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


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

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах