Модель реорганизации элементов беспроводного вычислительного кластера с орбитальным расположением элементов


DOI: 10.34759/trd-2023-128-19

Авторы

Неструев Д. С.*, Борзов Д. Б.**

Юго-Западный государственный университет, ЮЗГУ, ул. 50 лет Октября, 94, Курск, 305040, Россия

*e-mail: nestruev98@mail.ru
**e-mail: bоrzоvdb@kursknеt.ru

Аннотация

Кластер — это модульная многопроцессорная система, созданная на базе стандартных вычислительных узлов, соединенных высокоскоростной коммуникационной средой. Типичный кластер представляет из себя множество ЭВМ или процессорных ядер под централизованным управлением, которые пользователь воспринимает как единое целое. Основной характеристикой вычислительного кластера является отказоустойчивость. Для обеспечения большей живучести элементы кластера должны иметь возможность перемещения в пространстве и быть зарезервированы. В первую очередь это касается управляющего элемента (Хоста) и узлов, в которых хранится накопленная информация (Хранилище). Научной новизной является метод орбитальной динамической реконфигурации ролей. Этот метод позволяет распределить элементы кластера по орбитам относительно управляющего элемента, что в свою очередь обеспечивает лучшее соединение с остальными элементами кластера. Сравнение производится по результатам моделирования. Моделирование выполняется в разработанной программе для ЭВМ. В качестве параметров сравнения используется параметр времени работы беспроводного вычислительного кластера в нештатной ситуации (исчезновение сигнала между элементами кластера, изменение положение элемента кластера и т.п.). В статье рассматривается алгоритмическая модель инициализации беспроводного вычислительного кластера с динамической реконфигурацией ролей орбитальным методом, что существенно повышает отказоустойчивость кластера. В данной работе был проведен анализ и сравнение результатов работы описанного алгоритма с существующими. В результате проведенного анализа выявлено, что динамическая реконфигурация ролей позволяет повысить отказоустойчивость беспроводного вычислительного кластера благодаря тому, что управляющем элементом БВК может выступать любой из элементов.

Ключевые слова:

беспроводной вычислительный кластер, алгоритмическая модель, отказоустойчивость, граф, алгоритм инициализации

Библиографический список

  1. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных систем. — М.: Техносфера. 2003. — 512 с.
  2. Волков А.А., Петрова С.Н., Гинзбург А.В., Иванова Н.А. и др. Информационные системы и технологии в строительстве. — М.: Московский государственный строительный университет|, 2015. — 424 с.
  3. Дмитриев В.Т. Технологии передачи данных // Компоненты и технологии. 2006. № 12. С. 132 — 135.
  4. Коржук В.М. Идентификация атак на беспроводную сенсорную сеть на основе анализа поведения сети // Региональная информатика и информационная безопасность. 2017. № 4. С. 468-469.
  5. Финогеев А.А., Финогеев А.Г., Нефедова И.С. Распределенная обработка данных в беспроводных сенсорных сетях на основе мультиагентного подхода и туманных вычислений // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2016. № 1. С. 258-260.
  6. Аминова Р.Р. Разработка алгоритма первоначального размещения базовых станций сетей широкополосного радиодоступа на этапе частотно-территориального планирования // Всероссийская научно-практическая конференция «Новые технологии, материалы и оборудование российской авиакосмической отрасли — АКТО-2016» (Казань, 10–12 августа 2016): сборник докладов. — Казань: Академия наук Республики Татарстан, 2016. Т. 2. С. 338-342.
  7. Огородникова О.В. Анализ программного обеспечения, средств обработки информации используемого в УИС // Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС» (Воронеж, 25 октября 2018): сборник трудов. — Воронеж: Научная книга, 2018. С. 127-130.
  8. Борзов Д.Б., Титов В.С. Параллельные вычислительные системы (архитектура, принципы размещения задач. — М.: Изд-во LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2012. — 152 с.
  9. Пальгуев Д.А. Сочетание алгоритмов обработки информации и структуры информационной системы как инструмент построения информационной системы сетевой структуры // Радиопромышленность. 2021. Т. 31. № 2. С. 49-60. DOI: 10.21778/2413-9599-2021-31-2-49-60
  10. Осипова В.А., Дубинина К.С. Применение алгоритмов теории графов к упрощенному методу анализа иерархий // Моделирование и анализ данных. 2019. № 3. С. 24-31.
  11. Ананьев А.В, Иванников К.С., Филатов С.В. Основные принципы построения систем связи на базе беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2022. № 125. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=168188. DOI: 10.34759/trd-2022-125-16
  12. Павлов А.Н., Павлов Д.А., Умаров А.Б. Метод оценивания показателей живучести бортовых систем малых космических аппаратов в условиях изменяющихся режимов функционирования и деструктивных воздействий // Труды МАИ. 2021. № 120. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=161425. DOI: 10.34759/trd-2021-120-11
  13. Борзов Д.Б., Кошелев М.А., Соколова Ю.В. Моделирование реконфигурируемой системы реального времени с учетом уменьшения временных затрат обработки информации // Труды МАИ. 2021. № 117. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=156284. DOI: 10.34759/trd-2021-117-13
  14. Кондрашин М.А., Арсенов О.Ю., Козлов И.В. Применение технологии виртуализации и облачных вычислений при построении сложных распределенных моделирующих систем // Труды МАИ. 2016. № 89. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=73411
  15. Осипов Н.А., Шавин А.С., Тарасов А.Г. Методика идентификации помех, действующих в канале передачи информации робототехнических систем // Труды МАИ. 2017. № 94. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=81085
  16. Davidovic T., Teodorovic D., Selmic M. Bee colony optimization, Part I: The algorithm overview // Yugoslav Journal Of Operations Research, 2015, vol. 25 (1), pp. 33-56. DOI:10.2298/YJOR131011017D
  17. Dawood N., Dawood H., Rodriguez-Trejo S. et al. Visualising urban energy use: the use of LiDAR and remote sensing data in urban energy planning // Visualization in Engineering, 2017, vol. 5 (1). DOI: 10.1186/s40327-017-0060-3
  18. Fabian Bock, Monika Sester. Improving Parking Availability Maps using Information from Nearby Roads // Transportation Research Procedia, 2016, vol. 19, pp. 207-214. URL: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.081
  19. Parkhurst J., Darringer J., Grundmann B. From single core to multi-core: preparing for a new exponential // Proceedings of the 2006 IEEE/ACM international conference on Computer-aided design, 2019, no. 1, pp. 67–72. URL: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.08.029
  20. Perković T., Šolić P., Zargariasl H., Čoko D., Rodrigues Joel J.P.C. Smart Parking Sensors: State of the Art and Performance Evaluation // Journal of Cleaner Production, 2020, vol. l262, pp. 121181. URL: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121181

    21. Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход