Динамические туманные вычисления и бессерверная архитектура: на пути к зеленым ИКТ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. В условиях роста парка оборудования центров обработки данных, развития сетей IMT-2020 и появлением услуг Телеприсутствия сетей IMT-2030 особо актуальным направлением современных исследований является поиск нетривиальных, нестандартных подходов и решений в области обеспечения вычислительными и сетевыми ресурсами. Данная статья освещает актуальные вопросы инфраструктурного направления сетей IMT-2030 ‒ динамических туманных вычислений. Рассматривается вклад данной технологии для повышения эффективности используемых ресурсов, приводятся актуальные сценарии сетей IMT-2030. В частности, исследуется задача поиска группы устройств в туманных вычислениях для последующей миграции типовых контейнеров платформы FaaS. Постановка задачи: исследование вопросов совместного использования бессерверной архитектуры и динамических туманных вычислений для эффективного распределения нагрузки услуг Телеприсутствия. Цель работы: исследование и разработка эффективного метода распределения группы микросервисов в динамических туманных вычислениях. Используемые методы: исследуемые алгоритмы относятся к типу метаэвристических алгоритмов для решения задач многокритериальной оптимизации. Для апробации метода был разработан сегмент лабораторной сети, который послужил генератором реальных данных работы тестируемых платформ в условиях роста нагрузки. На базе серии экспериментов были собраны данные для последующего моделирования предложенного метода, который, в свою очередь, был реализован на языке программирования Python. Анализ результатов показал эффективность предложенного метода в рамках поставленной задачи, что, в конечном итоге, позволяет значительно быстрее принимать решение о миграции. Новизна: разработаны модель и метод для бессерверной архитектуры с миграцией групп микросервисов на группы устройств туманных вычислений в условиях их подвижности, и использован метаэвристический алгоритм стаи серых волков с целью определения группы устройств для последующей миграции типовых микросервисов. Практическая значимость: разработанная модель и метод могут быть использованы при реализации туманных вычислений в условиях подвижности устройств, в том числе с целью достижения требований перспективных услуг Телеприсутствия.

Об авторах

А. Н. Волков

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Email: artem.nv@sut.ru
ORCID iD: 0009-0002-4296-1822
SPIN-код: 1311-9824

Список литературы

  1. Market Overview // Straits research. URL: https://straitsresearch.com/report/data-center-equipment-market (дата обращения 31.05.2024)
  2. Колбанёв М.О., Палкин И.И., Пойманова Е.Д., Татарникова Т.М. Пути создания зеленых информационных технологий // Гидрометеорология и экология. 2021. № 62. С. 127‒138. doi: 10.33933/2074-2762-2021-62-127-138. EDN:OEJEMQ
  3. Manner J. Black software ‒ the energy unsustainability of software systems in the 21st century // Oxford Open Energy. 2023. Vol. 2. doi: 10.1093/ooenergy/oiac011
  4. Alloghani M.A. Architecting Green Artificial Intelligence Products: Recommendations for Sustainable AI Software Development and Evaluation // Artificial Intelligence and Sustainability. Signals and Communication. Cham: Springer, 2024. PP. 65–86. doi: 10.1007/978-3-031-45214-7_4
  5. Schwartz R., Dodge J., Smith N.A., Etzioni O. Green AI // Communications of the ACM. 2020. Vol. 63. Iss. 12. PP. 54–63. doi: 10.1145/3381831
  6. Li Y., Zhu Z., Guan Y., Kang Y. Research on the structural features and influence mechanism of the green ICT transnational cooperation network // Economic Analysis and Policy. 2022. Vol. 75. PP. 734–749. doi: 10.1016/j.eap.2022.07.003
  7. Кричевский Г.Е. Экология и «Зеленые технологии». Как сдержать превращение биосферы в техносферу? // НБИКС ‒ Наука. Технологии. 2019. Т. 3. № 8. C. 22‒26.
  8. Волков А.Н. Туманность в перспективных сетях связи для услуг телеприсутствия // Электросвязь. 2024. № 4. С. 50‒56.
  9. Волков А.Н. Стабильность кластера в динамических туманных вычислениях // Электросвязь. 2024. № 6. С. 8‒16.
  10. Марочкина А.В. Моделирование и кластеризация трехмерной сети интернета вещей с применением метода оценки фрактальной размерности // Электросвязь. 2023. № 6. С. 60‒66. doi: 10.34832/ELSV.2023.43.6.008. EDN:ZBNQKI
  11. Марочкина А.В. Выбор головных узлов кластеров в трехмерных сетях Интернета вещей высокой плотности // Электросвязь. 2023. № 7. С. 26‒32. doi: 10.34832/ELSV.2023.44.7.004. EDN:MKMNQZ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).