Текущий выпуск Номер 6, 2020 Том 12
Результаты поиска по 'сетевые системы хранения':
Найдено статей: 3
  1. Степин Ю.П., Леонов Д.Г., Папилина Т.М., Степанкина О.А.
    Системное моделирование, оценка и оптимизация рисков функционирования распределенных компьютерных систем
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1349-1359

    В статье рассматривается проблема надежности эксплуатации открытой интеграционной платформы, обеспечивающей взаимодействие различных программных комплексов моделирования режимов транспорта газа, с учетом предоставления доступа к ним, в том числе через тонких клиентов, по принципу «программное обеспечение как услуга». Математически описаны функционирование, надежность хранения, передачи информации и реализуемость вычислительного процесса системы, что является необходимым для обеспечения работы автоматизированной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа. Представлено системное решение вопросов моделирования работы интеграционной платформы и тонких клиентов в условиях неопределенности и риска на базе метода динамики средних теории марковских случайных процессов. Рассматривается стадия стабильной работы — стационарный режим работы цепи Маркова с непрерывным временем и дискретными состояниями, которая описывается системами линейных алгебраический уравнений Колмогорова–Чепмена, записанных относительно средних численностей (математических ожиданий) состояний объектов исследования. Объектами исследования являются как элементы системы, присутствующие в большом количестве (тонкие клиенты и вычислительные модули), так и единичные (сервер, сетевой менеджер (брокер сообщений), менеджер технологических схем). В совокупности они представляют собой взаимодействующие Марковские случайные процессы, взаимодействие которых определяется тем, что интенсивности переходов в одной группе элементов зависят от средних численностей других групп элементов.

    Через средние численности состояний объектов и интенсивностей их переходов из состояния в состояние предлагается многокритериальная дисперсионная модель оценки риска (как в широком, так и узком смысле, в соответствии со стандартом МЭК). Риск реализации каждого состояния параметров системы вычисляется как среднеквадратическое отклонение оцениваемого параметра системы объектов (в данном случае — средние численности и вероятности состояний элементов открытой интеграционной платформы и облака) от их среднего значения. На основании определенной дисперсионной модели риска функционирования элементов системы вводятся модели критериев оптимальности и рисков функционирования системы в целом. В частности, для тонкого клиента рассчитываются риск недополучения выгоды от подготовки и обработки запроса, суммарный риск потерь, связанный только с непроизводительными состояниями элемента, суммарный риск всех потерь от всех состояний системы. Для полученной многокритериальной задачи оценки рисков предлагаются модели (схемы компромисса) выбора оптимальной стратегии эксплуатации.

  2. Петросян А.Ш.
    Современное использование сетевой инфраструктуры в системе обработки задач коллаборации ATLAS
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1343-1349

    Важнейшим компонентом распределенной вычислительной системы является сетевая инфраструктура. Несмотря на то что сеть составляет основу такого рода систем, она часто является незаметным партнером для систем хранения и вычислительных ресурсов. Мы предлагаем интегрировать сетевой элемент напрямую в распределенные системы через уровень управления нагрузками. Для такого подхода имеется достаточно предпосылок. Так как сложность и требования к распределенным системам растут, очень важно использовать имеющуюся инфраструктуру эффективно. Например, одни могут использовать измерения качества сетевых соединений в механизмах принятия решений в системе управления задачами. Кроме того, новейшие технологии позволяют другим задавать сетевую конфигурацию программно, например используя ПКС — программно-конфигурируемые сети. Мы опишем, как эти методы используются в системе управления задачами PanDA, применяемой коллаборацией ATLAS.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  3. Куклин Е.Ю., Созыкин А.В., Берсенёв А.Ю., Масич Г.Ф.
    Распределенная система хранения УРО РАН на основе dCache
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 559-563

    Представлен подход к созданию территориально-распределенной системы хранения данных для нужд среды высокопроизводительных вычислений УрО РАН. Система основывается на промежуточном программном обеспечении dCache из проекта European Middleware Initiative. Первая очередь реализации системы охватывает вычислительные центры в двух регионах присутствия УрО РАН: г. Екатеринбург и г. Пермь.

    Цитирований: 3 (РИНЦ).

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus