Дата публикации: 2022

Дата публикации в реестре: 2023-12-05T16:57:49Z

Аннотация:

Современные научные исследования всё чаще обращаются к проблеме обработки больших массивов данных. Широкое распространение клиент-серверной технологии взаимодействия и облачных вычислений в настоящий момент времени поднимает вопросы эффективности работы параллельного сервера, а также возможности прогнозировать результаты в зависимости от степени загрузки и характеристик оборудования. В данной статье производится имитационное моделирование параллельного сервера с отказами в среде AnyLogic, а затем производится многомерная оптимизация методом взвешенной суммы. В рамках исследования построена имитационная модель системы массового обслуживания с отказами, содержащая имитатор работы сервера, терминалы, имитатор отказов и сегменты сбора статистики. Используемая модель параллельного сервера является абстрактной и достаточно обобщенной, что позволяет конкретизировать ее путем введения дополнительных зависимостей и уточнения характеристик. Эксперимент с оптимальными параметрами позволил получить следующий выигрыш в показателях эффективности системы: параметр загрузки процессора (по памяти) – 7%; параметр загрузки процессора (по коэффициенту загрузки) – 8%; вероятность простоя терминалов – 5,7%; частота отказов основного компьютера – в 36 раз меньше начальной конфигурации; число прерванных программ – на 7 меньше. При этом необходимо отметить, что общее количество выполненных запросов осталось на том же уровне (462-465, т. к. интенсивность терминалов не варьировалась). Поскольку оптимизация стохастических моделей основывается на использовании случайных величин, была применена встроенная возможность переменного количества (от 5 до 10) репликаций («прогонов») с доверительной вероятностью 95% и уровнем ошибок 0,5. Полученные результаты позволяют говорить о возможности дальнейшего исследования модели и ее развития в среде AnyLogic.

Тип: Article

Права: open access