CC BY
49
-□ □-
Розв'язуеться задачарозробки критерiя оцтюван-ня ефективностi використання хмарного застосунку, що дае змогу розрахувати ефективтсть застосуван-ня шформацшног технологи масштабування хмарного застосунку. Розрахунок проводиться на основi використання даних про завантажетсть хмарного застосунку та варт^ть утримання його тфраструк-тури. На основi розробленого критерiя проведено порiвняння роботи технологи масштабування хмарного застосунку з аналогiчною розробкою CloudMonix Ключовi слова: хмарт обчислення, ефективтсть роботи хмарного застосунку, масштабування хмар-
ного застосунку
□-□
Решается задача разработки критерия оценивания эффективности использования облачного приложения, что позволяет оценить эффективность применения информационной технологии масштабирования облачного приложения. Оценка проводится на основе использования данных о загруженности облачного приложения и стоимость содержания его инфраструктуры. На основе разработанного критерия проведено сравнение работы технологии масштабирования облачного приложения с системой CloudMonix
Ключевые слова: облачные вычисление, эффективность работы облачного приложения, масштабирование облачного приложения -□ □-
УДК 519.7.007.004.9
|DOI: 10.15587/1729-4061.2015.50950|
РОЗРОБКА КРИТЕР1Я ОЦ1НЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТ1 РОБОТИ ХМАРНОГО ЗАСТОСУНКУ
Т. О. Савчук
Кандидат техшчних наук, професор* E-mail: savchtam@gmail.com А. В. Козачук
Асистент* E-mail: kozachuk35@rambler.ru *Кафедра комп'ютерних наук Вшницький нацюнальний техшчний уыверситет Хмельницьке шосе, 95, м. Вшниця, УкраТна, 21021
1. Вступ
Використання хмарних обчислень дозволяе значно полегшити тдтримку шфраструктури, збшьшити швид-юсть розгортування застосунку, а також адаптуватися тд змiнний режим навантаження з перiодичними тка-ми. Остання задача виршуеться шляхом масштабування хмарного застосунку, що дозволяе змшювати обсяг видь лених обчислювальних потужностей в залежност вiд iнтенсивностi використання хмарного застосунку. Для вибору оптимально! стратеги масштабування хмарного застосунку необхвдно забезпечити можлившть т^в-няння рiзних стратегш масштабування. Таке порiвняння може бути здшснене шляхом розрахунку значення кри-терiя оцiнювання ефективностi використання хмарного застосунку, який комбшуе кiлькiсть витрачених в оди-ницю часу матерiальних та репутацiйних ресурсiв.
Iснуючi тдходи до оцiнювання ефективностi роботи хмарного застосунку базуються на використант одиничних метрик, не надаючи можлившть одночасно розглянути ефективнiсть з економiчноi та репутацш-но1 точок зору, тому актуальною е задача розробки критерж ощнювання ефективностi роботи хмарного застосунку, що враховуе значення рiзнорiдних метрик роботи хмарного застосунку.
2. Аналiз лiтературних даних та постановка проблеми
Розглянемо iснуючi тдходи до ощнювання ефек-тивност роботи хмарних застосункiв.
Компанiя Google надае можливiсть визначення ефективностi функщонування хмарних застосункiв, що розмiщуються у Google App Engine [1] на основi таких критерив, як середня завантажетсть процесора та кшьюсть мережевих запипв до однiеi вiртуальноi машини в секунду [2].
В робой [3] розглядаеться питання ефективност функщонування навчальних застосунюв у хмарних хостингах. Для ощнювання ефективност вводиться ряд метрик, таких як доступтсть хмарного застосунку, безпечтсть збереження даних, корисний ефект вщ роботи хмарного застосунку. Життевий цикл хмарного застосунку пропонуеться розбивати на фази та застосовувати для кожноi з них специ-фiчний набiр метрик з метою отримання агрегованоi ощнки ефективностi.
Автори роботи [4] показують необхiднiсть введен-ня системного тдходу визначення вартостi утримання хмарного застосунку та порiвняння додаткових можливостей, як вiдкриваються при використаннi конкретних хостинпв, що було реалiзоване у методищ порiвняння хмарних хостингiв з метою надання до-помоги при прийнятп рiшень щодо вибору хмарного хостингу.
У робоп [5] розглядаеться можлившть використання класичного ощнювання економiчноi ефективностi IТ-проектiв для хмарних 1Т-сервкпв. В результатi до-слщження автор робить висновок про необхщтсть комбiнування фiнансових та якiсних методiв оцiнки ефективностi та про нестачу статистичноi iнформацii про роботу хмарних сервкпв.
©
В робоп [6] проводиться розрахунок ефективносп застосування хмарних платформ у порiвняннi з ви-користанням власного центру обробки даних (ЦОД). Використання хмарно! шфраструктури визнаеться до-цiльним при ктинност нерiвностi (1).
Т _ Т — Т — 60ТСтреб ДОД
^ДОД
и
(1)
- отримати функцiю ефективност функщонуван-ня хмарного застосунку вщ перерахованих параметрiв
Е=Е(Рвтрат, Ршфр, п);
- провести порiвняльний аналiз ефективност функцiонування хмарних застосункiв iз використан-ням розроблено! iнформацiйноi технологи масштабу-вання та з використанням кнуючих аналогiв.
де иср - середня завантажешсть ЦОД у вiдсотках, ТстребцОД - видатки на утримання власного ЦОД, Т1ЦОД - дохiд iз використанням власного ЦОД, Тсобл -видатки на використання хмарно! шфраструктури, Тгобл - дохiд з використанням хмарно! шфраструктури, 60 - оптимальна завантажешсть ЦОД у вщсотках.
Дане стввщношення може бути використано для порiвняння двох варiантiв хмарного хостинга, якщо замiнити розрахунки економiчних показникiв для ЦОД на розрахунки для альтернативного варiанту хмарного хостинга. Недолжом такого пiдходу е склад-нiсть оцiнки доходiв при ще не впроваджених методах хостингу та ризики нестабшьно! роботи хмарного застосунку при впровадженш альтернативних методiв хостинга з метою оцiнки !х ефективностi.
Автори роботи [7] також порiвнюють ефективнiсть використання хмарних обчислень з використанням власно! iнфраструктури на основi економiчних по-казникiв, таких як варпсть лiцензiй на програмне забезпечення та утримання апаратного забезпечення. Даний тдхщ також може бути використано для по-рiвняння хмарних хостинпв, але при цьому можуть виникнути складношд у виборi конфиураци хмарно! iнфраструктури, що використовуеться у порiвняннi.
Аналiз iснуючих рiшень показав, що при порiвнян-нi ефективност використання iнформацiйних техно-логiй масштабування традицiйно використовуються такi метрики як вартшть утримання iнфраструктури, завантаженiсть процесора, час виконання мережево-го запиту та частка мережевих запипв, що не були опрацьоваш [8]. Проте використання перерахованих метрик не дозволяе безпосередньо побудувати кри-терш оцiнювання ефективноси, що визначаеться на комбiнацii швидкоди роботи хмарного застосунку та вартосп утримання iнфраструктури на хмарнiй платформа Тому доцiльною е задача отримання сшв-вiдношення, яке дозволяе оцшити економiчний ефект змiни швидкодii роботи хмарного застосунку з метою побудови критерж ефективност роботи хмарного застосунку.
3. Мета та задачi дослщження
Метою дослщження е розробка критерiя оцшюван-ня ефективностi роботи хмарного застосунку, який дозволяе проводити порiвняння технологш масштабування хмарних застосункiв на основi iнформацii рiзнорiдних метрик !х використання.
Нехай Рвтрат - вартшть втрати одного користувача, Ршфр - варпсть утримання iнфраструктури хмарного застосунку, п - кiлькiсть користувачiв хмарного застосунку.
Для досягнення поставлено! мети були поставлен наступш завдання:
4. Розробка критерiя оцiнювання ефективност функцiонування хмарного застосунку
Ефективнiсть функщонування iнформацiйноi технологи масштабування хмарного застосунку визначаеться властивктю системи виконувати поставлену мету в заданих умовах використання i з певною яюс-тю [9].
Ефективнiсть функщонування шформацшно! тех-нологii масштабування хмарного застосунку е ште-гральною характеристикою, що визначаеться комбша-цiею таких характеристик як:
- техшчна ефектившсть - технiчна досконалiсть iнформацiйноi технологи масштабування хмарного застосунку;
- економiчна ефектившсть - характеризуе дощль-шсть витрат на створення i впровадження шформацшно'! технологи;
- прагматична ефектившсть - ступшь реалiзацii шформацшною технологiею свого призначення;
- технолопчна ефективнiсть - ступiнь простоти i технологiчностi розробки iнформацiйноi технологи масштабування хмарного застосунку;
- експлуатацiйна ефективнiсть - зручнiсть використання i обслуговування iнформацiйноi технологГ! масштабування хмарного застосунку [10].
Яюсть функцiонування iнформацiйноi техноло-гii масштабування хмарного застосунку визначаеться сукупшстю таких характеристик експлуатаци шфор-мацiйноi технологГ! як надшшсть (здатнiсть системи збериати функцiонування при встановлених умовах за встановлений перюд часу [11]), достовiрнiсть (рiвень безпомилковостi обчислень, що здшснюються шфор-мацiйноi технологiею [12]), практичшсть (об'ем робiт, необхiдний для використання шформацшно! технологГ!), безпека ^вень забезпечення конфщенцшност та цiлiсностi шформаци, що обробляеться шформа-цiйною технолопею, ступiнь захисту iнформацГ! вiд несанкщонованого доступу [13, 14]).
Розглянемо комбшований критерiй оцiнювання ефективностi, побудований на основi економiчноi та технiчноi ефективностГ Пiд технiчною ефективнiстю будемо розумГги мiнiмiзацiю кiлькостi користувачiв к, яю перестають користуватися хмарним застосун-ком в одиницю часу через техшчш причини. Шд економiчною ефективнiстю будемо розумии вартiсть утримання iнфраструктури хмарного застосунку Ршфр. Виразимо технiчну ефектившсть через еконо-мiчний показник вартост втрати користувачiв хмарного застосунку к.Рвтрат, де Рвтрат - вартшть втрати одного користувача. Це дасть можлившть ствставля-ти показники економiчноi та технiчноi ефективностi в одному виразi
ЕШт Р1нфр+к.р
втрат
(2)
де Е1нт - значения комбшованого критер1ю ефектив-HOCTi роботи хмарного застосунку, штегроване протя-гом певного часу.
Описаний критерш оцiнювання ефективностi роботи хмарного застосунку передбачае ощнювання протягом певного перiоду часу. Позначимо початок перюду оцiнювання за to, кшець перiоду оцiнювання за ^нц. Враховуючи той факт, що мiнiмальна одиниця дискретизаци часу при прогнозуванш роботи хмарного застосунку - 1 хв, приймемо цю величину за одиницю дискретизаци при ощнюванш ефективност. роботи хмарного застосунку. Для того, щоб пор1вню-вати ефектившсть протягом перiодiв рiзноï тривалост. введемо величину, що в1дображае витрати в одиницю часу E,
E = -
E
t. -10 +1 к1нц 0
k = E vtq (t ),
q (t) = 1 -(1 - q^^. (t))"
E=
Р1нф + Рвтрат ■ E |=нц vtq (1 - (1 - q^ M)^ )
Таким чином, за допомогою отриманого критер1ю можна проводити оцiнювання ефективност! функ-цiонування хмарного застосунку при використання р1зних стратегiй масштабування та пор!внювати до-ц1льн1сть використання технологш масштабування.
(3)
(4)
де vt - к1льк1сть користувачiв хмарного застосунку в перюд часу (t; t+1), q(t) - 1мов1рн1сть того, що корис-тувач перестав користуватися хмарним застосунком в перюд часу (t; t+1). Вважатимемо користувача втра-ченим в пром!жку часу (t; t+1) якщо хоч один його запит виконувався занадто довго або завершився з помилкою:
(5)
^„ц - t0 + 1
(6)
Варт1сть утримання шфраструктури хмарного застосунку обчислюеться Р1нфр як сума щохвилинно1 вартост! утримання у пром!жку часу [t0; ^1нц]. К1ль-к1сть втрачених користувачiв обчислюеться як
де q^pin-Ot) - 1мов1ршсть того, що користувач не доче-каеться виконання запиту в пром1жку часу (t; t+1), rqst - середня юльюсть запитiв в1д одного користувача. Приймемо тривал1сть виконання запит1в що заверши-лися помилкою за нескшченшсть, тод1 коpистувачi, як. отримали помилки будуть втрачеш з 1мов1ршстю q=1.
Для визначення 1мов1рност1 втрати користувача q^^ використаемо функц1ю розпод1лу 1мов1рностей, що представляе залежн1сть 1мов1рност1 втрати користувача в1д часу виконання мережевого запиту F(t) - 1мов1ршсть втрати користувача зростае разом з часом оч1кування в1дпов1д1 в1д хмарного застосунку. Досл1дження [14-17] показують, що к1льк1сть ко-ристувач1в веб-сторшок починае зменшуватись при т>2 с. Портал Pear1 hosting [14] при цьому наводить функщю розпод1лу 1мов1рност1 втрати користувача, що показана на рис. 1.
Для визначення 1мов1рност1 qвтpат(t) використову-еться функц1я розпод1лу 1мов1рностей F(xt), де Tt - се-редн1й час виконання мережевого запиту у пром1жку часу [t0; tкiиц]. Остаточне сп1вв1дношення, що представляе критерш ощнювання ефективност1 функщону-вання хмарного за стосунку, мае вигляд:
Рис. 1. iMOBipHicTb втрати користувача в залежносп вiд часу запиту
5. Ощнювання ефективност шформацшно1 технологи масштабування хмарного застосунку
За допомогою симулятора роботи хмарного застосунку було проведено визначення ефективност1 роботи технологи масштабування хмарного застосунку в умовах штенсивних ткових навантажень та в умовах штатно! роботи з перюдичними тковими навантажен-нями. Також була визначена ефектившсть масштабу-вання за допомогою реактивних правил. Визначення ефективност1 проводилося шляхом розрахунку зна-чення критер1я оц1нювання ефективност1 функщонування хмарного застосунку, що в1дпов1дае сумарним витратам в1д втрат користувач1в через занадто довге виконання запит1в та затрат на п1дтримку шфраструктури хмарного застосунку. Для побудови проф1л1в тест1в навантаження використовувались даш в1дв1ду-ваност1 сайту чемп1онату св1ту з футболу [18].
Пор1вняння ефективност1 функц1онування хмарного застосунку 1з використанням р1зних технолог1й масштабування зображено на рис. 2.
Рис. 2. Порiвняння вартостi утримання хмарного застосунку шд час iнтенсивних nÎKÎB навантаження
Стратег1я реактивного масштабування включала в себе так1 правила:
- зб^ьшення юлькосп вiртуальних машин на 1, якщо завантаження ЦП б^ьше 75 %;
- зменшення юлькосп вiртуальних машин на 1, якщо завантаження ЦП менше 10 %;
- збiльшення кiлькостi вiртуальних машин на 1, якщо завантаження пам'яи б^ьше 90 %;
- зб^ьшення розмiру вiртуальноi машини на 1, якщо час виконання запиту бшьший за 5 с;
- зб^ьшення розмiру вiртуальноi машини на 1, якщо завантаження ЦП б^ьше 70 %;
- зменшення розмiру вiртуальноi машини на 1, якщо завантаження ЦП менше 15 %.
Правила створювалися з врахуванням того, що завантаження процесора е головним фактором спо-вiльнення обробки мережевих запиив. Налаштування iнформацiйноi технологи масштабування хмарного застосунку включали в себе цей же набiр правил реактивного масштабування, а також передбачали варткть втрати одного користувача рiвною $ 0,00027 (недоо-триманий дохщ вщ показу реклами Google AdSense [21]), юльюсть елементiв часового ряду мережевих за-питiв, що використовуеться для прогнозування - 125, крок часового ряду мережевих запипв - 1 хв, горизонт прогнозування - 15 хв (вибраний як максимальне зна-чення часу операцп масштабування), мжмальний час мiж операщями масштабування - 25 хв. Початковий стан шфраструктури хмарного застосунку складав одну малу вiртуальну машину.
Для тесту, що вщтворюе штатш умови з перюдич-ними пiками навантаження сумарне значення критерт оцiнювання ефективностi склало 13,6 (0,00125 за хв.) для реактивного масштабування та 12,51 (0,00118 за хв.) для iнформацiйноi технологи масштабування хмарного застосунку.
Для тесту, що ввдтворюе штенсивш пiковi навантаження, сумарне значення критерж ощнювання ефек-тивност склало 3.12 (0,0044 за хв.) для реактивного масштабування та 2,75 (0,0039 за хв.) для шформацш-но'! технологи масштабування хмарного застосунку.
Дослщимо результати застосування шформацшшл системи автоматизованого масштабування хмарного застосунку у ТОВ «СДМ Украша» для масштабування системи проведення мозкових штурмiв BrainTank [19] за допомогою обчислення значення критерт ощню-вання ефективност роботи хмарного застосунку. В рамках дослщження було проведено порiвняння роботи запропонованоi iнформацiйноi системи з системою автоматизацп CloudMonix [20], яка тдтримуе авто-матичне масштабування хмарних застосунюв. Для збiльшення контролю над умовами проведення експе-рименту, порiвняння систем масштабування здшсню-валось на основi тестiв навантаження.
Пiд час проведення теспв були використанi на-ступнi налаштування iнформацiйноi системи авто-матизованого масштабування хмарного застосунку: варпсть втрати одного користувача - $ 0,0003 (недо-отриманий дохiд вщ показу реклами Google AdSense [21]), юльюсть елементiв часового ряду мережевих за-питiв, що використовуеться для прогнозування - 100, крок часового ряду мережевих запипв - 1 хв, горизонт прогнозування - 15 хв (вибраний як максимальне значення часу операцп масштабування), мжмальний час мiж операщями масштабування - 20 хв. Використаний наступний набiр правил реактивного масштабування:
- зб^ьшення юлькост вiртуальних машин на 1, якщо завантаження ЦП б^ьше 80 %;
- зменшення юлькост вiртуальних машин на 1, якщо завантаження ЦП менше 10 %;
- зб^ьшення юлькост вiртуальних машин на 1, якщо завантаження пам'яп б^ьше 90 %;
- збiльшення розмiру вiртуальноi машини на 1, якщо завантаження ЦП б^ьше 70 %;
- зменшення розмiру вiртуальноi машини на 1, якщо завантаження ЦП менше 15 %.
Мшмальний перюд мiж масштабуваннями у системi CloudMonix був встановлений як 20 хв. Система здшснюе масштабування на основi реактивних правил, що тдтри-мують агреговане значення метрик, також замкть заван-таженостi ЦП використовуеться метрика «Процесорний час», що дорiвнюе усередненш по всiм ядрам кiлькостi мтсекунд, протягом яких процесор виконував операцп за останню хвилину. Також, CloudMonix не пiдтримуе змiну розмiру вiртуальноi машини, масштабування мож-ливе лише шляхом змши кiлькостi вiртуальних машин. Враховуючи данi особливостi, правила реактивного масштабування були модифжоваш при застосуванш у системi CloudMonix та отримали такий вигляд:
- збiльшення юлькосп вiртуальних машин на 1 якщо процесорний час б^ьший за 48000;
- зменшення юлькосп вiртуальних машин на 1 якщо середнш процесорний час за 5 хв менший за 8000;
- зменшення юлькосп вiртуальних машин на 1 якщо процесорний час менший за 6000;
- зб^ьшення юлькосп вiртуальних машин на 1 якщо завантаження пам'яп б^ьше 90 %.
З метою зменшення вимог до теспв навантаження в хмарний застосунок було додано код, що штучно спов^ьнюе його роботу - таким чином знизилися ви-моги до юлькоси мережевих запиив, що генеруються тестами навантаження.
Профiль тесту навантаження було отримано на основi даних завантаженост сервера при проведенш сесii мозкового штурму за учаси 95 користувачiв, тривалiсть тесту - 319 хв. Щохвилинна кiлькiсть мережевих запипв тесту навантаження зображена на рис. 3, а, порiвняння ефективноси роботи технологiй масштабування зображено на рис. 3, б.
Порiвняння значення критерт оцiнювання ефек-тивност показуе, що використання розробленоi ш-формацiйноi технологii масштабування хмарного застосунку дозволяе зб^ьшити ефективнiсть роботи на 10,55 % у порiвняннi з використанням технологи CloudMonix (табл. 1).
Таблиця 1
Порiвняння ефективносп використання розробленоТ 1Т та системи CloudMonix
Величина, що вимiрюеться Значення
Значення критерiю оцiшювашшя ефектившостi застосування розроблено!' iшформацiйшоi технологи 1,1318
Значення критерiю оц^ювання ефектившостi застосування системи CloudMonix 1,2513
Абсолютне значення змiши критерiя оцiшювашшя ефективносп при застосувашшi розроблешоi шформадшшоi технологи 0,1195
Вщносне значення змiши ефектившостi при застосувашшi розроблешоi iшформадiйшоi технологи 10,55 %
Рис. 3. Результати проведення тесту навантаження: а — профть тесту навантаження; б — порiвняння ефективносп розробленоТ шформацшноТ технологи з системою CloudMonix
Визначимо рiвень значушостi рiзницi ефективносп використання розроблено! iнформацiйноi технологii та системи CloudMonix. Для цього висунемо нульову гiпотезу [22] Н0, яка стверджуе, що рiзниця ефектив-ност використання технологiй X е випадковою величиною з математичним сподiванням рiвним нулю: Е(Х)=0 та альтернативну гшотезу НА, яка стверджуе, що математичне сподiвання величини Х вiдрiзняеться вiд нуля.
Ho: E (X) = 0, Ha:E(X)* 0.
(7)
Для визначення статистично! значущостi вико-ристаемо t-критерiй Стьюдента [23, 24]. Усього було проведено n=319 вимiрювань ефективностi, тому кiлькiсть ступенiв свободи df дорiвнюе n-1=318. Се-редне значення величини X, X =-0,00037. Серед-ньоквадратичне вщхилення визначаеться наступним стввщношенням [17, 18]:
(8)
Використовуючи отримаш вище статистичнi па-раметри, розрахуемо значення коеф^ента Стью-дента:
X - E(X) -0,00037 - 0
t = J-= -4,9844.
SX^Vn 0,001325 /V319
(9)
Отримане значення t перевищуе критичне значення критерiя Стьюдента для df=300 i довiрчоi iмовiрно-
стi 0,999, яке становить 3,3233 [25]. Отже, нульова ri-потеза H0, яка стверджуе, що математичне сподiвання рiзницi ефективностi використання технологiй масш-табування рiвне нулю, вiдхиляеться i приймаеться альтернативна гшотеза HA. Рiзниця ефективносп використання розроблено! шформацшно! технологи та системи CloudMonix е статистично значимою iз рiвнем значущостi а<0,001.
6. Обговорення результaтiв розробки критерiя оцiнювання ефективностi роботи хмарного застосунку
В результат проведених дослiджень було розроблено критерш оцiнювання ефективносп функщону-вання хмарного застосунку, що дае змогу поеднати в едину метрику економiчнi та репутацшш показники роботи хмарного застосунку. За допомогою розро-бленого критерiя було проведено оцiнювання ефективносп роботи хмарного застосунку BrainTank для рiзних режимiв автоматичного масштабування.
На вщмшу вiд iснуючих пiдходiв [3-7], розро-блений критерiй орiентований на порiвняння роботи хмарного застосунку при рiзних параметрах хмарно! iнфраструктури, а не на порiвняння хмарного хостингу та утримання власного ЦОД. Ця особливкть дае можливють використовувати конкретизоваш метрики, розрахунок яких е суто техшчною задачею та не потребуе додаткових дослщжень на вщмшу вiд абстрактних метрик юнуючих пiдходiв. Ще однiею особливiстю розробленого критерж е можливiсть ощ-нювати ефективнiсть роботи хмарного застосунку на коротких штервалах часу. В той же час, використання вартост утримання хмарно! iнфраструктури як основного параметру поеднуе розроблений критерш та юну-ючi пiдходи до оцшки ефективностi роботи хмарного застосунку.
Для того, щоб розроблений критерiй можна було застосовувати без додаткових модифжацш хмарного застосунку, платформа, на якш вш розгорнутий, повинна задовольняти певним вимогам, а саме надавати доступ до високочастотно! (з iнтервалом не бшьше 1 хвилини) телеметрii середнього часу виконання мережевих запипв та кшькоси користувачiв. Така iнформацiя е доступною лише в високорiвневих PaaS (Platform as a service) платформах, що накладае обме-ження на можливкть застосування запропонованого критерж.
З наведених тверджень можна зробити висновок про те, що розроблений критерш е конкретизащею загальних критерив ефективностi використання хмар-них обчислень, представлених в роботах [3-7] для PaaS платформ, що використовуе параметри, характер-ш тiльки для останнiх.
Розроблений критерш може бути використаний для порiвняння ефективносп роботи хмарного застосунку при рiзних налаштуваннях хостинга, наприклад можуть бути порiвнянi PaaS-платформи, що вико-ристовують HDD та SSD накопичувачь В рамках проведених дослвджень було порiвняно технологи масштабування хмарного застосунку, розмщеного у хмарi Microsoft Azure cloud services. На базi представленого критерiя також можливе порiвняння рiзних реалiзацiй хмарного застосунку мiж собою.
а
7. Висновки
1. Розроблено критерш ощнювання ефективносп роботи хмарного застосунку на основi шформацп про час виконання мережевого запиту, кшьюсть ко-ристувачiв та вартiсть утримання iнфраструктури. Запропонований критерш дозволяе спiвставляти та комбшувати рiзнорiднi метрики роботи хмарного застосунку.
2. Показано, що ефектившсть роботи системи проведення мозкових штурмiв BrainTank iз використанням iнформацiйноï технологiï масштабування хмарного застосунку бшьша на 10,5 % з довiрчим штервалом 0,999 у порiвняннi з кнуючими аналогами. Застосування шфор-мацiйноï технологи масштабування хмарного застосунку дозволило збшьшити показники критерiя оцiнювання ефективностi ввд 8 до 12 % на симулятор^ що вiдтворював навантаження на сайт чемтонату свiту з футболу.
Лиература
1. Sanderson, D. Programming google app engine: build and run scalable web apps on google's infrastructure [Text] / D. Sanderson. - O'Reilly Media, Inc., 2009. - 538 c.
