CC BY
26
наименьших квадратов.
Список литературы
1. Ларкин Е.В., Акименко Т.А., Лучанский О.А. Оценка «смаза» изображения в системе технического зрения мобильного колесного робота // Вестник РГРТУ. Рязань: РИЦ РГРТУ, 2008. С. 77 - 80.
2. Купер Дж., Макгиллем Н. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. М.: Мир, 1989. 379 с.
3. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977. 343 с.
A.A. Arshakyan
FILTRATION OF PULSE NOISE WHEN MONITORING OF GROUP PULSE SIGNALS
It is shown that pulse noise filtration task can be decided due to the repeated supervision of group pulse signals. The task offiltration is reduced to an optimal alignment of the argument axes initial points. Filtration in itself it is suggested to carry out by means of an averaging method with the subsequent approximation of average value with the method of least squares.
Key words: dot source of a signal, pulse hindrances, filtration of hindrances.
Получено 28.09.12
УДК 004.942
А.Н. Привалов, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, (4872) 35-20-09 [email protected] (Россия, Тула, ТГПУ им. Л.Н. Толстого), А.К. Клепиков, асп., 8-915-680-36-62, do п^ ^ [email protected] (Россия, Тула, ТГПУ им. Л.Н. Толстого)
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ В КОМБИНИРОВАННЫХ СЕТЯХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ
Предлагается алгоритмическая модель реализации программного монитора для управления рациональным распределением задач между серверами в комбинированных вычислительных сетях учебного назначения.
Ключевые слова: комбинированные вычислительные сети, вычислительный сервер, локальный сервер, программный монитор.
Комбинированные вычислительные сети, включающие в себя вычислительные сервера учебного заведения и сервера облачной инфраструктуры, позволяют проводить расчеты, требующие большой вычислительной мощности, в отведенное учебное время. В случае недостаточной
мощности имеющихся локальных серверов, учебное заведение может подключить облачную инфраструктуру с целью решения вычислительных задач, которые нельзя решить в отведенное учебное время на локальных вычислительных серверах. Решение задач с помощью вычислительной мощности облачных серверов позволяет не только решать ранее недоступные задачи, но и рождает проблему экономической целесообразности использования данной комбинированной вычислительной сети (КВС). Решение все более сложных задач требует задействования больших вычислительных ресурсов облака и использования большего количества трафика для обмена данными, что повышает стоимость владения вычислительной сетью. С целью рационализации стоимости использования КВС предлагается использовать программный монитор, оптимально распределяющий потоки данных между серверами в КВС.
Рассматривая учебное заведение, состоящее из нескольких учебных аудиторий и вычислительного центра с серверами можно построить общую схему, по которой может быть построена локальная вычислительна сеть (ЛВС) учебного заведения, которая взаимодействует с облачной инфраструктурой образуя КВС.
Рис.1. Типовая структура построения ЛВС учебного заведения.
В приведенной выше структуре сети, рабочая станция посылает данные для обработки на вычислительный сервер из множества серверов
S = {s1, s2,...sn } через маршрутизаторы, которые являются узловыми точками в ЛВС, по оптимальному маршруту, заданному в карте маршрутизации конкретных сетевых устройств. Шлюзовый компьютер отвечает за передачу данных из ЛВС во внешние сети. Принимая во внимания, что серверные станции имеют различную степень загруженности и различные по своим характеристикам каналы связи следует отметить, что время получения заявки будет различно для каждого сервера C = {c1,c2,...cn}.
При использовании КВС в учебном заведении возникает задача распределения данных, между облачными и локальными серверами. В качестве решения такой проблемы предлагается оснастить DNS сервер первого уровня программным монитором, реализующим рациональную модель нахождения оптимального объема данных для обработки на локальных и на облачных серверах в зависимости от времени доступа к облачным серверам и загруженности локальных вычислительных серверов.
Программный монитор формирует запрос на обработку данных к серверу C или S в зависимости от ресурсоемкости необходимых в конкретный момент вычислений. Ресурсоемкость может быть получена с помощью вспомогательных модулей расположенных на рабочих станциях.
Рассмотрим случай, когда есть задача K, которую требуется выполнить за единицу аудиторного времени. Здесь возникают ограничения следующего порядка:
tk < tu - время затрачиваемое на выполнение задачи должно быть меньше учебного времени отводимого на работу с этой задачей;
В один момент времени t задача пожжет выполняться либо на сервере Ck, либо на сервере Sk.
Вспомогательные модули внедрены в тело программы, посылающей запросы на выполнение вычислений и передавать вспомогательные данные программному монитору для определения сложности выполняемого алгоритма.
Выполняя ресурсоемкие лабораторные работы, такие как моделирование поведения 3-х мерных объектов необходимо просчитывать координаты вершин каждого полигона, из которых состоит создаваемый объект. Здесь работает модель пропорционального увеличения сложности, когда с увеличением количества входных данных растет сложность алгоритма, такой подход также называется определением пространственной сложности алгоритма.
Программному монитору необходимы следующие входные данные для направления пришедшей на выполнение задачи K представляющей собой построение и перемещение 3-х мерной модели M:
- информация о количестве производимых операций за единицу времени локальным сервером Si;
- максимально возможное количество выполняемых на сервере Cj операций в единицу времени;
- график совокупной зависимости изменения вычислительной мощности облачного сервера Cj от стоимости вычислений в облаке;
- скорость передачи данных V между шлюзовым компьютером St и облачным сервером Cj;
- данные об общей сложности задачи: количество вершин p модели М, начальные координаты и координаты приращения в случае движения модели в пространстве.
Получив необходимую информацию, программный монитор выполняет отправку поставленной задачи на облачный или локальный сервер в соответствии с одним из заданных алгоритмов. Одним из таких алгоритмов является алгоритм "первой свободной станции":
1. определить время tSk выполнения задачи K на первом локальном сервере Sj;
2. если tk < tu значит необходимо найти свободный сервер из множества S = s 2,..sn } для выполнения задачи K;
3. если свободный локальный сервер отсутствует, значит требуется выполнить задачу на сервере Cj, если не достигнут предел вычислительной мощности облачных серверов;
4. если достигнут предел вычислительной мощности серверов Cj,
то необходимо ждать высвобождения облачных ресурсов.
Представленный алгоритм не является рациональным с точки зрения потребления трафика, поэтому программный монитор должен располагать несколькими алгоритмами и выбирать их в соответствии с заданным приоритетом. Приоритет может задаваться администратором сети с помощью настроек программного монитора через программный интерфейс доступный из браузера.
Еще одним из алгоритмов работы программного монитора может служить алгоритм нахождения самого производительного сервера среди локальных серверов. В таком случае ход действий будет следующий:
1. найти локальный сервер Sj при условии, что время выполнения задачи K на этом сервере не будет превышать установленный предел tski ^ Ит tu;
2. если свободный локальный сервер отсутствует, значит требуется выполнить задачу на сервере О., если не достигнут предел вычислительной
мощности облачных серверов;
3. если достигнут предел вычислительной мощности серверов О.,
то необходимо ждать высвобождения облачных ресурсов.
Теперь задача минимизации сводится к нахождению оптимального
209
вычислительного сервера х из множества серверов Z = S и C, при условиях:
1. время выполнения каждой из задач, необходимых для решения в заданный интервал времени не должно превосходить сам временной интервал: tfc < tu ;
2. время выполнения всех задач не должно превосходить установ-
n
ленного учебного интервала времени: Z t< tu
i=1 '
n
Z \ ^ min (1)
i =1
где: i = (1,2,...,n) — количество поставленных задач; х^. - означает, что
сервер х — получил задачу к. на выполнение.
Таким образом, использование программного монитора позволит рационально распределять вычислительные нагрузки между серверами в комбинированной вычислительной сети исходя из статических данных заданных с помощью настроечных таблиц и динамических данных: конфигурации серверных станций и загруженности каждой из них. Гибкость настроек программного монитора позволяет производить оптимизацию времени выполнения вычислительных задач с учетом экономических предпочтений, что дает возможность не только ускорить вычислительные процессы, происходящие при выполнении ресурсоемких лабораторных работ, но и уменьшить экономические затраты.
Список литературы
1. Балыбердин, В.А. Оценка и оптимизация характеристик систем обработки данных/ В.А. Балыбердин. М.: Радио и связь, 1982. 176 с.
2. Вишневский, В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей/ В.М. Вишневский. М.: Техносфера, 2003. 512 с.
3. Кульба, В.В. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределения данных/ В.В. Кульба. М.: СИНТЕГ, 1999. 660 с.
A.N. Privalov, A.K. Klepikov
DISTRIBUTION OF COMPUTING LOADING IN THE COMBINED NETWORKS OF EDUCATIONAL INSTITUTIONS
Algorithmic model is proposed implementation of the software monitors to control the rational allocation of tasks between the servers in the combined area networks for educational purposes.
Key words: combined computer networks, computer server, the local server, a software monitor.
Получено 28.09.12
