УМЕНЬШЕНИЕ ЗАДЕРЖКИ ТРАНЗАКЦИЙ E-LEARNING В КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЯХ ГИПЕРКОНВЕРГЕНТНОЙ АРХИТЕКТУРЫ
Актуальность исследования. Инфраструктура, создаваемая на конвергентной платформе, предполагает объединение памяти, вычислительных и сетевых ресурсов в единый пул, а при гиперконвергентной архитектуре вычислительные мощности, хранилища, серверы, сети объединяются в одно целое с помощью программных с...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2018-07-01
|
| Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/65 |
| Summary: | Актуальность исследования. Инфраструктура, создаваемая на конвергентной платформе, предполагает объединение памяти, вычислительных и сетевых ресурсов в единый пул, а при гиперконвергентной архитектуре вычислительные мощности, хранилища, серверы, сети объединяются в одно целое с помощью программных средств. Это способствует сокращению эксплуатационных расходов, что особенно существенно для систем поддержки e-learning. Предмет исследования: процесс обработки транзакций e-learning в компьютерных сетях гиперконвергентной архитектуры. Целью статьи является уменьшение задержки транзакций e-learning в компьютерных сетях гиперконвергентной архитектуры. Методы, используемые при уменьшении задержки транзакций e-learning: методы теории множеств; оптимизация с использованием штрафных функций, метод потенциалов. Результаты исследования. Предложен метод минимизации средней задержки транзакций в компьютерных сетях гиперконвергентной архитектуры, позволяющий построить равномерное распределение выделенных вычислительных ресурсов для обработки множества транзакций e-learning по квантам заданного интервала времени. В методе строится такое разбиение множества транзакций на подмножества и их распределение по узлам сети в процессе распределенной обработки, при котором средняя задержка пакета данных в сети принимает минимальное значение и обеспечивает равномерную загрузку сети для большого числа абонентов. В предложенном методе целевая функция задачи поиска рационального разбиения множества транзакций e-learning, обрабатываемых в вычислительной сети, на подмножества и их распределения по узлам гиперконвергентной сети, определяется при помощи ввода функции штрафов при выделении каждой транзакции единицы вычислительного ресурса в текущий квант времени. Выводы. Предложен подход к уменьшению задержки транзакций e-learning в компьютерных сетях гиперконвергентной архитектуры. Подход основывается на предложенном методе минимизации средней задержки, учитывающем особенности гиперконвергентной архитектуры. Применение подхода позволяет сбалансировать сетевую нагрузку при большом числе транзакций и достичь требований к оперативности обработки транзакций e-learning. |
|---|---|
| ISSN: | 2522-9818 2524-2296 |