Медведнікова Ю.С., студентка; Турупалов В.В.,
к.т.н., доц.
(Донецький національний технічний
університет, м.
Донецьк, Україна )
УПРАВЛЕНИЕ
ДОСТУПОМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ К
РЕСУРСАМ ЦЕНТРА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ (ЦОД)
Введение
Поскольку центр обработки
данных это целый
комплекс
инженерных и IT-систем, который является неотъемлемой частью множества
телекоммуникационных структур, он должен обеспечить единый
информационный
ресурс с гарантированными уровнями достоверности, доступности и
безопасности
данных.
Цель статьи
– предложить один из способов контроля объемов
запросов, которые поступают в ЦОД, и уравления распределением их на
сервера.
Пусть
существуют разные типы запросов, за которыми стоит
определенный ресурс. Запросы имеют свою последовательность, время
обдумывания,
то есть время между ответом web-сервера и новым запросом в пределах
одной
сессии.


Вероятность поступления повторного запроса от класса


Матрица
размерностью -
это
матрица вероятностей переходов
запросов по ресурсам ЦОД (рис.). Пусть время обслуживания для класса k
одним
сервером кластера i это независемая случайная величина
с
математическим ожиданием:

Все серверы
кластера i вместе обрабатывают запросы как единый сервер,
время обработки .
Тогда номинальная нагрузка кластера
i равна:
Тогда при количестве серверов Ni
нагрузка на один
сервер
кластера i будет:
Для того, чтобы система была
стационарной,
необходимо
выполнение условия: ,
где
-
это
вектор распределения ресурсов.
Пусть -
это
количество запросов класса k,
обрабатываемых кластером i в стационарном режиме, тогда:
- количество классов запросов соответственно. Общее количество запросов k в системе. Запрос пренадлежит классу k с вероятностью:



Находим:
Теперь можно найти время ответа на запрос класса k:
где
n
– количество кластеров
серверного комплекса;
– среднее время ответа на запрос класса k
сервером кластераe [3].
запросов как системы массового обслуживания.
Заключение. Таким образом найден ключевой параметр – время ответа на запрос, исходя из которого главный контроллер будет принимать решение об оптимальности выделения системных ресурсов и о необходимости их перераспределения. Главным образом это будет зависеть от важности поступающих запросов и необходимой срочности их обслуживания.
Перечень
ссылок