Подход к разработке архитектуры программного комплекса поддержки процесса переразмещения виртуальных машин виртуализированного центра обработки данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Распределенность разработанной системы поддержки обусловлена необходимостью получения параметров машин виртуальных и физических виртуализированного центра обработки данных (ЦОД) с учетом локальной или территориальной распределенности их серверных платформ. Материалы и методы. При разработке архитектуры программного комплекса использовалась парадигма «менеджер-агенты». При этом для поддержки кроссплатформенности сервисного программного обеспечения виртуализированного ЦОД рассмотрена возможность совместимости с интерфейсами прикладного программирования существующих распределенных систем мониторинга, таких как Zabbix, NetCrunch, OpenNMS и др. Результаты. Проведена экспериментальная оценка эффективности программного комплекса переразмещения виртуальных машин виртуализированного ЦОД. Выводы. Сформированная система поддержки отличается возможностью расширения и высокой адаптивностью к условиям современных виртуализированных ЦОД.

Об авторах

Наталья Юрьевна Бумажкина

Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: orui@mvd.ru

адъюнкт

(Россия, г. Орёл, ул. Приборостроительная, 35)

Список литературы

  1. Жукабаева Т. К., Кусаинова А. Т. Технология Больших данных (Big Data). Основные характеристики и перспективы применения // ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net
  2. Hemn B. A. A brief survey on big data: technologies, terminologies and data-intensive applications // Journal of Big Data. 2022. Vol. 9 (1). P. 36. doi: 10.1186/s40537-022- 00659-3
  3. Bakhtiyar S., Oleg S. Building the Software Defined Data Center // Proceedings of the Institute for System Programming of RAS. 2018. Vol. 30 (6). P. 7‒24. doi: 10.15514/ISPRAS-2018-30(6)-1.
  4. Yaseein S. H., Maen A., Ahmed S. A., Saleh A. Data Centre Infrastructure: Design and Performance // Latest Advances and New Visions of Ontology in Information Science. 2023. doi: 10.5772/intechopen.109998
  5. Бумажкина Н. Ю. К вопросу о виртуализации вычислительных и телекоммуникационных ресурсов центра обработки данных // Научная сессия ТУСУР – 2024: XXIX Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск, 2024. C. 107‒110.
  6. Shabanov B. M., Samovarov O. I. Building the Software Defined Data Center // Proceedings of the Institute for System Programming of RAS. 2018. doi: 10.15514/ISPRAS-2018-30(6)-1
  7. Bumazhkina N. Yu., Zaharova I. N., Kochkurov A. E. On the use of live migration technologies for virtual machines in the task of optimizing data center resources // Modern informatization problems in simulation and social technologies (MIP-2024'SCT) Proceedings of the XXIX-th International Open Science Conference. Yelm, WA, USA, 2024. Vol. 2. P. 133‒137.
  8. Mollamotalebi M. Shahnaz H. Multi-objective dynamic management of virtual machines in cloud environments // Journal of Cloud Computing. 2017. Vol. 6 (1). doi: 10.1186/s13677-017-0086-z
  9. Choudhary A., Govil M., Singh G., Awasthi L., Pilli E., Kapil D. A critical survey of live virtual machine migration techniques // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. 2017. Vol. 6 (23). P. 2‒41. doi: 10.1186/s13677-017-0092-1
  10. Shakya A., Garg D., Nayak P. Hybrid Live VM Migration: An Efficient Live VM Migration Approach in Cloud Computing // Advanced Informatics for Computing Research. 2018. P. 600–611. doi: 10.1007/978-981-13-3140-4_54
  11. Mishra M., Sahoo A. On theory of VM placement: Anomalies in existing methodologies and their mitigation using a novel vector based approach // IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD). 2011. P. 275–282. doi: 10.1109/CLOUD.2011.38
  12. Карпова О. В., Филонова Ю. Б., Кузина В. В. Критерии оценки качества и рисков технологического процесса разработки программного продукта // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2024. № 1. С. 56–69.
  13. Bae S. JavaScript Data Structures and Algorithms: An Introduction to Understanding and Implementing Core Data Structure and Algorithm // Library of Congress Control Number: 2019930417. 2019. doi: 10.1007/978-1-4842-3988-9
  14. Федорова Л. М. Системы мониторинга. Обзор и сравнение // Вестник науки и образования. 2020. Т. 4, № 10 (88). С. 16‒18.
  15. Ramasubramani V., Adorf C. S., Dice B. D. signac: A Python framework for data and workflow management // 17th Python in Science Conference At: Austin, TX. 2018. doi: 10.25080/Majora-4af1f417-016
  16. Майер Р. В. Компьютерное моделирование : учеб.-метод. пособие для студентов педагогических вузов [Электронное учебное издание на компакт-диске]. Глазов : Глазов. гос. пед. ин-т, 2015. 24,3 Мб.
  17. Аверина Т. А. Построение алгоритмов статистического моделирования систем со случайной структурой : учеб. пособие. Новосибирск : РИЦ НГУ, 2015. 155 с.
  18. Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Майоров Г. С. Разработка мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы в программной среде AnyLogic // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24 (5). С. 1080–1092.
  19. Егоров С. Выбор языка имитационного моделирования, или не заколачивайте гвозди микроскопом. URL: https://www.anylogic.ru/blog/vybor-yazyka-imitatsionnogomodelirovaniya- ili-ne-zakolachivayte-gvozdi-mikroskopom/ (дата обращения: 09.01.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».