ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2022-22-2-269-278ntv-158Research ArticleКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИCOMPUTER SCIENCEИмитационная модель облачных вычислений со спорадическим механизмом управления параллельным решением задачCloud computing simulation model with a sporadic mechanism of parallel task solving controlhttps://orcid.org/0000-0003-4313-0887ГолосовП. Е.GolosovP. E.

 Голосов Павел Евгеньевич — кандидат технических наук, декан 

 Москва, 119571 

 sc 55035594300 

Pavel E. Golosov — PhD, Dean 

Moscow, 119571 

 sc 55035594300 

pgolosov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-4121-1894ГостевИ. М.GostevI. M.

Гостев Иван Михайлович — доктор технических наук, ведущий научный сотрудник 

 sc 6602252369 

 Москва, 127051 

Ivan M. Gostev — D.Sc., Leading Researcher 

 Moscow, 127051 

 sc 6602252369

igostev@gmail.comРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНГХиГС)РоссияThe Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA)Russian FederationИнститут проблем передачи информации имени А.А. Харкевича РАНРоссияInstitute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences (Kharkevich Institute)Russian Federation202214122024222269278Copyright © Голосов П.Е., Гостев И.М., 20242024Голосов П.Е., Гостев И.М.Golosov P.E., Gostev I.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/158

Рассмотрена имитационная модель вычислительной системы, построенная в среде Simulink (SimEvent). В соответствии с теорией массового обслуживания система классифицируется как G/G/n/∞. При этом в системе присутствует множество входных потоков, их очередь бесконечна, применяются две обратные связи, отражающие ситуацию повторной обработки в случае отказа или отсутствия решения при первой попытке обработки. Архитектура системы ориентирована на параллельную обработку определенного класса задач, при этом сами задачи независимы по данным. Модель исследована при равномерно распределенных и экспоненциальных входных потоках. Исследована ситуация непрерывных потоков нескольких типов задач, для которых варьируются приоритеты и число фрагментов разбиения. Число фрагментов обуславливает степень параллелизма при выполнении задачи. Показан способ автоматического определения оптимального количества фрагментов задачи для гарантии ее выполнения в директивный срок. Предложено использование механизмов спорадического управления количеством фрагментов задач, поступающих в непрерывном потоке, и управления приоритетами каждого из фрагментов задач. Данный механизм позволит существенно ускорить прохождение задач в директивный срок выполнения. Снижена нагрузка на вычислительную систему и повышена эффективность ее работы. Применение предложенных алгоритмов существенно упростит механизмы планирования в вычислительной системе, что позволит исключить использование планировщика.

A simulation model of a computer system built in the Simulink (SimEvent) environment is considered. According to the queuing theory, the system is classified as G/G/n/∞. This means that there are multiple input streams in the system, their queue is infinite, and two feedbacks are applied. These feedbacks reflect the situation of the repeated processing in case of failure or lack of a solution at the first processing attempt. The system architecture under consideration is focused on parallel processing of a certain class of tasks, while the tasks themselves are data-independent. The model is investigated for uniformly distributed and exponential input streams. The situation of continuous streams for several types of tasks is considered, for which priorities and the numbers of partitioning fragments vary. The number of fragments determines the degree of parallelism in the execution of the task. The paper shows a method for automatically determining the optimal number of task fragments to guarantee its completion within the target period. The use of sporadic control mechanisms for a number of the task fragments received in a continuous stream and the priorities managing of each of the task fragments are proposed. The proposed mechanism of the sporadic management made it possible to significantly speed up the tasks completion within the target deadline. As a result, the load on the computing system has been reduced and the efficiency of its operation has been increased. The use of the proposed algorithms significantly simplifies the scheduling mechanisms in the computer system, which allows you to exclude the scheduler.

имитационное моделированиеоблачные и распределенные системыпланированиеэффективность выполнениядирективный срок выполненияспорадическое управлениеcloud computingparallel algorithmssimulation modelingschedulingeffectiveness of executiondeadlinesporadic controlSimEventSimulinkReferencesErl T., Puttini R., Mahmood Z. Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture. Pearson, 2013. 528 p.Erl T., Puttini R., Mahmood Z. Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture. Pearson, 2013, 528 p.Sudheer M.S., Reddy K.G., Sree R.K., Raju V.P. An effective analysis on various scheduling algorithms in cloud computing // Proc. of the International Conference on Inventive Computing and Informatics (ICICI). 2017. P. 931–936. https://doi.org/10.1109/ICICI.2017.8365274Sudheer M.S., Reddy K.G., Sree R.K., Raju V.P. An effective analysis on various scheduling algorithms in cloud computing. Proc. of the International Conference on Inventive Computing and Informatics (ICICI), 2017, pp. 931–936. https://doi.org/10.1109/ICICI.2017.8365274Hu J., Gu J., Sun G., Zhao T. A scheduling strategy on load balancing of virtual machine resources in cloud computing environment // Proc. of the 3rd International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Programming (PAAP). 2010. P. 89–96. https://doi.org/10.1109/PAAP.2010.65Hu J., Gu J., Sun G., Zhao T. A scheduling strategy on load balancing of virtual machine resources in cloud computing environment. Proc. of the 3rd International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Programming (PAAP), 2010, pp. 89–96. https://doi. org/10.1109/PAAP.2010.65 4. Brandberg C., Di Natale M. A SimEvents model for the analysis of scheduling and memory access delays in multicores. Proc. of the 13th International Symposium on Industrial Embedded Systems (SIES), 2018, pp. 8442094. https://doi.org/10.1109/SIES.2018.8442094Brandberg C., Di Natale M. A SimEvents model for the analysis of scheduling and memory access delays in multicores // Proc. of the 13th International Symposium on Industrial Embedded Systems (SIES). 2018. P. 8442094. https://doi.org/10.1109/SIES.2018.8442094Gomathi B., Krishnasamy K. Task scheduling algorithm based on Hybrid Particle Swarm Optimization in cloud computing environment. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, vol. 55, no. 1, pp. 33–38.Gomathi B., Krishnasamy K. Task scheduling algorithm based on Hybrid Particle Swarm Optimization in cloud computing environment // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2013. V. 55. N 1. P. 33–38.Rossi F.D., Calheiros R.N., De Rose C.A.F. A terminology to classify artefacts for cloud infrastructure. Research Advances in Cloud Computing. Springer, 2017, pp. 75–91. https://doi.org/10.1007/978-981-10-5026-8_4Rossi F.D., Calheiros R.N., De Rose C.A.F. A terminology to classify artefacts for cloud infrastructure // Research Advances in Cloud Computing. Springer, 2017. P. 75–91. https://doi.org/10.1007/978-981-10-5026-8_4Tomar A., Pant B., Tripathi V., Verma K.K., Mishra S. Improving QoS of cloudlet scheduling via effective particle swarm model. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2022, vol. 768, pp. 137–150. https://doi.org/10.1007/978-981-16-2354-7_13Tomar A., Pant B., Tripathi V., Verma K.K., Mishra S. Improving QoS of cloudlet scheduling via effective particle swarm model // Lecture Notes in Electrical Engineering. 2022. V. 768. P. 137–150. https://doi.org/10.1007/978-981-16-2354-7_13Golosov Р.Е., Kozlov M.V., Malashenko Yu.E., Nazarova I.A., Ronzhin A.F. Analysis of computer job control under uncertainty. Journal of Computer and Systems Sciences International, 2012, vol. 51, no. 1, pp. 49–64. https://doi.org/10.1134/S1064230711060062Golosov Р.