CC BY
45
УДК 681.324
КЛАСТЕРЫ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ УСЛУГ С ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩЕЙ РЕКОНФИГУРАЦИЕЙ
В.А Богатырев1, А.В. Богатырев2
Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики.
(Университет ИТМО); 197101, Санкт-Петербург, пр. Кронверкский, 49
Для информационных систем кластерной архитектуры проанализированы возможности повышение эффективности предоставления информационных услуг в реальном времени в результате адаптивной энергосберегающей реконфигурации системы, сопровождающейся отключением узлов, избыточных для обеспечения требуемого качества услуг.
Ключевые слова: энергосбережение, надежность, кластер, реальное время, оптимизация, реконфигурация, оптимизация.
LUSTERS PROVIDE INFORMATION SERVICES WITH ENERGY SAVING
RECONFIGURATION
V.A. Bogatyrev, A. C. Bogatyrev National research University of information technologies, mechanics and optics. (University
ITMO); 197101, St. Petersburg, Kronverksky prospect, 49 For information systems cluster architectures analyzed the possibility of increasing the efficiency of information services in real time through an adaptive energy-efficient reconfiguration of the system, accompanied by disconnecting nodes, redundant to ensure the required quality of services.
Keywords: energy efficiency, reliability, cluster, real time optimization, reconfiguration, optimization.
Введение
Эффективность вычислительных систем в сфере информационного сервиса, в том числе их экономическая эффективность, во многом определяется уровнем энергопотребления, информационной безопасности [1] и функциональной надежности [2-5], под которой понимается надежность выполнения запросов с учетом требуемых сроков и качества обслуживания. Повышение готовности (доступности) и надежности информационных систем достигается в результате резервирования, которое вместе с тем приводит к удорожанию системы, и к росту энергопотребления, что влечет дополнительные эксплуатационные потери и снижение потенциального уровня надежности от резервирования. Снижение надежности информационной системы при увеличении ее энергопотреблении обусловливается ужесточением условий функционирования, в том числе в результате повышения тепловыделения.
Для снижения отрицательного влияния резервирования компьютеров на рост энергопотребления с целью повышения надежности и экономической эффективности центра обработки данных могут применяться [6]:
• кондиционирование и охлаждение;
• оптимизация количества узлов;
• новейшие микропроцессоры с низким напряжением питания и энергопотреблением;
• хранение данных на базе флэш-памяти с низким энергопотреблением;
• Blade серверы.
Эффективность использования резервированных ресурсов, в том числе по возможности управления энергопотреблением, достигается при их консолидации в результате объединения компьютерных узлов в кластеры. Консолидация ресурсов хранения и обработки данных в кластерах позволяет реализовать динамическое распределение поступающего потока запросов [7,8] при адаптивной реконфигурации системы к накоплению отказов и изменениям входной нагрузки [9,10].
1 Богатырев Владимир Анатольевич, доктор технических наук, профессор кафедры Вычислительной техники. Университет ИТМО, тел.:+7 911 726 02 26, е-mail:vladimir.bogatyrev@gmail.com;
2Богатырев Анатолий Владимирович аспирант кафедры Вычислительной техники Университет ИТМО тел. (812) 555-24-40, е-таИ: gangleon@gmail.com
Для кластерных систем при адаптивной реконфигурации с целью повышения экономической эффективности предоставления информационных услуг реального времени, когда стоимость услуги зависит от задержки ее предоставления, должны учитывать требования своевременности обслуживания запросов при минимизации энергосбережения кластера.
Для обеспечения своевременности предоставления информационных услуг в зависимости от интенсивности потока запросов может потребоваться различное число активных компьютерных узлов, что позволяет реализовать режим энергосбережения на основе адаптивной реконфигурации системы, при которой часть узлов, сверх минимально необходимого числа для качественного обслуживания запросов, может отключаться (переключаться в холодный резерв). При обнаружении увеличения потока запросов происходит адаптивное подключение необходимого числа узлов, находящихся в холодном резерве. Для рассматриваемой организации кластерных систем большей гибкости и соответственно больших возможностей по адаптивной реконфигурации потенциально можно достичь при объединении в кластер большего числа более простых и дешевых компьютерных узлов, в том числе на основе технологии В1ас1е-серверов, которые имеют собственные системы управления охлаждением и электропитанием [6].
