таких проблем является эффективность использования имеющихся в распоряжении компаний вычислительных и сетевых ресурсов. Одним из направлений оптимизации является процесс управления трафиком сервис-ориентированных облачных приложений в центрах обработки данных (ЦОД). При многозвенной архитектуре современных ЦОД такая задача весьма не тривиальная. Преимуществом современной инфраструктуры виртуализации является возможность использования программно-конфигурируемых сетей и программно-управляемых хранилищ данных. Однако существующие алгоритмические решения при оптимизации не учитывают ряд особенностей формирования трафика в сети с несколькими классами приложений. В рамках проведенного исследования решена задача оптимизации распределения трафика сервис-ориентированных облачных приложений для программно-управляемой инфраструктуры виртуального ЦОД. Предложена имитационная модель, позволяющая описать трафик в программно-конфигурируемых сегментах сети ЦОД, участвующих в обработке запросов пользователей к сервис-ориентированным облачным приложениям, расположенным в сетевой среде, включающей в себя гетерогенную облачную платформу и программно-конфигурируемые хранилища данных. Разработанная модель позволила реализовать алгоритм управления трафиком облачных приложений и оптимизировать доступ к системе хранения, за счет эффективного использования канала для передачи данных. В ходе экспериментальных исследований установлено, что применение разработанного алгоритма позволяет сократить время отклика сервис-ориентированных облачных приложений и, как следствие, повысить производительность обработки запросов пользователей и снизить количество отказов.
Currently, the proportion of use of cloud computing technology in today’s business processes of companies is growing steadily. Despite the fact that it allows you to reduce the cost of ownership and operation of IT infrastructure, there are a number of problems related to the control of data centers. One such problem is the efficiency of the use of available companies compute and network resources. One of the directions of optimization is the process of traffic control of service-oriented cloud applications in data centers. Given the multi-tier architecture of modern data center, this problem does not quite trivial. The advantage of modern virtual infrastructure is the ability to use software-defined networks and software-defined data storages. However, existing solutions with algorithmic optimization does not take into account a number of features forming network traffic with multiple classes of applications. Within the framework of the exploration solved the problem of optimizing the distribution of traffic service-oriented cloud applications for the software-defined virtual data center infrastructure. A simulation model describing the traffic in data center and software-defined network segments involved in the processing of user requests for service-oriented cloud applications located network environment that includes a heterogeneous cloud platform and software-defined data storages. The developed model has allowed to implement cloud applications traffic control algorithm and optimize access to the storage system through the effective use of the channel for data transmission. In experimental studies found that the application of the developed algorithm can reduce the response time of service-oriented cloud applications, and as a result improve the performance of processing user requests and to reduce the number of failures.
1. Болодурина И.П., Парфёнов Д.И. Алгоритмы комплексной оптимизации потребления вычислительных ресурсов в облачной системе дистанционного обучения / И.П. Болодурина, Д.И. Парфёнов // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2013. – № 9. – С. 177–184.
2. Болодурина И.П., Парфёнов Д.И. Управление потоками данных в высоконагруженных информационных системах, построенных на базе облачных вычислений // Системы управления и информационные технологии. – 2015. – № 1.1. – С. 111–118.
3. Bocchi E., Drago I., Mellia M. Personal Cloud Storage Benchmarks and Comparison // IEEE Transactions on Cloud Computing. – 2015. – Vol. 99. – IEEE, 2015. – Р. 1–14.
4. Bolodurina I., Parfenov D., Shukhman A. Approach to the effective controlling cloud computing resources in data centers for providing multimedia services // Control and Communications (SIBCON), 2015 International Siberian Conference on. – IEEE, 2015. – Р. 1–6.
5. Charuenporn P., Intakosum S. Qos-Security Metrics Based on ITIL and COBIT Standard for Measurement Web Services // J. UCS. – 2012. – Vol. 18. – № 6. – Р. 775–797; available at: www. http://jucs.org/jucs_18_6.
6. Rajiv R., Benatallah B., Schahram D., Michael P. Cloud Resource Orchestration Programming: Overview, Issues, and Directions // IEEE Internet Computing. – 2015. – Vol. 19, Issue: 5. – Р. 46–56.
7. Thiago A.L., Genez L.F., Bittencourt E., Madeira R.M. Workflow scheduling for SaaS / PaaS cloud providers considering two SLA levels // Network Operations and Management Symposium (NOMS). – IEEE, 2012. – Р. 906–912.