Прогнозування потреби в ресурсах для серверної системи в умовах хмарних обчислень

Магістерська дисертація: 95 с., 27 рис., 2 табл., 1 додаток, 50 джерела. Актуальність. У сучасному світі обсяг інформації щорічно подвоюється, при цьому збільшується швидкість ведення бізнесу. Щоб бути успішною, сучасноій компанії доводиться не просто оперувати великими обсягами даних, а оперувати ними швидко та ефективно. Центр обробки даних [1] — це відмовостійка комплексна централізована система, що забезпечує автоматизацію бізнес-процесів з високим рівнем продуктивності та якістю сервісів. Звертаючись до великомасштабних інформаційних завдань, більшість компаній стикаються з неконтрольованими зростаючими витратами та зниженням ефективності інвестицій в ІТ. Створення дата-центру та консолідація ІТ-ресурсів забезпечують якісний підйом у розвитку корпоративних систем, відкриваючи нові можливості для впровадження найсучасніших технологій. Конструкція центру обробки даних [2] здійснюється з урахуванням критичних бізнес-задач, рівень вимог безпеки, використання існуючого обладнання, і втілений в архітектурних і технічних рішень проекту. Цей підхід дозволяє створювати захищені гетерогенні центри обробки даних, які складаються з апаратного та програмного забезпечення різних виробників, у тому числі успадкованих систем. Забезпечуючи постійне дотримання вимог користувачів із мінімізацією витрат, існує проблема прогнозування ресурсів серверних ресурсів у хмарних обчисленнях. У зв’язку з цим актуально є розробка алгоритму прогнозування потреби ресурсів серверної системи в умовах хмарних обчислень, який дозволить більш точно прогнозувати завантаженість системи. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Розробка та впровадження системи 4 управління ІТ-інфраструктурою з консолідованими інформаційно-обчислювальними ресурсами» (№ 0115U000322). Метою дослідження є поліпшення якості прогнозування потреби ресурсів для серверної системи шляхом розробки алгоритму прогнозування для збільшення точність прогнозування завантаженості серверної системи. Для досягнення поставленої мети мають бути виконані наступні завдання: проаналізувати предметне прогнозування ресурсів для серверної системи; провести огляд методів прогнозування споживання ресурсів серверної системи; розробити алгоритм для прогнозування потреби ресурсів серверної системи; виконати програмну реалізацію алгоритму; провести дослідження ефективності розробленого алгоритму. Об’єктом дослідження є процес прогнозування потреби ресурсів для серверної системи в умовах хмарного обчислення. Предметом дослідження є методи і алгоритми прогнозування потреби ресурсів для серверної системи в умовах хмарного обчислення. Методами дослідження є методи прогнозування, які базуються на авторегресійних моделях та нейронних мережах. Наукова новизна отриманих результатів. Проаналізовано можливість застосування методів прогнозування для передбачення завантаженості ресурсів для серверної системи в умовах хмарних обчилсень. Розроблено гібрідний метод прогнозування, на основі використання авторегресійних моделей та нейронних мереж. Розроблений алгоритм враховує зміни навантаження на центральний процесор сервера та точність прогнозування методів на попередньому кроці прогнозування з метою підвищення точності наступного кроку прогнозування. Запропонований алгоритм базується на моделях авторегресії, авторегресії ковзного середнього, інтегрованій авторегресії ковзного середнього та на методі групового урахування аргументів. Він дозволяє визначати наближену до оптимальної політику 5 управління режимами роботи фізичного сервера без попередньої інформації про навантаження. Публікації. Матеріали роботи опубліковані у тезах 10-ї Всеукраїнської науково-практичної конференції «Комп’ютерні інтелектуальні системи та мережі» [3]; опубліковані у тезах 18-ї Всеукраїнської студентської науково-практичної конференції «Наука та техніка ХХІ століття» [4]; опубліковані у тезах науково-практичної конференції «Інформатика та обчислювальна техніка-ІОТ-2018» [5]; опубліковані в журналі «Наукові вісті Далівського університету» [6]; опубліковані в журналі «Актуальные научные исследованияв современном мире» [7].Master dissertation: 95 pp., 27 fig., 2 tab., 1 app., 50 sources. Topicality. In the modern world, the volume of information is doubling annually, and at the same time the speed of doing business is increasing. To be successful, a modern company has to not just operate large volumes of data, but operate them quickly and efficiently. Data center (data center) is a fault-tolerant integrated centralized system that provides automation of business processes with high level of productivity and quality of provided services. Addressing large-scale information tasks, most companies face uncontrolled rising costs and lower efficiency in IT investments. The construction of data centers and the consolidation of IT resources provides a qualitative leap in the development of corporate systems, opening new opportunities for the implementation of the most advanced efficient technologies. The design of the data center is performed taking into account the solvable business tasks, the level of security requirements, the use of existing equipment, and is embodied in the architectural and technical decisions of the project. This approach allows for the creation of protected heterogeneous data processing centers, consisting of hardware and software from various manufacturers, including legacy customer systems. In order to ensure that the requirements of users are constantly adhered to minimizing costs, it is a problem of forecasting the server system resource requirements in cloud computing. In this regard, it is important to develop an algorithm for forecasting the demand for resources of the server system in a cloud computing environment, which will more accurately predict the system's load. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. The research was carried out at the Department of Computer-Aided Management And Data Processing Systems of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» within the theme «Development and implementation of an IT infrastructure 7 management system with consolidated information and computing resources» (№ 0115U000322). The aim of the research is to improve the quality of prediction of resource requirements for the server system by developing a prediction algorithm to increase the accuracy of forecasting the load of the server system. To achieve the goal, the following tasks must be performed: analyze the methods of predict resources of the server system develop an algorithm for predict the server system resource requirements; develop the software implementation of the algorithm; develop the software implementation of the reinforcement learning algorithm; make a research of developed algorithm effectiveness. The object of research is a process of predicting resource requirements for a server system in a cloud computing environment. The subject of research are predicting methods and algorithms necessary resources for server system in a cloud computing. Research methods are predicting methods based on autoregressive models and neural networks. Scientific novelty of the obtained results. The possibility of using forecasting methods to predict the loading of resources for the server system in the conditions of cloud computing is analyzed. The mixed forecasting method is developed, based on autoregressive models and neural networks. The developed algorithm takes into account changes in the load on the central processing unit of the CPU and the accuracy of forecasting of the methods in the previous step in order to increase the accuracy of the next steps of forecasting. The proposed algorithm is based on autoregressive models, autoregression of the moving average, integrated automorregression of the moving average and the method of group consideration of arguments allows to determine the optimal policy of controlling the modes of operation of the physical server without prior information on the load. 8 Publications. The materials of research are published in the theses of the 10th All-Ukrainian Scientific and Practical Conference "Computer Intelligent Systems and Networks" [3]; published in the theses of the 18th All-Ukrainian Student Scientific and Practical Conference "Science and Technology of the XXI Century" [4]; published in the theses of the scientific-practical conference "Informatics and Computing Technology-IOT-2018" [5]; published in the journal "Scientific News of Daliv University" [6]; published in the journal "Actual research in the modern world" [7]