Таким образом, представляется актуальным исследование возможностей адаптивной энергосберегающей реконфигурации кластерных систем, которая потенциально может привести к повышению экономической эффективность предоставления информационных услуг в реальном времени, когда стоимость услуги зависит от задержки ее предоставления.
Постановка задачи исследования
Рассмотрим вычислительную систему кластерной архитектуры, предназначенную для предоставления информационных услуг в реальном времени в условиях сбоев, отказов и ошибок.
Кластерная система объединяет п одинаковых серверов, представимых однока-нальными системами массового обслуживания с бесконечной очередью. В кластер с интенсивностью Л поступает общий поток запросов, каждый из которых может быть распределен на
обслуживание в любой узел. Среднее время обслуживания запросов во всех узлах будем считать одинаковым и равным V .
Будем считать, что при предоставлении информационных услуг в реальном времени, прибыль от безошибочного выполнения каждого запроса, если время его ожидания была меньше ¿0 равна а1 , а если больше ¿0 или результат ошибочный, то налагается штраф равный а2, при этом расходы на электропитание каждого узла в единицу времени равны а3. Будем считать, что имеется возможность отключения узлов (серверов) и отказов от предоставления услуг без наложения каких либо санкций.
Целью работы является исследование возможностей повышение экономической эффективности предоставления информационных услуг в реальном времени в результате адаптивной энергосберегающей реконфигурации системы, сопровождающейся отключением компьютерных узлов, избыточных для обеспечения требуемого качества услуг.
Достижение поставленной цели сопряжено с:
• построением модели кластера, позволяющей оценить эффективность предоставления информационных услуг реального времени в зависимости от интенсивности входного потока запросов и числа активных узлов кластера;
• постановкой и решением задачи поиска оптимального числа отключаемых узлов (переключаемых в холодный резерв), позволяющего максимизировать эффект от предоставления услуг в реальном времени с учетом затрат на энергопотребление.
Оценка доходов от предоставления информационных услуг при резервировании запросов.
Прибыль от предоставления информационных услуг, получаемую в единицу времени, при адаптивной энергосберегающей реконфигурации и без нее определим соответственно как:
А = ЛЬ(Ра1-(1-Р)а2)-а3(п-к). А1 = ЛЬ(Р1а1 -(1-^)а2)-ОзП.
где: Ь - доля потока запросов, принимаемых кластером к обслуживанию; £ - число отключенных узлов (находящихся в холодном резерве); Р, Р1 - вероятности своевременного полу-
В.А Богатырев, А.В. Богатырев
чения безошибочных результатов для систем с реконфигурацией и без нее.
При этом Рх=гхр, Р = гр; где р - вероятность того, что во время t = ¿0 от поступления запроса до выдачи результатов с выходного буфера, отказы сбои и ошибки, приводящие к искажению или не получению результатов не возникают; г, Г\ - вероятности того, что время ожидания запросов в очереди узла меньшее предельно допустимого значения ¿о соответственно для кластеров с реконфигурацией и без нее.
г = 1 - (у6Л/(и - *)) ехр(-Г0 (V-1 - ЬА/(п - к)), гх = 1 - (уЬА/п) ехр(-?0 (у-1 - (¿Л/я))), р = ехр(-Л(*0+у))5
где ЬЛ - интенсивность потока запросов, принимаемая в кластер на обслуживание, а X -суммарная интенсивность отказов и ошибок вычислений в одном узле.
Оптимизация кратности резервирования запросов
В результате оптимизации при заданной интенсивности потока запросов Л требуется определить число отключаемых компьютерных узлов в кластере (переключаемых в холодный резерв) к, и долю принимаемых к обслуживанию запросов. Критерий оптимизации - максимум А прибыли от предоставления информационных услуг с учетом затрат на энер-
" " к,Ь "
гопотребление при условии обеспечения стационарности процесса обслуживания
(ЬуА/(п-к))< 1.
При оптимизации кластера без энергосберегающей реконфигурации определяется только доля принимаемых к обслуживанию запросов, для которой достигается максимум доходов от предоставления услуг Мах(Ах) при
ь
условии стационарности 6уЛ/п< \ .
При поступлении неоднородного потока запросов с различной доходностью от предоставления услуг постановка задачи оптимизации должна ставиться с учетом приоритетности обслуживания запросов [11,12].
Приведем пример оптимизации процесса предоставления информационных услуг реального времени в зависимости от интенсивности входного потока Л, для кластера, содержащего «=15 серверов. Расчеты проведем для предельно допустимом времени ожидания запросов в очереди ¿0=2 с, среднем времени обслуживания запросов у=1 с, а\=1 у.е., а2= 2 у.е. и а3=0,1у.е.
Результаты поиска параметров оптимизации представлены на рис 1, на котором кривая 1 соответствует оптимальным значениям доли подключенных узлов К=к/п при реконфигурации кластера, кривая 2 соответствует оптимальной доли Ь запросов, принимаемых к обслуживанию кластером.
Результаты расчета эффективности предоставления информационных услуг представлены на рис.2 , на котором кривая 1 соответствует кластеру с адаптивной реконфигурацией при оптимальных значениях параметров Ь и к , а кривая 2 - кластеру без реконфигурации при оптимизации доли принимаемых к обслуживанию запросов Ь. Результаты расчетов показывают высокую эффективность энергосберегающей реконфигурации особенно при низкой загрузке системы.
Рисунок 1 - Оптимальные параметры оптимизации реконфигурируемого кластера
Рисунок - 2. Эффективность реконфигури-руемого кластера при оптимальных параметрах к и Ь
Заключение
Для кластерных систем реального времени, консолидирующих ресурсы серверов, с организацией локальных очередей в каждом из них оценена эффективность адаптивной энергосберегающей реконфигурации, основанной на отключении (переключении в холодный резерв) компьютерных узлов избыточных для обеспечения требуемого качества услуг.
Показана высокая эффективность энергосберегающей реконфигурации особенно при низкой загрузке системы.
Предложена модель кластера, позволяющая оценить эффективность предоставления информационных услуг реального времени в зависимости от интенсивности входного потока и числа активных узлов кластера.
Предложена постановка и решение задачи оптимальной реконфигурации кластера с адаптивным определение числа активных узлов и переключением остального числа узлов в холодный резерв, позволяющей получить максимальный эффект от предоставления услуг в реальном времени с учетом их своевременности и затрат на энергопотребление.
Литература
1. Гатчин Ю.А., Жаринов И.О., Коробейников А.Г. Математические модели оценки инфраструктуры системы защиты информации на предприятии // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 2 (78). С. 92-95.
2. Шубинский И. Б. Функциональная надежность информационных систем: методы анализа. - М.: Журнал "Надежность", 2012. - 296 с.
3. Перегуда А.И., Перегуда A.A., Тимашев Д.А. Математическая модель надежности компьютерных сетей //Надежность. 2013. № 4 (47). С. 18-30
4. Богатырев В. А., Богатырев C.B., Богатырев A.B. Функциональная надежность вычислительных систем с перераспределением запросов // Изв. вузов. Приборостроение. - 2012. - Т. 55. - № 10. - С. 5357.
5. Богатырев В.А. Отказоустойчивость и сохранение эффективности функционирования многомагистральных распределенных вычислительных систем // Информационные технологии.-1999. № 9. С. 4448.
6. Энергосбережение в сфере компьютерных технологий: мифы и реальность. [Электронный ресурс] URL: http://www.dltens.ru/energosberegteh.html (Дата обращения 09.12.2014)
7. Богатырев В. А. Мультипроцессорные системы с динамическим перераспределением запросов через общую магистраль // Изв. Вузов. Приборостроение. 1985. №3. С.33-38.
8. Bogatyrev V.A. , Bogatyrev S.V., Golubev I. Y. Optimization and the Process of Task Distribution between Computer System Clusters // Automatic Control and Computer Sciences. - 2012. - N3.-P. 103-111.
9. Богатырев В.А. Комбинаторный метод оценки отказоустойчивости многомагистрального канала // Методы менеджмента качества. 2000. № 4. С. 30-35.
10. Богатырев В.А. Отказоустойчивость функционально-распределенных систем // Методы менеджмента качества.2001. № 3. С. 34-37.
11. Алиев Т.И. Проектирование систем с приоритетами //Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2014. Т. 57. № 4. С. 30-35
12. Алиев Т.И., Муравьева-Витковская Л.А Приоритетные стратегии управления трафиком в мульти-сервисных компьютерных сетях // Изв. Вузов. Приборостроение. 2011. Т. 54. № 6. С. 44-48
