CC BY
81
Котов Владислав Викторович, д-р техн. наук, доц., проф., Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Аршакян Александр Агабекович, канд. техн. наук, докторант, Россия, Тула, Тульский государственный университет
A METHOD OF ESTIMA TION OF TRANSFER FUNCTION OF SCANNER V. V. Kotov, S.N. Kleschar, A.A. Arshakyan
The stages of the formation of the electronic form of the document are described. The analysis of the loss of information during the scanning process is performed. An estimation method for the static transfer function of scanner is offered.
Key words: scanner, test-object, transfer function
Kleschar Sergey Nikolaevich, head of department, Russia, Tula, Research Institute of Reprography (NIIR),
Kotov Vladislav Viktorovich, doctor of technical sciences, docent, professor, Russia, Tula, Tula State University,
Arshakyan Alexander Agabekovich, candidate of technical sciences, postgraduate, Russia, Tula, Tula State University
УДК 004.457
ПРОГРАММНЫЙ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ С ФУНКЦИЕЙ МОНИТОРИНГА
А.К. Клепиков, А.Н. Привалов
Рассмотрены алгоритм и программная составляющая распределителя задач в комбинированной вычислительной сети. Представлен алгоритм нахождения ожидаемого времени выполнения вычислительной задачи на ЭВМ.
Ключевые слова: облачные технологии, облако, распределение задач, комбинированная вычислительная сеть, распределитель-монитор.
В настоящее время облачные технологии прочно заняли свою нишу и продолжают развитие и внедрение в различные области ИТ-сферы. Благодаря хорошей масштабируемости и гибкости, достигаемой при управлении облачной инфраструктурой, конечному пользователю предоставляется множество возможностей по управлению комбинированной вычислительной сети, включающей локальную вычислительную сеть организации, и облачной вычислительной сети [1].
Учитывая высокую стоимость серверной составляющей вычислительной сети, закономерна постановка задачи рационального распределения вычислительной нагрузки. В качестве критерия выбора варианта распределения вычислительной нагрузки в комбинированной вычислительной сети целесообразно предложить экономический критерий.
Отличительная особенность аренды облачных мощностей (в сравнении арендой выделенных серверов) состоит в том, что конечному пользователю необходимо оплачивать аренду исходя не из месячной стоимости тарифного плана, а исходя из количества и времени использования мощности облака.
В качестве инструмента решения задачи рационального распределения вычислительной нагрузки разработан программный распределитель-монитор hvMonitor, реализующий функцию распределения поступающих вычислительных задач по узлам сети.
Рассмотрим схему обработки заявок в мониторе (рис. 1).
1. На ЭВМ пользователя, расположенной на рабочеем месте, формируется заявка на выполнение некоторой вычислительной задачи.
2. Заявка поступает на вход программного распределителя-монитора и фиксируется как новая задача для выполнения.
3. Программный распределитель-монитор осуществляет решение задачи по оценке ожидаемого времени выполнения вычислительной задачи на вычислительных ресурсах из состава комбинированной вычислительной сети (ЭВМ пользователя (workstation), локальные сервера учреждения (localServers), облако(cloud) и исходя из алгоритма работы направляет задачу на вычислительный узел с потенциально меньшим временем решения.
4. Вспомогательные модули распределителя-монитора, расположенные на каждом из вычислительных узлов, сообщают главному модулю монитора о том, в какой стадии выполнения находится заявка. Таким образом, главный модуль программного монитора всегда имеет актуальную информацию по выполнению принятых заявок.
5. После выполнения заявки вычислительный узел передает выходные данные на ЭВМ пользователя.
В процессе разработки программного распределителя-монитора основными задачами являлись:
1) разработка алгоритма взаимодействия программного монитора со вспомогательными модулями;
2) разработка алгоритма прогнозирования времени выполнения поставленной задачи на конкретном вычислительном узле;
3) реализация механизма отслеживания загруженности вычислительного узла.
Решение поставленных задач в совокупности представляет собой решение основной задачи по разработке программного монитора. Однако
существует и ряд второстепенных задач, решение которых позволит сделать программный монитор более эффективным. К таким задачам, например, относится программирование реакции монитора на выход из строя того или иного вычислительного узла либо восстановление данных, если по какой-либо причине была прекращена подача питания на ЭВМ, на которой непосредственно был установлен программный монитор.
Облако Локальный Локальный Локальный
сервер 1 ►— сервер 2 —>
4 ■ • ■ сервер п —►—
Программный
монитор
Т
Заявка
Рабочая
станция
Рис. 1. Схема обработки заявок
Структурно программный распределитель-монитор представлен следующими компонентами (рис. 2):
главным модулем, включающем в себя основные компоненты, поддерживающие работоспособность монитора;
вспомогательными модулями, размещенными на вычислительных узлах трёх типов комбинированной вычислительной сети;
компонентами, осуществляющими взаимодействие с внешними источниками данных, принимающими и обрабатывающими запросы, а также позволяющими производить работу со служебными данными монитора, хранящимися в вспомогательных файлах.
Важными моментами в работе монитора являются оценка и прогнозирование времени выполнения проступившей заявки [2], так как именно неприемлемое время выполнения вычислительной задачи на внутренних ресурсах является условием использования внешних облачных ресурсов для обработки данных. Для решения указанной задачи предлагается про-
цедура, основанная на использовании приемов теории планирования эксперимента. В процессе установки hvMomtor происходит определение вычислительной мощности каждой ЭВМ, участвующей в процессе решения вычислительных задач. В процессе проверки мощности происходит эмулирование выполнения тестовой задачи. После чего создается таблица зависимостей, где различные по сложности задачи имеют различные вычислительные веса для каждого вычислительного узла в комбинированной сети.
Рис.2. Внутренняя схема программного монитора
При поступлении заявки метод knowComplexProblem сопоставляет сложность задачи с имеющейся таблицей зависимостей и исходя из этого выдает ожидаемое время выполнения задачи на каждом из узлов системы. Затем исходя из оставшегося времени, за которое должны быть решены все вычислительные задачи, решение поступившей задачи делегируется рабочей станции или одному из локальных серверов или облачному серверу, если решение задачи на собственных мощностях учреждения потребует времени больше, чем отведено на эти вычислительные операции. Схема работы модуля-распределителя приведена на рис 3.
277
Рис. 3. Логическая схема работы модуля-распределителя при поступлении новой вычислительной задачи
Код программного монитора написан с использованием языка c# и технологии Visual Studio. Выбор языка и технологии разработки программной реализации распределителя определялся исходя из характеристик быстродействия и удобства представления данных. Монитор не только управляет распределением задач между узлами, но и позволяет просматривать статистику распределения в реальном времени. Для этого в главном модуле используется класс monitorViewer, который позволяет отображать статистику по распределению задач.
Класс monitorViewer оперирует следующими методами: getLocalServerData - метод получает данные (число решаемых задач, процент загрузки сервера, приблизительное время до окончания решения задачи) по каждому локальному серверу, на котором установлен вспомогательный модуль монитора;
getWorkstationData - метод аналогичен методу getLocalServerData, но в этот случае производится опрос рабочей станции пользователя, подавшего запрос. Так как пользовательская ЭВМ также может обрабатывать заявки, то ее состояние также должно быть известно программному мони-
278
тору;
getCloudData - метод аналогичен методу getLocalServerData. В качестве опрашиваемого объекта выступает облако, подключенное для решения получаемых заявок.
Общую статистику по поступившим, а также по решенным и находящимся в обработки задачам можно увидеть в главном окне приложения ^Мопйог (рис. 4). По умолчанию вышеуказанное окно доступно только системному администратору с соответствующими правами доступа.
Рис. 4. Главное окно приложения НгМонИог
Таким образом, приложение ^Мопйог позволяет производить распределение вычислительной нагрузки, поступающей в форме входящих заявок между основными группами вычислительных узлов. Также указанное программное обеспечение позволяет отслеживать процесс распределения вычислительных задач и время их выполнения с целью дальнейшей оптимизации их распределения, уменьшения экономических затрат на использование облачных технологий, а также с целью повышения общей эффективности вычислительного процесса учреждения.
Список литературы
1. Привалов А.Н., Ларкин Е.В. Характеристики моделей анализа однородных информационных процессов в тренажерных системах // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. №6. С. 9-12.
2. Вишневский, В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. 512 с.
3. Кульба, В.В. Теоретические основы проектирования оптималь-
279
ных структур распределения данных. М.: СИНТЕГ, 1999. 660 с.
Клепиков Алексей Константинович, аспирант, [email protected], Россия, Тула, ТГПУ им Л.Н. Толстого,
Привалов Александр Николаевич, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой информационных технологий, [email protected], Россия, Тула, ТГПУ им Л.Н. Толстого
DISTRIBUTOR PROGRAM COMPUTATIONAL PROBLEM WITH MONITORING
A.K. Klepikov, A.N. Privalov
The algorithm and software component distributor in the combined tasks of computer network. The algorithm for finding the approximate time of execution of computational tasks on a computer.
Key words: cloud computing, cloud, task allocation, combined computer network, monitor distributor.
Klepikov Alexey Konstantinovich, postgraduate, [email protected], Russia, Tula, TSPU named after L.N. Tolstoy,
Privalov Alexander Nickolaevich, doctor of technical scienses, profesor, the head of chair, [email protected], Russia, Tula, TSPU named after L.N. Tolstoy
УДК 681.5.08
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПО РАЗНОТИПНЫМ ДАННЫМ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
В.Л. Токарев, И.Н. Набродова
Исследован метод преобразования разнотипных данных в нечеткие множества, на базе которых строится нечеткая реляционная модель сложного объекта.
Ключевые слова: нечеткая математическая модель, информационно-
измерительная система
Основной задачей информационно-измерительных систем (ИИС) является одновременное измерение многих параметров объекта и представление полученных данных в виде, наиболее удобном для последующей обработки получателем. Для этого в большинстве случаев (например, для весьма большого класса сложных объектов) требуется при создании
