An analysis of software aging in cloud environment

Cloud Computing is the environment in which several virtual machines (VM) run concurrently on physical machines. The cloud computing infrastructure hosts multiple cloud service segments that communicate with each other using the interfaces. This creates distributed computing environment. During operation, the software systems accumulate errors or garbage that leads to system failure and other hazardous consequences. This status is called software aging. Software aging happens because of memory fragmentation, resource consumption in large scale and accumulation of numerical error. Software aging degrads the performance that may result in system failure. This happens because of premature resource exhaustion. This issue cannot be determined during software testing phase because of the dynamic nature of operation. The errors that cause software aging are of special types. These errors do not disturb the software functionality but target the response time and its environment. This issue is to be resolved only during run time as it occurs because of the dynamic nature of the problem. To alleviate the impact of software aging, software rejuvenation technique is being used. Rejuvenation process reboots the system or re-initiates the softwares. This avoids faults or failure. Software rejuvenation removes accumulated error conditions, frees up deadlocks and defragments operating system resources like memory. Hence, it avoids future failures of system that may happen due to software aging. As service availability is crucial, software rejuvenation is to be carried out at defined schedules without disrupting the service. The presence of Software rejuvenation techniques can make software systems more trustworthy. Software designers are using this concept to improve the quality and reliability of the software. Software aging and rejuvenation has generated a lot of research interest in recent years. This work reviews some of the research works related to detection of software aging and identifies research gaps

Оптимізація параметрів функціонування системи керування ІТ-інфраструктурою датацентру

The information-extreme algorithm was developed of machine learning of the management system of a data center for predicting violations of the SLA terms. The scheme of binary encoding of features is considered, where the code of features is determined by the results of control of belonging of its value to the appropriate field of tolerances of each class of recognition. According to the data of tracing the work of virtual machines of a data center, we formed learning samples and synthesized decisive rules, optimal in information sense. The increase in reliability of decisive rules by 8 % is demonstrated, as compared to results of learning by the well-known scheme, where the control tolerances on the attributes' values are defined only for one single base class.We proposed to use extreme serial statistics in the form of normalized statistics of the numbers of the attributes' values entering their fields of control tolerances for determining the moments of retraining a management system that allows adapting to the change in patterns of consumption of resources of a data center.The efficiency of additive-multiplicative and entropy convolutions of the partial criteria of quality of functioning of a data center was examined to form the fitness function of swarm algorithm of optimization of the plan to deploy virtual machines of a data center. It is proved by the results of physical modeling that the additive–multiplicative convolution is more efficient on the stage of growth in the load of a data center, while the entropic convolution has highee efficiency during reduction in the load of a data center. In both cases, the decrease in operating expenses of a data center is observed in comparison to the known MBFD algorithm (Modified Best Fit Decreasing). Разработан алгоритм обучения системы управления датацентров с использованием системы допусков на значения признаков для каждого из классов расспознавания. Это позволяет применить нормированные статистики количества попаданий признаков в поля допусков для определения момента переобучения системы и повысить достоверность решений. Исследована эффективность использования аддитивно-мультипликативной и энтропийной сверток частных критериев качества функционирования датацентраРозроблено алгоритм навчання системи керування датацентром з використанням системи допусків на значення ознак для кожного з класів розпізнавання. Це дозволяє застосувати нормовані статистики кількості потраплянь ознак у поля допусків для визначення моменту перенавчання системи та підвищити достовірність рішень. Досліджено ефективність використання адитивно-мультиплікативної та ентропійної згорток частинних критеріїв якості функціонування датацентр

Методи та математичні моделі сучасних інформаційно-комунікаційних технологій

Мета роботи – розроблення методів, моделей та інформаційних технологій підвищення функціональної ефективності систем підтримки прийняття рішень в освіті та промисловості. Предмет дослідження – методи, моделі та інформаційні технології прийняття рішень в освіті та промисловості, оцінка функціональної ефективності інтелектуальних систем аналізу даних, методи захисту інформації в інфокомунікаційних системах, інформаційно-аналітичні системи в освіті