2. Scaling Based on CPU or Load Balancing Serving Capacity [Electronic resource]. - Google Cloud Platform. - Available at: https:// cloud.google.com/compute/docs/autoscaler/scaling-cpu-load-balancing
3. Pocatilu, P. Measuring the efficiency of cloud computing for e-learning systems [Electronic resource] / P. Pocatilu, F. Alecu, M. Vetrici // WSEAS Transactions on Computers - 2010. - Vol. 9, Issue 1. - P. 42-51. - Available at: http://wseas.us/e-library/ transactions/computers/2010/89-159.pdf
4. Klems, M. Do clouds compute? a framework for estimating the value of cloud computing. In Designing E-Business Systems [Text] / M. Klems, J. Nimis, S. Tai. - Lecture Notes in Business Information Processingg, 2009 - P. 110-123. doi: 10.1007/978-3-642-01256-3_10
5. Разумников, С. В. Анализ существующих методов оценки эффективности информационных технологий для облачных ИТ-сервисов [Електронний ресурс] / С. В. Разумников // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 3. -Режим доступа: http://www.science-education.ru/pdf/2013/3/405.pdf
6. Якушева, Н. А. Расчет экономической эффективности облачных вычислений [Електронний ресурс] / Н. А. Якушева // Инженерный журнал: наука и инновации: электронное научно-техническое издание. - 2012 - № (3), 3. - Режим доступа: http://engournal.ru/articles/124/124.pdf
7. Яцько, О. М. Вплив хмарних технологш на розвиток малого та середнього бiзнесу в Украши [Електронний ресурс] / О. М. Яцько, Ю. А. Л^вшчук. - Буковинський державний фiнансово-економiчний ушверситет. - Режим доступа: http:// www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_ D0WNL0AD=1&Image_file_name=PDF/Nvbdfa_2014_26_57.pdf
8. Lorido-Botran, T. Auto-scaling techniques for elastic applications in cloud environments [Text] / T. Lorido-Botran, J. Miguel-Alonso, J. A. Lozano // Department of Computer Architecture and Technology. - 2012. - Vol. 12.
9. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука [Текст] / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 418 с.
10. Емельяноваш Н. З. Основы построения автоматизированных информационных систем: Учебное пособие [Текст] / Н. З. Емельянова, Т. Л. Партыка, И. И. Попо. - М.: ФОРУМ:ИНФРА-М, 2007 - 416 с.
11. Буряк, В. В. Эффективность информационных систем: учеб. пособие для студентов специальностей «Экономическая кибернетика» и «Интеллектуальные системы принятия решений» [Текст] / В. В. Буряк, О. Л. Ольховская. - Краматорск: ДГМА, 2008. - 76 с.
12. Сарвин, А. А. Диагностика и надежность автоматизированных систем: Письменные лекции [Текст] / А. А. Сарвин, Л. И. Аба-кулина, О. А. Готшальк. - СПб.: СЗТУ, 2003. - 69 с.
13. Таунсенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ [Текст] / К. Таунсенд, Д. Фохт. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 c.
14. How a Slow Website Impacts Your Visitors and Sales [Electronic resource]. - Available at: http://www.peer1.com/knowledgebase/ how-slow-website-impacts-your-visitors-and-sales
15. Nah, F. F. H. A study on tolerable waiting time: how long are Web users willing to wait? [Text] / F. F. H. Nah // Behaviour & Information Technology. - 2004 - Vol. 23, Issue 3. - P. 153-163.
16. How Loading Time Affects Your Bottom Line [Electronic resource]. - Available at: https://blog.kissmetrics.com/loading-time/
17. Menasce, D. Load testing of web sites [Text] / D. Menasce // IEEE Internet Computing. - 2002. - Vol. 6, Issue 4. - P. 70-74. doi: 10.1109/mic.2002.1020328
18. 1998 World Cup Web Site Access Logs [Electronic resource]. - Available at: http://ita.ee.lbl.gov/html/contrib/WorldCup.html
19. Козачук, А. В. Система автоматизованого проведення мозкових штурмiв "Braintank" [Текст] / А. В. Козачук // Збiрник матер1ашв дев'ято! мiжнародноi конференцп «1нтернет-Осви,а-Наука-2014». - Вшниця, 2014.
20. Система автоматизацп хмарних ресурав CloudMonix [Електронний ресурс]. - Режим доступа: http://cloudmonix.com/
21. Mohan, M. How Much Traffic Do You Need To Make 3100,000 With Google AdSense [Electronic resource] / M. Mohan. -Available at: http://www.minterest.org/how-much-traffic-do-you-need-to-make-money/
22. Дубина, И. Н. Проверка статистических гипотез [Електронний ресурс] / И. Н. Дубина. - 2006. - Режим доступа: http:// www.ipiran.ru/frenkel/hypothesis_testing.pdf
23. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика [Текст] / ГВ. Е. мурман. - М., Высш. шк., 2003. - 479 с.
