МЕТОД РОЗРАХУНКУ МАКСИМАЛЬНИХ ІНТЕНСИВНОСТЕЙ ІНФОРМАЦІЙНИХ ПОТОКІВ У ГІПЕРКОНВЕРГЕНТНІЙ СИСТЕМІ

  • N. Kuchuk
Ключові слова: гіперконвергентна система, пропускна здатність, інформаційний потік

Анотація

У статті розглянуто метод розрахунку максимальних інтенсивностей інформаційних потоків у гіперконвергентній системі. Мета статті – розробка методу розрахунку максимальних інтенсивностей інформаційних потоків при централізованому управлінні, котрий повинен враховувати особливості централізованого управління і відсутність гетерогенності програмних і апаратних засобів. Результати дослідження. Проведений попередній аналіз причин затримки пакетів в гіперконвергентній системі показав, що для її розрахунку достатньо мати значення таких параметрів: інтенсивність інформаційних потоків; довжина маршрутів; час комутації пакета; пропускна здатність каналів зв'язку; довжина пакета. Розроблений метод базується на двохетапному підході до вирішення завдання. На першому кроці здійснюється обчислення прогнозованої середньої затримки пакета. На другому кроці виконується обчислення значень інтенсивностей потоків даних, що циркулюють в системі, та запускається процес ітеративного розподілу для отримання значень максимально можливих інтенсивностей інформаційних потоків. Слід зазначити, що запропонований метод орієнтований на централізоване управління наявними ресурсами. Висновок. Запропонований метод орієнтований на централізоване управління наявними ресурсами та дозволяє підвищити ефективність експлуатації гіперконвергентних систем.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Шматков С. І. Модель інформаційної структури гіперконвергентної системи підтримки електронних обчислювальних ресурсів університетської е-learning / С. І. Шматков, Н. Г. Кучук, В. В. Донець // Системи управління, навігації та зв’язку : науковий журнал. – Полтава : ПНТУ, 2018. – Вип. 2 (48). – С. 97-100.
2. Merlac V. Resourses Distribution Method of University e-learning on the Hypercovergent platform / V. Merlac, S. Smatkov, N. Kuchuk, A. Nechausov // Сonf. Proc. of 2018 IEEE 9th Int. Conf. on Dependable Systems, Service and Technologies. DESSERT’2018. Kyiv, May 24-27, 2018. – P. 136-140. – URL :http://dx.doi.org/ 10.1109/DESSERT.2018.8409114
3. Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20.
4. Зиков І. С., Кучук Н. Г., Шматков С. І. Синтез архітектури комп'ютерної системи управління транзакціями e-learning. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 3. С. 60–66. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10.
5. Kuchuk N. Method for calculating of R-learning traffic peakedness / N. Kuchuk; O. Mozhaiev, M. Mozhaiev; H. Kuchuk // 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2017. – 2017. – Р. 359 – 362. URL : http://dx.doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2017.8246416.
6. Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
7. Коваленко А. А. Подходы к синтезу технической структуры компьютерной системы, образующей систему управления объектом критического применения / А.А. Коваленко // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. – 2014. – № 1(38). – С. 116-119.
8. Saravana, Balaji B., Karthikeyan, N.K. and Raj Kumar, R.S., (2018), “Fuzzy service conceptual ontology system for cloud service recommendation”, Computers & Electrical Engineering, Vol. 69, pp. 435–446.
9. Кучук Г.А. Метод мінімізації середньої затримки пакетів у віртуальних з’єднаннях мережі підтримки хмарного сервісу / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, Н.В. Лукова-Чуйко // Системи управління, навігації та зв’язку. – Полтава . ПНТУ, 2017. – Вип. 2(42). – С. 117-120.
10. Amin Salih M., Potrus M.Y. A Method for Compensation of TCP Throughput Degrading During Movement Of Mobile Node. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2015. Vol. 27, No 6. P. 59–68.
11. Dhivakar B., Saravanan S.V., Sivaram M., Krishnan R.A. Statistical Score Calculation of Information Retrieval Systems using Data Fusion Technique”. Computer Science and Engineering. 2012. Vol. 2, Issue 5. pp. 43-45.
12. Sivaram, M., Batri, K., Amin Salih, Mohammed and Porkodi V. (2019), “Exploiting the Local Optima in Genetic Algorithm using Tabu Search”, Indian Journal of Science and Technology, Volume 12, Issue 1.
13. Кучук Г. А. Метод параметрического управления передачей данных для модификации транспортных протоколов беспроводных сетей / Г.А. Кучук, А.С. Мохаммад, А.А. Коваленко // Системи обробки інформації. – 2011. – № 8(98). – С. 211-218.
14. Sivaram, M., Yuvaraj, D., Amin Salih, Mohammed, Porkodi, V. and Manikandan V. (2018), “The Real Problem Through a Selection Making an Algorithm that Minimizes the Computational Complexity”, International Journal of Engineering and Advanced Technology, Vol. 8, iss. 2, 2018, pp. 95-100.
15. Sivaram, M., Porkodi, V., Mohammed, A.S., Manikandan V. Detection of Accurate Facial Detection Using Hybrid Deep Convolutional Recurrent Neural Network. ICTACT Journal on Soft Computing. 2019. Vol. 09, Issue 02. pp. 1844-1850.
16. Mohammed, A. S. Optimal Forecast Model for Erbil Traffic Road Data. ZANCO Journal of Pure and Applied Sciences. 2017. Vol. 29, No 5. P. 137–145. DOI: https://doi.org/10.21271/ZJPAS.29.5.15
17. Amin Salih M., Yuvaraj D., Sivaram M., Porkodi V. Detection And Removal Of Black Hole Attack In Mobile Ad Hoc Networks Using Grp Protocol. International Journal of Advanced Research in Computer Science. Vol. 9, No 6. P. 1–6.
18. Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
19. Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
Опубліковано
2019-09-11
Як цитувати
Kuchuk N. Метод розрахунку максимальних інтенсивностей інформаційних потоків у гіперконвергентній системі / N. Kuchuk // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2019. – Т. 4 (56). – С. 53-56. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.4.053.
Розділ
Інформаційні технології