Математическая модель процесса потребления вычислительных ресурсов при их неполном освобождении
Автор: Носова Мария Геннадьевна, Садыков Варис Данисович
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Физико-математические науки
Статья в выпуске: 6 т.6, 2020 года.
Бесплатный доступ
В статье разрабатывается математическая модель процесса потребления вычислительных ресурсов при их неполном освобождении при применении технологии виртуализации. Математическая модель представлена в виде системы массового обслуживания с неограниченным числом приборов, с простейшим входящим потоком заявок и экспоненциальным временем обслуживания их на приборах. Исследование модели выполнено методами теории массового обслуживания. Методом моментов найдены основные вероятностные характеристики величины объема свободных ресурсов: математическое ожидание и дисперсия. Предложенная математическая модель процесса потребления вычислительных ресурсов позволяет оценивать и прогнозировать процесс изменения объема свободных ресурсов виртуальной машины во времени и анализировать параметры ее производительности.
Система массового обслуживания, математическое моделирование, виртуальный сервер, оптимизация, виртуальная машина, потребление памяти
Короткий адрес: https://sciup.org/14116162
IDR: 14116162 | DOI: 10.33619/2414-2948/55/01
Список литературы Математическая модель процесса потребления вычислительных ресурсов при их неполном освобождении
- Гусев О. В., Жуков А. В., Поляков В. В., Поляков С. В. Проблема адекватной оценки производительности веб-серверов в корпоративных сетях на предприятиях ЦБП // Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике: материалы 6-й научно-технической конференции (Петрозаводск, 20-24 сентября 2004 г.). Петрозаводск, 2004. С. 84-87.
- Vilaplana J., Solsona F., Teixidó I., Mateo J., Abella F., Rius J. A queuing theory model for cloud computing // The Journal of Supercomputing. 2014. V. 69. №1. P. 492-507. DOI: 10.1007/s11227-014-1177-y
- Khazaei H., Misic J., Misic V. B. A fine-grained performance model of cloud computing centers // IEEE Transactions on parallel and distributed systems. 2012. V. 24. №11. P. 2138-2147. DOI: 10.1109/TPDS.2012.280
- El-Sheimy N., Hou H., Niu X. Analysis and modeling of inertial sensors using Allan variance // IEEE Transactions on instrumentation and measurement. 2007. V. 57. №1. P. 140-149. DOI: 10.1109/TIM.2007.908635
- Murugesan R., Elango C., Kannan S. A status report on resource allocation in cloud computing using queuing theory // International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET). 2014. V. 3. №11. P. 3603-3608.
- Носова М. Г. Автономная немарковская система массового обслуживания и ее применение в задачах демографии: дисс. … канд. физ.-мат. наук. Томск, 2010. 204 с.
- Назаров А. А., Терпугов А. Ф. Теория массового обслуживания. Томск, 2010. 228 с.
- Носова М. Г. Математическая модель компании по микрофинансированию со смешанными потоками входящих рисков // Фундаментальные исследования. 2017. №12-1. C. 207-211.
- Nosova M. G. Research of a three-phase autonomous queuing system with a Markov Modulated Poisson process // Information Technologies and Mathematical Modeling (ITMM-2018): Proceedings of 17th International Conference named after A. F. Terpugov (Tomsk, September 10-15, 2018). Tomsk, 2018. P. 33-38.