24. Шарипн, О. А. Розробка тдходу до перевiрки адекватност моделi прийняття ршень з неч^кими параметрами [Текст] / О. А. Шарипн // Оптико- електронш шформацшно-енергетичш технологи. - 2012. - № 1(23). - С. 5-61.
25. Основы теории надежности и диагностика [Электронный ресурс]. - Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого. - Режим доступа: http://www.novsu.ru/npe/files/um/1128/umk/OTND/index.htm
-□ □-
Дослиджено складовi частини тформацш-них технологш для оцтки рiвня енергоефектив-ностi мушципальних бу^вель. Модифтовано метод аналiзу ieрархш на основi критерив та iндикаторiв: зроблено декомпозицию розв'яз-ку задачi ранжування факторiв в ieрархiю, на И основi побудувано ieрархiчну форму. Також розроблено багатошарова модель ранжування факторiв оцтки енергоефективностi та сформовано узгоджена матриця попарних порiвнянь та глобальний критерш
Ключовi слова: тформацшш технологи, метод аналiзу ieрархш, тдтримка прийняття ршень, енергоефективтсть
□-□
Исследованы составные части информационных технологий для оценки уровня энергоэффективности муниципальных зданий. Модифицирован метод анализа иерархий на основе критериев и индикаторов: сделана декомпозиция решения задачи ранжирования факторов в иерархию, на ее основе построена иерархическая форма. Также разработана многослойная модель ранжирования факторов оценки энергоэффективности и сформирована согласованная матрица попарных сравнений и глобальный критерий
Ключевые слова: информационные технологии, метод анализа иерархий, поддержка
принятия решений, энергоэффективность -□ □-
УДК 004.303.064
[DOI: 10.15587/1729-4061.2015.51027|
РОЗРОБКА МОДЕЛ1 ТА МОДИФ1КАЦ1Я МЕТОДУ АНАЛ1ЗУ 1СРАРХ1Й ДЛЯ ОЦ1НКИ Р1ВНЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТ1
Д. В. Маргасов
Астрант* Е-mail: mn123@i.ua Е. Ю. Сахно
Доктор техшчних наук, професор, завщувач кафедри* E-mail: kafUYAP@ukr.net I. С. С к i те р
Кандидат ф1зико-математичних наук, доцент Кафедра програмноТ шженерп ЧернИвський нацюнальний технолопчний уыверситет вул. Шевченка, 95, м. ЧернИв, УкраТна, 14028 E-mail: skiteris@mail.ua *Кафедра управл1ння як1стю i проектами ЧернИвський нацiональний технологiчний унiверситет «Навчально-науковий шститут управлiння та адмшютрування» вул. Белова, 4, м. ЧернИв, УкраТна, 14034
1. Вступ
Системна трансформащя укра!нського сустльства та його штегращя в европейський 1 свиовий про-ст1р потребуе вщповщного наукового забезпечення процесу скасування старих 1 створення низки нових оргашзацшних структур управлшня у р1зних сферах сустльного життя [1].
Актуальним зараз стае створення шформацш-но-вим1рювальних систем для шдтримки прийняття р1шень ОПР для ощнки енергоефективност1 мушципальних буд1вель на баз1 безл1ч фактор1в та шдикатор1в. В процес анал1зу фактор1в, як1 фор-мують систему показниюв для ощнювання енергое-фективност дослщжуваних об'ект1в та формування управлшських р1шень на !х основу ОПР (особа, що приймае р1шення) наштовхуеться на проблему ощнювання не лише кшцевого результату прийня-того р1шення, але й ощнювання альтернатив чи
ефективноси проходження окремих етатв процесу прийняття рiшень.
2. Аналiз лiтературних даних та постановка проблеми
Анал1зуючи складов1 частини шформацшних технологш для ощнки р1вня енергоефективност мунщи-пальних буд1вель, слщ зазначити, що в Укра!ш щ пи-тання висвилюються у працях [2, 3] та шших. Питання шформацшних технологш в Укра!ш висвилюються в працях [4-9]. За кордоном питаннями шформацшних технологш вщображеш у працях [10, 11].
Необхщно розглядати об'ект дослщження саме як систему фактор1в, в межах кожного з яких кнуе система шдикатор1в, як1 його визначають 1, вщповщно, фор-мують як1сть та вагу ввдповвдного фактору. Це означае, що система формуючих шдикатор1в також набувае актуальност не лише як показник ощнки альтерна-
©
