Distributed computing resource management method based on greedy strategy and efficient algorithms ontology
Authors: Клименко А.Б. , Баринов А.А. 
Published: July 2024

В настоящее время управление вычислительными ресурсами в современных системах распределенных вычислений является актуальной проблемой. Эволюция потенциала инфраструктуры привела к тому, что распределенные вычисления могут быть организованы в динамичных гетерогенных и географически распределенных вычислительных средах, примерами которых являются среды «туманные» и «краевые». Динамика как нагрузки, так и топологии подразумевает необходимость смены конфигурации системы, а именно закрепления пользовательских задач за вычислительными устройствами с выделением необходимых ресурсов. Последнее актуализирует вопрос повышения эффективности функционирования планировщика (брокера), обеспечивающего управление ресурсами сети в пределах выделенного фрагмента. Алгоритмическое и программное обеспечение планировщиков основано на моделях и методах теории расписаний и, исходя из постановки задачи, реализует либо простые эвристики, либо методы математического программирования, либо метаэвристики. Однако анализ представленных в открытом доступе постановок задач показал, что они, во-первых, являются частными случаями и реализуют определенные ситуации распределения вычислительных ресурсов, во-вторых, не отражают в полной мере свойств гетерогенности, географической распределенности и динамики вычислительных сред. В рамках данного исследования предложена общая модель задачи распределения вычислительных ресурсов с учетом перечисленных свойств и предложен ее метод решения с использованием предметной онтологии метаэвристических методов. Показана целесообразность построения и применения онтологии на примере анализа эффективности генетических алгоритмов в зависимости от значений параметров решаемой задачи распределения вычислительных ресурсов.

Currently, managing computing resources in modern distributed computing systems is the relevant problem. As a result of infrastructure capability evolution, distributed computing can be organized in dynamic, heterogeneous and geographically distributed computing environments, examples of which are “fog” and “edge” ones. The dynamics of both load and topology imply the need to change the system configuration, namely, assigning user tasks to computing devices with the allocation of the necessary resources. The latter raises the issue of increasing the efficiency of the scheduler (broker), which facilitates management of network resources within the allocated fragment. Algorithmic and software schedulers are based on models and methods of scheduling theory and implement either simple heuristics, mathematical programming methods or metaheuristics. However, an analysis of publicly available problem statements has shown that, firstly, they are special cases and implement certain situations of computing resource distribution, and secondly, they do not fully reflect the properties of heterogeneity, geographical distribution and dynamics of computing environments. As part of this study, a general model of computing resource allocation problem is proposed with consideration to the listed properties, and a solution method using the subject ontology of metaheuristic methods is proposed. The feasibility of constructing and applying an ontology is shown using the example of analyzing the effectiveness of genetic algorithms depending on the values of the computing resource allocation problem parameters which is being solved.