Виртуализация многокомпонентной системной архитектуры предметно-ориентированной облачной вычислительной среды

• Автор: Федосин, Михаил Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.15
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 194 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Анализ современного состояния информационных технологий в области высокопроизводительных вычислений
1.1 Анализ современного состояния предметной области - доступа к технологиям высокопроизводительных вычислений

1.2 Анализ структуры вычислительного кластера

1.2.1 Преимущества кластерной архитектуры

1.2.2 Требования к кластерной архитектуре

1.3 Технология «грид»

1.4 Облачные вычисления

1.4.1 Особенности использования кластерных систем в промышленности и образовании

1.4.2 Свойства облачных вычислений
1.4.3 Сервисные модели
1.5 Концепция виртуальных предметно-ориентированных информационно-вычислительных веб-лабораторий
1.5.1 Возможности веб-лаборатории
1.5.2 Устройство веб-лаборатории
1.5.3 Особенности реализации программной части
1.6 Выводы по главе
Глава 2. Формализованное проектирование функциональной и виртуализированной системной архитектуры предметно-ориентированной облачной среды (ПООС)

2.1 Обоснование и выбор формализмов для поведенческого
моделирования и последующего проектирования ПООС на основе формализованных спецификаций
2.1.1 Формализованные спецификации ПООС на основе систем алгоритмических алгебр
2.1.2 Доопределение формализованных спецификаций ПООС на основе аппарата эволюционирующих алгебраических систем
2.1.3 Основные этапы проектирования ПООС
2.2 Методики автоматизированного абстрактного и структурного проектирования системной и функциональной архитектур ПООС на основе логико-алгебраических моделей
2.2.1 Методика проектирования функциональной архитектуры ПООС на абстрактном уровне
2.2.2 Методика проектирования системной виртуализированной архитектуры ПООС на прикладном уровне
2.3 Функциональная архитектура ПООС
2.3.1 Структура программно-аппаратного комплекса
2.3.2 Математическое описание функциональной архитектуры ПООС
2.3.3 Группы и проекты
2.3.4 Логико-алгебраические модели функционирования ПООС
2.4 Структура грид-подсистемы
2.5 Архитектуры компонентов системы аккаунтинга
2.5.1 Архитектура сервера системы аккаунтинга
2.5.2 Архитектура клиента системы аккаунтинга
2.5.3. Архитектура сервера подсистемы распределения заданий
2.5.4 Архитектура сервера подсистемы управления заданиями

2.6 Основные результаты и выводы
Глава 3. Логико-алгебраические модели представления знаний о структурных, логических и причинно-следственных связях между компонентами и ресурсами виртуализированной предметно-ориентированной облачной среды
3.1 Эволюционирующие многоосновные алгебраические системы для
сценариев работы системы
3.2 Получение доступа к прикладному программному обеспечению в ПООС
3.2.1 Запуск приложения в ПООС
3.2.2 Загрузка задания на вычислительный ресурс
3.3 Мониторинг состояния задания
3.3.1 Мониторинг задания с помощью веб-браузера
3.3.2 Мониторинг задания из контейнера
3.3.3 Общие действия
3.4 Завершение выполнения задания
3.5 Завершение работы приложения
3.6 Верификация логико-алгебраических моделей
3.7 Основные результаты и выводы
Глава 4. Проектирование виртуализированной системной архитектуры предметно-ориентированной облачной среды на прикладном уровне и практические рекомендации по организации работы системы
4.1 Выявление и реализация параллелизма при работе алгоритмических модулей
4.1.1 Пример построения распределенной системы логического
управления (супервизора) для ПООС с параллельным выполнением операций

Другим недостатком разработанной концепции является отсутствие развитых механизмов взаимодействия с внешними кластерными системами и средств учета вычислительных ресурсов, что не позволяет использовать их для загрузки заданий на внешние подключенные к веб-лаборатории ресурсы.
1.6 Выводы по главе
В главе проведен анализ современного состояния ряда отраслей науки и промышленности, в которых для проведения расчетов, связанных с математическим моделированием, требуется использование
высокопроизводительных вычислений. В результате анализа установлено, что использование даже самых мощных персональных компьютеров не позволяет получать результаты работы в необходимый срок, а зачастую и проводить такие расчеты вообще. Поэтому для этих областей используются специальные вычислительные комплексы, использование которых позволяет получать результаты расчетов до нескольких порядков быстрее.
В результате анализа были сделаны следующие выводы:
1. Среди суперкомпьютерных архитектур наибольшее распространение получили кластерные системы, в первую очередь за счет эффективности работы, масштабируемости и сниженной стоимости владения по сравнению с остальными решениями. Тем не менее, установлено, что, несмотря на очевидные преимущества, доступность индустриальных кластерных решений остается низкой для широкого круга пользователей, что вынуждает их использовать менее дорогие и маломощные решения.
2. Для упрощения доступа к кластерным решениям была разработана концепция «грид», на базе которой строятся системы, представляющие согласованную, открытую и стандартизованную среду, обеспечивающую гибкое, безопасное, скоординированное разделение ресурсов в рамках виртуальной организации. Преимуществом грид-технологий является возможность объединения вычислительных ресурсов и организация прозрачного доступа к ним для пользователей, как к единой системе.