CC BY
0
УДК 681.3
Киншинбаев А.К.
Ацпараттыц ЖYйелер мамандыгыныц MazucmpaHmî Байтурсынов атындагы Костанай вщрлж yHueepcumemi
Казацстан, Костанай Абатов Н.Т. гылыми rn^^î профессор
физика-математика гыльмдарыныц кандидаты Ацпараттыц ЖYйелер жэне информатика кафедрасыныц доцент1 А. Байтурсынов атындагы Костанай ощрлЫ университет1
Казацстан, Костанай
ЭШМД1Л1КТ1 АРТТЫРУ УШ1Н БУЛТТЫ ЕСЕПТЕУ ЖУЙЕЛЕРШ
МОДЕЛЬДЕУ
Ацпараттыц технологиялардыц дамуымен бултты есептеу икемдг жэне масштабталатын есептеу ресурстарын усынуза нег1з болды.. Цазгргг заманзы компаниялар, гылыми уйымдар мен мемлекеттк органдар деректердг вцдеу, ацпаратты сацтау жэне есептеу царцынды тапсырмаларды орындау ушт бултты платформаларга квбгрек квшуде. Дегенмен, деректер квлемг мен пайдаланушылар саныныц артуымен булттыц жуйелердщ вн1мдшг1 мен тшмдшгте цойылатын талаптар артады. Ресурстарды дурыс бвлмеу, шамадан тыс жуктеме жэне есептеу цуатын бгркелш пайдаланбау цызмет кврсету сапасыныц твмендеугне, юдгргстердщ жогарылауына жэне деректердщ жогалуына экелуг мумюн.
Tym^î создер: бултты есептеу, модельдеу, втмдтк, ресурстарды оцтайландыру, жуктеменг тецестгру, виртуалды машиналар, масштабтау, модельдеу модельдерг, таратылзан жуйелер, бултты инфрацурылым.
Kinshinbayev A.K.
Graduete student of the specialty information systems Kostanay Regional University named after A. Baitursynov,
Kazakhstan, Kostanay Abatov N. T. scientific consultant professor
candidate of physical and Mathematical Sciences Associate Professor of the Department of Information Systems and
informatics
Kostanay Regional University named after A. Baitursynov
Kazakhstan, Kostanay
MODELING CLOUD COMPUTING SYSTEMS TO IMPROVE
PERFORMANCE
With the development of information technology, cloud computing has become the basis for providing flexible and scalable computing resources. Modern companies, scientific organizations, and government agencies are increasingly moving to cloud platforms for data processing, information storage, and computingintensive tasks. However, with the increase in data volume and the number of users, the requirements for the performance and efficiency of cloud systems are increasing. Improper allocation of resources, overloads and uneven use of computing power can lead to a decrease in the quality of service, increased delays and data loss.
Keywords: cloud computing, modeling, performance, resource optimization, load balancing, virtual machines, scalability, simulation models, distributed systems, cloud infrastructure.
Зерттеудщ езектшгг Б^лтты есептеу деректердi ецдеу мен сактауда икемдшк пен масштабталуды камтамасыз ететш заманауи акпараттык технологиялардьщ ажырамас белтне айналады. Б^лтты платформалардьщ дамуымен жэне пайдаланушылар саныныц артуымен жYЙелердщ жогары ешмдшп мен сешмдшгш камтамасыз ету ушш ресурстарды пайдалануды оцтайландыру кажеттшп артады. Ресурстарды тшмшз белу, виртуалды машиналардыц шамадан тыс жYктелуi жэне жYктеменiц бiркелкi белiнбеуi б^лтты платформалардыц тиiмдiлiгiн едэуiр темендетш, жауап беру уакытын кебейтiп, пайдаланушыларга кызмет керсету сапасын темендетуi мYмкiн. Осылайша, ец мацызды мшдет-б^лтты жYЙелердi модельдеудiц жэне оцтайландырудыц тиiмдi эдютерш эзiрлеу, б^л жYЙенiц эр тYрлi жагдайдагы эрекетiн болжауга жэне оныц енiмдiлiгiн арттыруга мYмкiндiк бередi. Зерттеудщ езектшгьб^лтты есептеу енiмдiлiгiн арттыратын жэне ресурстарды баскаруды жаксартатын жаца модельдер к^ру кажеттшп.
Зерттеудiц максаты: б^л ж^мыстыц максаты ресурстарды белудi оцтайландыру жэне жYктеменi тецестiру аркылы олардыц енiмдiлiгiн арттыру Yшiн б^лтты есептеу жYЙелерiнiц моделiн эзiрлеу жэне зерттеу болып табылады. Зерттеу б^лтты платформаларды модельдеудiц жаца эдiсiн ^сынады, ол есептеу куатын тиiмдi пайдалануга, масштабтауды жаксартуга жэне жауап беру уакытын азайтуга багытталган. Осы максатка жету Yшiн б^лтты жYЙелердi модельдеудiц колданыстагы эдiстерiне талдау жасау, модельдi эзiрлеу жэне сынау жэне эксперименгтiк деректердi пайдалана отырып, оныц енiмдiлiкке эсерш багалау жоспарлануда.
Зерттеу мiндеттерi:
Б^лтты жYЙелердi модельдеудiц колданыстагы эдiстерiн зерттеу.
