CC BY
71
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ОБЛАЧНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ: ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ Амирсаидов У.Б.1, Усманова Н.Б.2 Em ail : [email protected]
'Амирсаидов Улугбек Бабурович — кандидат технических наук, доцент;
2Усманова Наргиза Бахтиербековна — кандидат технических наук, доцент, кафедра сетей и систем передачи данных, факультет телекоммуникационных технологий, Ташкентский университет информационных технологий, г. Ташкент, Республика Узбекистан
Аннотация: рассматриваются особенности моделирования облачных вычислений, с описанием концептуальной модели облачной инфраструктуры инфокоммуникационной сети. В разработанной модели процессы передачи и обработки пакетов моделируются на основе теории систем массового обслуживания, а алгоритмы управления процессами и ресурсами сети - на основе теории многоагентных систем. Описаны компоненты модели распределенной облачной инфраструктуры инфокоммуникационной сети и пример моделирования системы в программной среде AnyLogic.
Ключевые слова: облачные вычисления, модели облачных вычислений, инфраструктура облачных вычислений.
CLOUD INFRASTRUCTURE OF INFOCOMMUNICATION NETWORK: FEATURES OF SIMULATION Amirsaidov U.B.1, Usmanova N.B.2
'Amirsaidov Ulugbek Baburovic - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor;
2Usmanova Nargiza Bakhtierbekovna - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, DEPARTMENT OF NETWORKS AND DATA TRANSMISSION SYSTEMS, FACULTY OF TELECOMMUNICATION TECHNOLOGIES, TASHKENT UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGIES, TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: the features of the simulation of cloud computing are considered, with description of the conceptual model of cloud infrastructure of info-communications network. In the model the processes of packet transmission and processing are modeled based on the theory of queuing systems, while algorithms of control of network processes and resources - based on the theory of multi-agent systems. The components of distributed cloud infrastructure models of info-communication network are described and example is given for a system simulation in AnyLogic environment. Keywords: cloud computing, cloud computing model, cloud computing infrastructure.
УДК: 004.7
Введение
Все более тесная связь процессов в сфере информационно-коммуникационных технологий, стремительное развитие глобальных информационных и вычислительных сетей и ряд других факторов ведут к изменению фундаментальных парадигм обработки информации вследствие необходимости поддержки и развития распределенных информационно-вычислительных ресурсов, технологии использования которых получают все больший приоритет в современном информационном обществе [1]. В этих условиях облачные вычисления как этап и новая концепция в эволюции Интернета, позволяют предоставление средств пользователю, когда может быть доставлена любая услуга в любом месте и когда это необходимо [2 - 4].
На сегодняшний день многие эксперты сходятся во мнении, что «облако» по своим возможностям превзойдет Интернет [5, 6]: объем мирового рынка облачных сервисов увеличивается стабильными темпами и в 2016 г. достиг 204 млрд долларов. За последние несколько лет концепция облачных вычислений и виртуализации набрала силу и стала популярной в сфере информационных технологий; появились и развиваются быстрыми темпами решения на основе программно--конфигурируемых сетей (SDN-Software Defined Network); многие организации приступили к реализации этих технологий, стремясь снизить
расходы за счет улучшенной виртуализации машин, меньшего времени на администрирование и снижения затрат на инфраструктуру [7 - 9]. С этих позиций отмечается актуальность исследования инфраструктуры облачных вычислений, с рассмотрением задач, связанных с обеспечением облачных услуг.
Разработка модели облачной инфраструктуры
Распределенная облачная инфраструктура инфокоммуникационной сети состоит из множества компонент:
CloudNet — \ CloudDataSenters, Flavors, j ~~ {Orchestrators, Applications, Users у где S D Ns = {S D NltS D N2, ■ ■ -,SD Nk} - множество программно-конфигурируемых сетей; СI о и dD a t aS en t er s = { С DSl, С DS2,.. ,,CDSm} - множество облачных дата-центров, подключенных к сетям S DNs; FI a vo rs = {FI a v о r ,F I a v о r2, ..., FI a v о rv}- множество виртуальных машин;
-множество оркестраторов; {A p p l ,App 2,. . ,,Apps} - множество приложений (прикладных и сетевых сервисов) СI о и dN e t; Us e rs = { Us e rlt Us e r2,. . ., Us e rn} - множество пользователей С l о и dN e t. Программно-конфигурируемую сеть S DNt представим в виде графа
SDNt = (OFS, OF С,Links), i = TJ Вершины графа представляют собой контроллер SDNt (OFC- Open Flow Controller) и множество коммутаторов SDNt (OFS - Open Flow Switches). Ребра графа Links = представляют собой двухсторонние сетевые связи между вершинами и графа. При этом облачный дата-центр состоит из множества компонент CDSl = { CN,DSS,C l о и d С о ntr о l le r,L о ca IN e tw/о r k},
где - множество вычислительных узлов ( ;
- система хранения данных; - контроллер облака и
- локальная сеть для обмена данными между компонентами дата-центра. Параметры Fs узла С N t представляются вектором [10]: Fs( С NO = ( Mu Du Си Pt) ,
где Мгобъем оперативной памяти; Dr объем дисковой памяти; Сг число вычислительных ядер и - суммарная производительность ядер.
Оркестратор облачной сети реализует алгоритм виртуализации приложений на основе анализа и классификации запросов пользователей. Результатом алгоритма является файл конфигурации в виде шаблона для приложений сети, включающего в себя образ виртуальной машины с заданными параметрами аппаратного и программного обеспечения.
Контроллер облака подбирает оптимальные вычислительные узлы С N для запуска виртуальной машины (облачного сервера). Оркестратор на основе запросов пользователей, загрузки
сети и дата-центров осуществляет миграцию виртуальных машин между дата-центрами. Контроллер облака на основе загрузки вычислительных узлов осуществляет миграцию виртуальных машин между вычислительными узлами дата-центра.
Функциональная структура SDN сети с облачными дата-центрами приведена на рисунке 1.
Рис. 1. Функциональная структура SDN с облачными дата-центрами
Для моделирования и исследования сетей в большинстве случаев используются подходы на основе теории автоматов, теории сетей Петри, теории систем массового обслуживания, теории динамических систем, теории многоагентных систем и др., при этом каждый из таких подходов имеет свои преимущества и недостатки. Как показывает современная практика моделирования, в случае структурно и функционально сложных систем, моделирование на основе одной теории является трудной задачей (например [11]). В частности, в рассматриваемой сети процессы передачи и обработки пакетов можно адекватно и удобно моделировать на основе теории систем массового обслуживания, а алгоритмы управления процессами и ресурсами сети - на основе теории многоагентных систем (такой принцип моделирования систем называется многоподходным моделированием). На рисунке 2 приведена концептуальная модель SDN сети c облачными Data-центрами.
Рис. 2. Концептуальная модель SDN с облачными дата-центрами
Поведение агента описывается при помощи карт состояний: ориентированного графа G = (V,E), в котором множество вершин - это состояние агента, а множество дуг -это события, которые переводят агента из одного состояния в другое.
Моделирование и исследование рассматриваемой системы было осуществлено в программной среде AnyLogic [12], которая позволяет описывать части больших гетерогенных систем, используя разные подходы (объединяя модель системной динамики, дискретно-событийную и агентную [13] модели).
Результаты проведенного моделирования позволили определить значения характеристик (гистограмм) функционирования по отдельным компонентам распределенной многоагентной системы, в том числе особенности поведения того или иного агента/компонента системы в различных условиях. Заключение
Вопросам исследований и разработок облачных вычислений посвящено много работ, со стороны мирового научного сообщества прилагается много усилий в этом направлении распределенных вычислений, имеется опыт реализации проектов; несмотря на это, имеются некоторые препятствия на пути разработки и принятия облачных вычислений, связанные с отсутствием соответствующего понимания процессов в части реализации функций и механизмов предоставления услуг, в связи с чем, предложенный подход моделирования может быть полезен при определении соответствующих характеристик и параметров функционирования инфраструктуры облачных вычислений (в том числе в контексте требований соглашения o качестве обслуживания [14]).
На основе результатов имитационного моделирования могут быть определены различные параметры и характеристики компонентов в среде облачных вычислений, с дальнейшим указанием и оценкой граничных условий функционирования и учета параметров. Кроме того, на основе предложенной методики можно реализовать направленный вычислительный эксперимент в части реализации вычислительных процедур, связанных с более сложными задачами исследования распределенных систем (к примеру, при организации работы облачной среды в условиях больших объемов данных и процедур принятия решений).
Список литературы / References
1. Варакин Л.Е. Будущее поколение инфокоммуникационных сетей FGN XXI// Межд. конф. MAC-2004 «Инфокоммуникационные сети XXI века». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://niits.ru/public/2004/2004-039.pdf/ (дата обращения: 12.05.2015).
2. Kai Hwang et ali, Distributed and Cloud Computing: from Parallel Processing to the Internet of Things//Morgan Kaufman, 2005.
3. Батура Т.В., Мурзин Ф.А., Семич Д.Ф. Облачные технологии: основные понятия, задачи и тенденции развития. Программные продукты, системы и алгоритмы. № 1, 2014.
4. Cary Landis, Dan Blacharski. Cloud Computing made easy, Version 0.3 [4]: A Quick Start Guide to Cloud Computing // Mark I Williams, 2010.
