ЗМЕНШЕННЯ ЗАТРИМКИ ТРАНЗАКЦІЙ E-LEARNING В КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ ГІПЕРКОНВЕРГЕНТНОЇ АРХІТЕКТУРИ

Автор(и)

  • Нина Георгиевна Кучук Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна http://orcid.org/0000-0002-0784-1465
  • Александр Александрович Можаев Харківський національний університет внутрішніх справ http://orcid.org/0000-0002-1412-2696
  • Сергей Игоревич Шматков Харьковский национальный университет имени В. Н. Каразина http://orcid.org/0000-0002-6328-988X
  • Наталья Викторовна Косенко Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова http://orcid.org/0000-0002-5942-3150

DOI:

https://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.4.019

Ключові слова:

e-learning, гіперконвергентна архітектура, транзакція, метод штрафів

Анотація

Актуальність дослідження. Інфраструктура, що створена на конвергентній платформі, передбачає об’єднання пам’яті, обчислювальних і мережевих ресурсів в єдиний пул, а при гіперконвергентній архітектурі обчислювальні потужності, сховища, сервери та мережі об’єднуються в одне ціле за допомогою програмних засобів. Це сприяє скороченню експлуатаційних витрат, що особливо істотно для систем підтримки e-learning. Предмет дослідження: процес обробки транзакцій e-learning в комп’ютерних мережах гіперконвергентної архітектури. Метою статті є зменшення затримки транзакцій e-learning в комп’ютерних мережах гіперконвергентної архітектури. Методи, які використовуються при зменшенні затримки транзакцій e-learning: методи теорії множин; оптимізація з використанням штрафних функцій, метод потенціалів. Результати дослідження. Запропоновано метод мінімізації середньої затримки транзакцій в комп’ютерних мережах гіперконвергентної архітектури, що дозволяє побудувати рівномірний розподіл виділених обчислювальних ресурсів для обробки множини транзакцій e-learning по квантах заданого інтервалу часу. У методі будується таке розбиття множини транзакцій на підмножини і їх розподіл по вузлах мережі в процесі розподіленої обробки, при якому середня затримка пакета даних в мережі приймає мінімальне значення і забезпечує рівномірне завантаження мережі для великої кількості абонентів. У запропонованому методі цільова функція завдання пошуку оптимального розбиття множини транзакцій e-learning, оброблюваних в обчислювальної мережі, на підмножини і їх розподілу по вузлах гіперконвергентної мережі, визначається за допомогою введення функції штрафів при виділенні кожній транзакції одиниці обчислювального ресурсу в поточний квант часу. Висновки. Запропоновано підхід до зменшення затримки транзакцій e-learning в комп’ютерних мережах гіперконвергентної архітектури. Підхід ґрунтується на запропонованому методі мінімізації середньої затримки, що враховує особливості гіперконвергентної архітектури. Застосування підходу дозволяє збалансувати мережеве навантаження при великій кількості транзакцій і досягти вимог до оперативності обробки транзакцій e-learning.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Нина Георгиевна Кучук, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

кандидат педагогічних наук, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, доцент кафедри теоретичної та прикладної системотехніки

Александр Александрович Можаев, Харківський національний університет внутрішніх справ

доктор технічних наук, професор, Харківський національний університет внутрішніх справ, професор кафедри інформаційних технологій

Сергей Игоревич Шматков, Харьковский национальный университет имени В. Н. Каразина

доктор технічних наук, професор, Харьковский национальный университет имени В. Н. Каразина, завідувач кафедри теоретичної та прикладної системотехніки

Наталья Викторовна Косенко, Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

кандидат технічних наук, Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова, доцент кафедри управління проектами у міському господарстві і будівництві

Посилання

White Paper: Riverbed Hyper-converged Edge, available at : https://www.riverbed.com/document-repository/white-paper--riverbed-hyper-converged-edge.html (accessed 23 April 2017).

Chernyak, L. (2012), "Time of convergent infrastructures" ["Vremya konvergentnykh infrastruktur"], Otkrytyye sistemy. SUBD, No. 4. URL : https://www.osp.ru/os/2012/04/13015754/ (accessed 23 April 2017).

Kuchuk, H. A. (2013), Information Technologies for Integrated Data Flow Control in Information and Telecommunication Networks of Systems of Critical Purpose [Informatsiyni tekhnolohiyi upravlinnya intehralʹnymy potokamy danykh v informatsiyno-telekomunikatsiynykh merezhakh system krytychnoho pryznachennya], Kharkiv : KHUPS, 264 p.

Kuchuk, N., Artiukh, R. and Nechausov, A. (2017), "Method of building the semantic network of distributed search in e-learning", Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, No. 2 (2), P. 62–69. Doi: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2017.2.062

Kuchuk, H. A., Ruban, I. V., Davikoza, O. P. (2013), "Conceptual approach to structure design of telecommunication network", Information Processing Systems, No. 7 (114), P. 106–112.

Sergiyenko, I. V.(1985), Mathematical models and methods for solving discrete optimization problems [Matematicheskiye modeli i metody resheniya zadach diskretnoy optimizatsii], Kyiv : Nauk. dumka, 520 p.

Gelenbe, E., Pujolle, G. (2010), Analysis and synthesis of computer systems (2nd Edition), Advances in Computer Science and Engineering : Texts, Vol. 4, 309 p.

Whitt, W. (1983), "The Queuing Network Analyzes", Bell System Tech. I, Vol. 62, No. 9, Р. 2779–2815.

Pashnev, A. A., Kuchuk, H. A., Lebedeva, I. A. (2004), "Distribution of computational resource of a homogeneous computer network by quanta of a given time interval" ["Raspredeleniye vychislitel’nogo resursa odnorodnoy vychislitel’noy seti po kvantam zadannogo intervala vremeni"], Information Processing Systems, No. 7 (35), P. 146–153.

Kosenko, V. (2017), "Mathematical model of optimal distribution of applied problems of safety-critical systems over the nodes of the information and telecommunication network", Advanced Information Systems, Vol. 1, No. 2. P. 4–9. Doi: https://doi.org/10. 20998/2522-9052.2017.2.01.

Kuchuk, G., Kharchenko, V., Kovalenko, A., Ruchkov, E. (2016), "Approaches to selection of combinatorial algorithm for optimization in network traffic control of safety-critical systems", East-West Design & Test Symposium (EWDTS), P. 1–6. Doi:https://doi.org/10.1109/EWDTS.2016.7807655.

Kosenko, V. (2017), "Principles and structure of the methodology of risk-adaptive management of parameters of information and telecommunication networks of critical application systems", Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, No. 1 (1), P. 75–81. Doi:https://doi.org/10.30837/2522-9818.2017.1.046

Kosenko, V. (2017), "Mathematical model of optimal distribution of applied problems of safety-critical systems over the nodes of the information and telecommunication network", Advanced Information Systems, Vol. 1, No. 2, P. 4–9. Doi: https://doi.org/10. 20998/2522-9052.2017.2.01.

Kuchuk, G. A., Kovalenko, A. A., Mozhaev, A. A. (2010), "An Approach To Development Of Complex Metric For Multiservice Network Security Assessment", Statistical Methods Of Signal and Data Processing (SMSDP – 2010): Proc. Int. Conf., October 13-14, 2010, Kiev: NAU, RED, IEEE Ukraine section joint SP, P. 158–160.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-07-03

Як цитувати

Кучук, Н. Г., Можаев, А. А., Шматков, С. И. і Косенко, Н. В. (2018) «ЗМЕНШЕННЯ ЗАТРИМКИ ТРАНЗАКЦІЙ E-LEARNING В КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ ГІПЕРКОНВЕРГЕНТНОЇ АРХІТЕКТУРИ», СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, (2 (4), с. 19–24. doi: 10.30837/2522-9818.2018.4.019.