Ж^мыстыц бiрiншi кезецiнде б^лтты есептеу жYЙелерiн талдау Yшiн колданылатын колданыстагы эдютер мен модельдерге шолу жасалады. Б^ган кезек модельдерi, агенгтiк модельдер жэне стохастикалык эдiстер сиякты
аналитикалык жэне модельдеу T9C^epi кiредi. 0p6ip эдютщ артыкшылыктары мен шектеулерiн багалау, б^лттагы eнiмдiлiк, масштабтау жэне ресурстарды белу мэселелерш шешу y™ïh ец колданылатындарын аныктау мацызды.
Энiмдiлiктi талдау Yшiн д^рыс модельдi эзiрлеу немесе тацдау.
Колданыстагы тэсiлдердi талдау непзщде б^лттык жYЙелердiц eнiмдiлiгiн тиiмдi талдау ушш жаца немесе бейiмделген модель ^сынылады. Ж^мыстыц б^л бeлiгi виртуалды машиналарды бeлудi оцтайландыруга, жYктеменi тецеспруге жэне айнымалы жэне жогары жYктемелi б^лттык Инфрак¥рылым жагдайында ресурстарды баскаруга багытталган модельдi карастырады. ¥сынылган модель ресурстардыц шамадан тыс ж^мсалуы, жYктеменiц бiркелкi бeлiнбеуi жэне масштабталуды оцтайландыру сиякты мэселелердi тиiмдi шеше алуы мацызды.
¥сынылган эдiстердiц тиiмдiлiгiн экспериментлк тексеру.
Ж^мыстыц соцгы кезецiнде ^сынылган модельге эксперименттiк тестiлеу жYргiзiледi. Эксперимент жYЙенiц eнiмдiлiгiн, масштабталуын жэне жауап беру уакытын багалау Yшiн накты б^лттык платформа деректерiн, сондай-ак эртYрлi жYктеме сценарийлерiн пайдаланады. Б^л ^сынылган модельдiц дэстYрлi тэсiлдермен салыстырганда eнiмдiлiктi каншалыкты жаксартатынын тексеруге жэне мYмкiн болатын шектеулер мен кемшiлiктердi аныктауга мYмкiндiк бередi.
Гылыми жацалык:
Ж^мыстыц гылыми жацалыгы ресурстарды бeлудi жэне жYктеменi тецестiрудi оцтайландыру аркылы eнiмдiлiктi арттыруга багытталган б^лтты есептеу жYЙелерiнiц жаца немесе бейiмделген моделiн ^сынуда жатыр. Колданыстагы шешiмдерден айырмашылыгы, модель динамикалык жэне масштабталатын б^лттык платформалардыц ерекшелiктерiн ескередi, мысалы, айнымалы жYктеме, виртуалды машиналардыц эр тYрлi тиш^ арасындагы байланыс жэне накты уакыт режимiнде ресурстарды адаптивтi бeлу кажеттшп. Ж^мыс аясында виртуалды машиналарды орналастыруды оцтайландыру Yшiн жаца алгоритм эзiрленетiн болады, б^л жауап беру уакытын кыскартуга, есептеу куатын пайдалануды жаксартуга жэне б^лттык жYЙенiц жалпы тшмдшпн арттыруга мYмкiндiк бередi.
Б^л ж^мыста б^лтты есептеу жYЙелерiн олардыц eнiмдiлiгiн арттыру максатында модельдеудiц негiзгi аспектiлерi карастырылды. Колданыстагы модельдеу тэсiлдерi мен эдютер^ соныц iшiнде аналитикалык жэне модельдеу модельдерi талданды, б^лтты платформаларды оцтайландыру контекстiнде олардыц артыкшылыктары мен шектеулерi аныкталды.
Талдау негiзiнде ресурстарды тиiмдi бeлуге жэне жYктеменi тецеспруге багытталган жаца модель ^сынылды, б^л Б^лтты жYЙелердiц eнiмдiлiгiн едэуiр арттыруга мYмкiндiк бередi. Эзiрленген тэсiл есептеу куатын асыра пайдалану, масштабталуды оцтайландыру жэне жYЙенiц жауап беру уакытын азайту сиякты мэселелердi шешуге багытталган.
Осылайша, орындалган жумыс бултты есептеу жYЙелерiн модельдеу эдютершщ дамуына айтарлыктай улес косады, олардыц eнiмдiлiгi мен ресурстарды оцтайлы пайдаланудыц жаца мYмкiндiктерiн ашады. 0pi карайгы зерттеулер модельдi жет!вдруге, ресурстарды адаптивтi белу алгоритмдерiн жаксартуга жэне улкен деректердi ецдеу жэне Заттар интернет (IoT) сиякты баска сценарийлерде усынылган тэсiлдi колдану аясын кецейтуге багытталуы мYмкiн.
ПайдаланылFан эдебиеттер raiMi
1 Буя, Р., Ранджан, Р., & Калейруш, Р.Н. (2010). Бултты есептеу орталарын модельдеу жэне ресурстарды белу алгоритмдерш багалау. Cloud Computing: Theory and Practice, 58-80. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-382101-3.00006-6.
2 Баррос, А.Ф., & Думас, М. (2011). Бултты есептеудщ бизнес процесстерше эсерт https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2011.01.002.1.
2 Ли, Л., & Чен, С. (2018). Бултты есептеу орталарын ешмдшпн модельдеу. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.11.004.