5. Soumitra Dutta, B.Bilbao-Osorio. Global Information Technology Report, 2012. Living in a Hyperconnected World - World Economic Forum, 2012.
6. Worldwide Public Cloud Services Forecast. [Electronic resource]. URL: http://www.gartner.com/newsroom/id/3188817/ (date of access: 15.03.2017).
7. ITU-T Recommendations Y.3501. Cloud computing - Framework and high-level requirements (05/2013).
8. Cloud computing: Benefits, risks and recommendations for information security. The official web site of The European Union. [Electronic resource]. URL: http://www.enisa.europa.eu/act/rm/files/deliverables/cloud-computing-risk-assessment/ (date of access: 15.11.2014).
9. Аноприенко А.Я., Миргород В.С. Технологии виртуализации: эволюция и перспективы использования/Научные труды Донецкого НТУ. Серия «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования» (МАП - 2010), 2010. № 8 (168).
10. Сычев А.В. Теория и практика разработки современных клиентских веб-приложений. Интернет-Университет ИТ. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.intuit.ru/department/internet/24/thpdevweba_24.html/ (дата обращения: 09.08.2016).
11. Полежаев П.Н. Математическая модель распределенного вычислительного центра обработки данных с программно-конфигурируемыми сетями его сегментов. Вестник ОГУ, 2013. № 5.
12. КарповЮ.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование на AnyLogic 5. СПб.: БХВ Петербург, 2005.
13. Рудаков И.В., Смирнов А.А. Исследование сложных дискретных систем на базе агентного подхода. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Приборостроение». № 3, 2009.
14. Усманова Н. On developing and implementing of the Cloud Computing Ecosystem in Uzbekistan // Труды межд. конф. «Радиотехнические, телекоммуникационные и информационные технологии: проблемы и перспективы развития». Ташкент, 2015 г.
ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ БЕСТРАНШЕЙНОЙ РАЗРАБОТКИ ГРУНТА
СПОСОБОМ ПРОКОЛА Пермяков М.Б.1, Пивоварова К.А.2, Домнин В.Ю.3, Кусбекова М.Б.4, Жамбакина З.М.5 Email: [email protected]
'Пермяков Михаил Борисович - доцент, кандидат технических наук, доктор PhD, директор, Институт строительства, архитектуры и искусств, заведующий кафедрой; 2Пивоварова Ксения Александровна — магистрант; 3Домнин Виталий Юрьевич — магистрант, кафедра строительного производства, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск;
4КусбековаМаруан Балабековна - кандидат технических наук, доцент; 5Жамбакина ЗаурешМажитовна - кандидат технических наук, доцент, кафедра строительства, Казахский национальный исследовательский университет им. К.И. Сатпаева, г. Алматы, Республика Казахстан
Аннотация: в зависимости от применяемых нажимных приспособлений, передающих усилие на прокладываемый трубопровод, различают несколько разновидностей прокола труб: с помощью домкратов, грунтопрокалывающих станков, лебедок, тракторов, трубоукладчиков, бульдозеров и т.п. Прокладываемые в толще грунта трубы для уменьшения сопротивления и снижения сил трения при вдавливании трубы в грунт снабжают специальными наконечниками, закрепляемыми на переднем конце труб. Чаще всего применяют конусные наконечники и расширительные пояса с заглушками. При небольшой длине прокола трубы прокладывают открытым концом.
Ключевые слова: труба, прокол, гидропрокол, грунт, наконечник.
EQUIPMENT FOR TRENCH SOIL DEVELOPMENT BY PROCEDURE Permyakov M-В.1, Pivovarova KA.2, Domnin V.Yu.3, Kusbekova M-В.4,
Zhambakina Z-М.5
'PermyakovMikhail Borisovich- Associate Professor, Dr. Ph.D., Director, INSTITUTE OF CONSTRUCTION, ARCHITECTURE AND ART, Chair;
2Pivovarova Ksenija Alexandrovna — graduate student; 3Domnin Vitalij Yurievich - graduate student; DEPARTMENT OF BUILDING PRODUCTION, NOSOV MAGNITOGORSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY,
MAGNITOGORSK; 4Kusbekova Maruan Balabekovna - Associate Professor, PhD; 5Zhambakina Zauresh Mazhitovna - Associate Professor, PhD, DEPARTMENT OF BUILDING, KAZAKH NATIONAL RESEARCH UNIVERSITY OF K.I. SATPAYEV, ALMATY, REPUBLIC OF KAZAKHSTAN
Abstract: depending on the pressure devices used, transfer forces to the pipeline being laid, several types of puncture are distinguished: by means of jacks, ground piercing machines, winches, tractors, pipelayers, bulldozers, etc. Pipes laid in the thickness of a pound to reduce resistance and reduce frictional forces. When the pipe is pressed into the ground, it is supplied with special tips fastened to
