Все выпуски

Хранение — это существенная и дорогая часть облачных вычислений как с точки зрения требований сети, так и организации доступа к данным, поэтому выбор архитектуры хранения может быть критическим для любого приложения. В этой работе мы сможем посмотреть на типы облачных архитектур для обработки и хранения данных, основанных на доказанной технологии хранения в сети масштаба пред- приятия. Преимущество облачных вычислений — это способность визуализировать и разделять ресурсы среди различных приложений для наилучшего использования сервера. Мы обсуждаем и оцениваем распределенную обработку данных, архитектуры баз данных для облачных вычислений и очередь баз данных в локальной сети и для условий реального времени.

Storage is the essential and expensive part of cloud computation both from the point of view of network requirements and data access organization. So the choice of storage architecture can be crucial for any application. In this article we can look at the types of cloud architectures for data processing and data storage based on the proven technology of enterprise storage. The advantage of cloud computing is the ability to virtualize and share resources among different applications for better server utilization. We are discussing and evaluating distributed data processing, database architectures for cloud computing and database query in the local network and for real time conditions.

В этой работе мы показываем способы увеличения возможностей вычислительных сред с помощью виртуализации, единого системного образа (SSI) и коллаборации технологий гипервизора с целью улучшения вычислительных возможностей. В последнее время облачные вычисления как новое сервисное понятие, стали популярными для обеспечения различных сервисов для пользователя типа разделения мультимедиа, офисное on-line программное обеспечение, игры и on-line хранилища. Облачные вычисления объединяют множество компьютеров и серверов в единую среду, разработанную для обращения к определённым типам задач, таких как научные задачи или сложные вычисления. С помощью технологий виртуализации среда облачных вычислений способна виртуализировать и разделять ресурсы между различными приложениями с целью лучшего использования сервера, лучшего балансирования загрузки и эффективности.

In this paper, we illustrates the ways to improve abilities of the computing environments by using virtualization, single system image (SSI) and hypervisor technologies’ collaboration for goal to improve computational abilities. Recently cloud computing as a new service concept has become popular to provide various services to user such as multi-media sharing, online office software, game and online storage. The cloud computing is bringing together multiple computers and servers in a single environment designed to address certain types of tasks, such as scientific problems or complex calculations. By using virtualization technologies, cloud computing environment is able to virtualize and share resources among different applications with the objective for better server utilization, better load balancing and effectiveness.

Независимые компоненты, взаимодействующие между собой при помощи комплексного управления, делают работу сложных распределенных вычислительных систем плохо масштабируемой в рамках имеющегося промежуточного коммуникационного программного обеспечения. Можно выделить две основные проблемы масштабирования таких систем: перегрузка неравноценных узлов из-за равномерного перераспределения нагрузки и сложности в реализации продолжительного взаимодействия нескольких узлов системы. В данной работе мы рассмотрели созданное решение позволяющее обеспечивать визуальное отображение работы такой динамической системы.

Independent components communicating with each other due to complex control make the work of complex distributed computer systems poorly scalable within the framework of the existing communication middleware. Two major problems of such systems' scaling can be defined: overloading of unequal nodes due to proportional redistribution of workload and difficulties in the realization of continuous communication between several nodes of the system. This paper is focused on the developed solution enabling visualization of the work of such a dynamical system.

В то время как каждая задача воссоздания артефактов уникальна, моделирование фасадов, фундаментов и конструктивных элементов строений может быть параметризовано. В работе рассмотрен комплекс существующих программных библиотек и решений, которые необходимо объединить в единую вычислительную систему для решения такой задачи. Представлен алгоритм генерации трехмерного заполнения реконструируемых объектов. Рассмотрена архитектура решения, необходимая для переноса системы в облачную среду.

Although each task of recreating artifacts is truly unique, the modeling process for façades, foundations and building elements can be parametrized. This paper is focused on a complex of the existing programming libraries and solutions that need to be united into a single computer system to solve such a task. An algorithm of generating 3D filling of objects under reconstruction is presented. The solution architecture necessary for the system's adaptation for a cloud environment is studied.

В работе представлена система, обеспечивающая подбор наилучших в смысле времени выполнения настроек алгоритма. В качестве алгоритма был взят пакет решения задач частично-целочисленного линейного и нелинейного программирования SCIP. Возможность параллельного перебора множества вариантов настроек обеспечивается кластером из виртуальных машин, автоматически создаваемых в облаке. Представлены результаты работы системы на нескольких наборах задач.

The paper presents a software system aimed at finding best (in some sense) parameters of an algorithm. The system handles both discrete and continuous parameters and employs massive parallelism offered by public clouds. The paper presents an overview of the system, a method to measure algorithm's performance in the cloud and numerical results of system's use on several problem sets.

Использование сервис-ориентированного подхода способно повысить производительность научных исследований за счет возможности публикации и совместного использования вычислительных приложений, а также автоматизации вычислительных процессов. Everest — облачная платформа, позволяющая исследователям с минимальной квалификацией публиковать и использовать научные приложения в виде сервисов. В отличие от существующих решений, Everest выполняет приложения на подключенных пользователями вычислительных ресурсах, реализует гибкое связывание ресурсов с приложениями и поддерживает программный доступ к функциональности платформы. В статье рассматриваются текущая реализация платформы, новые разработки и направления дальнейших исследований.

The use of service-oriented approach in scientific domains can increase research productivity by enabling sharing, publication and reuse of computing applications, as well as automation of scientific workflows. Everest is a cloud platform that enables researchers with minimal skills to publish and use scientific applications as services. In contrast to existing solutions, Everest executes applications on external resources attached by users, implements flexible binding of resources to applications and supports programmatic access to the platform's functionality. The paper presents current state of the platform, recent developments and remaining challenges.

Многовариантные расчеты являются чрезвычайно важным классом приложений, обычно определяемых как набор вычислительных задач, определенных на множестве входных параметров и запускаемых с различными значениями данных параметров. Необходимость такого рода вычислений возникает во многих научных областях. Данная статья рассматривает веб-сервис, реализующий запуск данных приложений в распределенной вычислительной среде, а также облачную платформу Everest, на базе которой реализован данный сервис.

Parameter sweep applications are a very important class of applications, which are typically defined as a set of computational experiments over a set of input parameters, each of which is executed with its own parameter combination. These computations arise in many scientific contexts. This article introduces the Parameter Sweep web service that runs such applications in distributed computing environment. Also discussed is the Everest cloud platform, on which this service is built.

Оптимизация это сердце для реляционных СУБД. Она анализирует SQL заявления и определяет наиболее эффективный план доступа для удовлетворения каждого запроса. Оптимизация решает эту задачу и анализирует SQL заявления определяя, какие таблицы и столбцы должны быть доступны. Затем запросы информационной системы и статистические данные, хранящиеся в системном каталоге, определяют наилучший метод решения задач, необходимых для удовлетворения этой просьбы.

Optimization is the heart of relational Database Management System (DMBS). Its can analyzes the SQL statements and determines the most efficient access plan to satisfy every query request. Optimization can solves this problem and analyzes SQL statements specifying which tables and columns are available. And then request the information system and statistical data stored in the system directory, to determine the best method of solving the tasks required to comply with the query requests.

Грид-инфраструктура — компьютерная инфраструктура нового типа, обеспечивающая глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов. Грид-сегмент в Азербайджане был создан в 2008 году в Институте физики НАН при активной поддержке международных организаций ОИЯИ и CERN. Грид приобретает все большую популярность в научно-исследовательских и образовательных центрах Азербайджана. Среди основных направлений использования грид на данный момент можно выделить научные исследования в физике высоких энергий, физике твердого тела, энергетике, астрофизике, биологии, науках о Земле, а также в медицине.

Grid is a new type of computing infrastructure, is intensively developed in today world of information technologies. Grid provides global integration of information and computing resources. The essence Conception of GRID in Azerbaijan is to create a set of standardized services to provide a reliable, compatible, inexpensive and secure access to geographically distributed high-tech information and computing resources a separate computer, cluster and supercomputing centers, information storage, networks, scientific tools etc.

Представлена методика обеспечения интероперабельности для Грид-систем и систем облачных вычислений. Методика построена она основе единого подхода к обеспечению интероперабельности для систем широкого класса, предложенного авторами и зафиксированного в национальном стандарте РФ.

The technique of ensuring of interoperability for Grid-systems and systems of cloud computing is provided. The technique is constructed on a basis of the uniform approach of ensuring interoperability for systems of the wide class offered by authors and recorded in the national Russian Federation standard.