Е., Kozlov M.V., Malashenko Yu.E., Nazarova I.A., Ronzhin A.F. Analysis of computer job control under uncertainty // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2012. V. 51. N 1. P. 49–64. https://doi.org/10.1134/S1064230711060062Zymbler M.L. A parallel discord discovery algorithm for time series on many-core accelerators. Numerical Methods and Programming, 2019, vol. 20, no. 3, pp. 211–223. (in Russian). https://doi.org/10.26089/NumMet.v20r320Цымблер М.Л. Параллельный алгоритм поиска диссонансов временного ряда для многоядерных ускорителей // Вычислительные методы и программирование. 2019. Т. 20. № 3. С. 211– 223. https://doi.org/10.26089/NumMet.v20r320Golosov P.E., Gostev I.M. On some simulation models of operating system functioning with preemptive scheduling. Telecommunications, 2021, no. 8, pp. 2–22. (in Russian). https://doi.org/10.31044/1684-2588-2021-0-8-2-22Голосов П.Е., Гостев И.М. Об имитационном моделировании функционирования операционной системы с вытесняющим планированием // Телекоммуникации. 2021. № 8. С. 2–22. https://doi.org/10.31044/1684-2588-2021-0-8-2-22Li W., Mani R., Mosterman P.J. Extensible discrete-event simulation framework in SimEvents. Proc. of the 2016 Winter Simulation Conference (WSC), 2016, pp. 943–954. https://doi.org/10.1109/WSC.2016.7822155Li W., Mani R., Mosterman P.J. Extensible discrete-event simulation framework in SimEvents // Proc. of the 2016 Winter Simulation Conference (WSC). 2016. P. 943–954. https://doi.org/10.1109/ WSC.2016.7822155Tareghian S., Bornaee Z. A new approach for scheduling jobs in cloud computing environment. Cumhuriyet University Faculty of Science Science Journal (CSJ), 2015, vol. 36, no. 3, pp. 2499–2506.Tareghian S., Bornaee Z. A new approach for scheduling jobs in cloud computing environment // Cumhuriyet University Faculty of Science Science Journal (CSJ). 2015. V. 36. N 3. P. 2499–2506.Kecskemeti G., Hajji W., Tso F.P. Modelling low power compute clusters for cloud simulation. Proc. of the 25th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP), 2017, pp. 39–45. https://doi.org/10.1109/PDP.2017.33Kecskemeti G., Hajji W., Tso F.P. Modelling low power compute clusters for cloud simulation // Proc. of the 25th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP). 2017. P. 39–45. https://doi.org/10.1109/ PDP.2017.33MathWorks. 2016. Simulink® User’s Guide. MathWorks®, Release R2016a, Natick, MA.MathWorks. 2016. Simulink® User’s Guide. MathWorks®, Release R2016a, Natick, MA.MathWorks. 2016. SimEvents®, User’s Guide. MathWorks®, Release R2016a, Natick, MA.MathWorks. 2016. SimEvents®, User’s Guide. MathWorks®, Release R2016a, Natick, MA.Golosov P.E., Gostev I.M. About one cloud computing simulation model. Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, Conference Proceedings, 2021, pp. 9416100. https://doi.org/10.1109/IEEECONF51389.2021.9416100Golosov P.E., Gostev I.M. About one cloud computing simulation model // Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, Conference Proceedings. 2021. P. 9416100. https://doi.org/10.1109/IEEECONF51389.2021.9416100Golosov P.E., Gostev I.M. Simulation of servers with interrupts in large multiprocessor systems. Journal of Instrument Engineering, 2021, vol. 64, no. 11, pp. 879–886. (in Russian). https://doi.org/10.17586/0021-3454-2021-64-11-879-886Голосов П.Е., Гостев И.М. Имитационное моделирование серверов с прерываниями в больших многопроцессорных системах // Известия вузов. Приборостроение. 2021. Т. 64. № 11. С. 879–886. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2021-64-11-879-886Голосов П.Е., Гостев И.М. Имитационное моделирование серверов с прерываниями в больших многопроцессорных системах // Известия вузов. Приборостроение. 2021. Т. 64. № 11. С. 879–886. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2021-64-11-879-886

The authors declare that there are no conflicts of interest present.