Подход к разработке архитектуры программного комплекса поддержки процесса переразмещения виртуальных машин виртуализированного центра обработки данных
- Авторы: Бумажкина Н.Ю.1
-
Учреждения:
- Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации
- Выпуск: № 1 (2025)
- Страницы: 16-28
- Раздел: ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
- URL: https://journals.rcsi.science/2072-3059/article/view/291575
- DOI: https://doi.org/10.21685/2072-3059-2025-1-2
- ID: 291575
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Актуальность и цели. Распределенность разработанной системы поддержки обусловлена необходимостью получения параметров машин виртуальных и физических виртуализированного центра обработки данных (ЦОД) с учетом локальной или территориальной распределенности их серверных платформ. Материалы и методы. При разработке архитектуры программного комплекса использовалась парадигма «менеджер-агенты». При этом для поддержки кроссплатформенности сервисного программного обеспечения виртуализированного ЦОД рассмотрена возможность совместимости с интерфейсами прикладного программирования существующих распределенных систем мониторинга, таких как Zabbix, NetCrunch, OpenNMS и др. Результаты. Проведена экспериментальная оценка эффективности программного комплекса переразмещения виртуальных машин виртуализированного ЦОД. Выводы. Сформированная система поддержки отличается возможностью расширения и высокой адаптивностью к условиям современных виртуализированных ЦОД.
Об авторах
Наталья Юрьевна Бумажкина
Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации
Автор, ответственный за переписку.
Email: orui@mvd.ru
адъюнкт
(Россия, г. Орёл, ул. Приборостроительная, 35)Список литературы
- Жукабаева Т. К., Кусаинова А. Т. Технология Больших данных (Big Data). Основные характеристики и перспективы применения // ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net
- Hemn B. A. A brief survey on big data: technologies, terminologies and data-intensive applications // Journal of Big Data. 2022. Vol. 9 (1). P. 36. doi: 10.1186/s40537-022- 00659-3
- Bakhtiyar S., Oleg S. Building the Software Defined Data Center // Proceedings of the Institute for System Programming of RAS. 2018. Vol. 30 (6). P. 7‒24. doi: 10.15514/ISPRAS-2018-30(6)-1.
- Yaseein S. H., Maen A., Ahmed S. A., Saleh A. Data Centre Infrastructure: Design and Performance // Latest Advances and New Visions of Ontology in Information Science. 2023. doi: 10.5772/intechopen.109998
- Бумажкина Н. Ю. К вопросу о виртуализации вычислительных и телекоммуникационных ресурсов центра обработки данных // Научная сессия ТУСУР – 2024: XXIX Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск, 2024. C. 107‒110.
- Shabanov B. M., Samovarov O. I. Building the Software Defined Data Center // Proceedings of the Institute for System Programming of RAS. 2018. doi: 10.15514/ISPRAS-2018-30(6)-1
- Bumazhkina N. Yu., Zaharova I. N., Kochkurov A. E. On the use of live migration technologies for virtual machines in the task of optimizing data center resources // Modern informatization problems in simulation and social technologies (MIP-2024'SCT) Proceedings of the XXIX-th International Open Science Conference. Yelm, WA, USA, 2024. Vol. 2. P. 133‒137.
- Mollamotalebi M. Shahnaz H. Multi-objective dynamic management of virtual machines in cloud environments // Journal of Cloud Computing. 2017. Vol. 6 (1). doi: 10.1186/s13677-017-0086-z
- Choudhary A., Govil M., Singh G., Awasthi L., Pilli E., Kapil D. A critical survey of live virtual machine migration techniques // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. 2017. Vol. 6 (23). P. 2‒41. doi: 10.1186/s13677-017-0092-1
- Shakya A., Garg D., Nayak P. Hybrid Live VM Migration: An Efficient Live VM Migration Approach in Cloud Computing // Advanced Informatics for Computing Research. 2018. P. 600–611. doi: 10.1007/978-981-13-3140-4_54
- Mishra M., Sahoo A. On theory of VM placement: Anomalies in existing methodologies and their mitigation using a novel vector based approach // IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD). 2011. P. 275–282. doi: 10.1109/CLOUD.2011.38
- Карпова О. В., Филонова Ю. Б., Кузина В. В. Критерии оценки качества и рисков технологического процесса разработки программного продукта // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2024. № 1. С. 56–69.
- Bae S. JavaScript Data Structures and Algorithms: An Introduction to Understanding and Implementing Core Data Structure and Algorithm // Library of Congress Control Number: 2019930417. 2019. doi: 10.1007/978-1-4842-3988-9
- Федорова Л. М. Системы мониторинга. Обзор и сравнение // Вестник науки и образования. 2020. Т. 4, № 10 (88). С. 16‒18.
- Ramasubramani V., Adorf C. S., Dice B. D. signac: A Python framework for data and workflow management // 17th Python in Science Conference At: Austin, TX. 2018. doi: 10.25080/Majora-4af1f417-016
- Майер Р. В. Компьютерное моделирование : учеб.-метод. пособие для студентов педагогических вузов [Электронное учебное издание на компакт-диске]. Глазов : Глазов. гос. пед. ин-т, 2015. 24,3 Мб.
- Аверина Т. А. Построение алгоритмов статистического моделирования систем со случайной структурой : учеб. пособие. Новосибирск : РИЦ НГУ, 2015. 155 с.
- Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Майоров Г. С. Разработка мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы в программной среде AnyLogic // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24 (5). С. 1080–1092.
- Егоров С. Выбор языка имитационного моделирования, или не заколачивайте гвозди микроскопом. URL: https://www.anylogic.ru/blog/vybor-yazyka-imitatsionnogomodelirovaniya- ili-ne-zakolachivayte-gvozdi-mikroskopom/ (дата обращения: 09.01.2024).
Дополнительные файлы
