автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.15, диссертация на тему:Эффективность толерантной распределенной вычислительной системы при выполнении двухтипных задач

На правах рукописи

Наннг Лнн Аунг

□□348385В

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТОЛЕРАНТНОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ДВУХТИПНЫХ

ЗАДАЧ

Специальность 05.13.15 «Вычислительные машины и системы»

1 9 КОЙ 2009

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2009

003483856

Работа выполнена на кафедре «Вычислительные машины, системы и сети» Московского авиационного института (государственного технического университета, МАИ).

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Брехов Олег Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

- Сюзев Владимир Васильевич

кандидат технических наук, с.н.с - Зайко Юрий Григорьевич

Ведущая организация: - Институт проблем передачи информации ИППИ РАН

Защита состоится « » декабря 2009 г. в часов на заседании

диссертационного совета Д 212.125.01 в Московском авиационном институте (государственном техническом университете, МАИ) по адресу: 125993, г. Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д.4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского авиационного института (государственного технического университета, МАИ).

Отзывы, заверенные печатью, просьба высылать по адресу: 125993, г.Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д.4, МАИ, Ученый совет МАИ.

Автореферат разослан «3_» ноября 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.125.01, кандидат технических наук, доцент

А.В.Корнеенкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Толерантная распределенная вычислительная система (ТРВС) играет главную роль в решении многих задач в таких областях, как сеть рабочих станций (выбор процессора для выполнения программы, единая файловая система), роботизированный завод (роботы связаны с разными компьютерами, но действуют как внешние устройства единого компьютера), банк с множеством филиалов, система резервирования авиабилетов. ТРВС - совокупность независимых компьютеров, которая представляется пользователю единым компьютером.

Производительность вычислительной системы может определяться по отношению к различным уровням функционирования, в частности, при выполнении команд, программ, задач и заданий. В данной работе, имея в виду ТРВС, производительность соотносится к уровню выполнения задач. Выполнение задачи возможно при наступлении двух обстоятельств: 1) готовности задачи к выполнению при возникновении для нее определенного события, например, связанного с получением входных данных, и 2) наличии свободного ресурса, например, вычислительного модуля (ВМ). Влияние готовности задачи к выполнению может быть учтено при использовании модели функционирования ТРВС как системы с динамическим изменением числа задач [1]. В этом случае каждая выполненная процессором задача приводит в состояние готовности некоторое число задач из максимально подлежащих выполнению. Наличие свободного ресурса, несомненно, зависит от распределения задач по ВМ, где они должны выполняться.

В реальных ТРВС времена выполнения задач могут значительно отличаться так, что задание их посредством экспоненциальной функции распределения с один и тем же параметром становится не правомочным. Кроме того, вероятности инициации того или другого числа задач после выполнения одной или другой задачи так же могут значительно отличаться, что требует использования отличающихся векторов вероятности инициации задач после выполнения разных задач.

Таким образом, при более адекватном моделировании реальных РВС требуется использовать модели задач разного типа, когда тип задачи определяется своим параметром экспоненциальной функции распределения и своим вектором вероятности инициации задач после выполнения этой задачи.

В данной работе будут разработаны модели ТРВС с двухтипными функциональными задачами.

Цель диссертационной работы

Целью диссертационной работы является оценка эффективности ТРВС при выполнении двухтипных задач.

Поставленная цель определяет следующие основные задачи диссертационной работы:

1. Определение функционирования ТРВС при выполнении двухтипных задач.

2. Разработка интегрированной модели производительности гомокопийной толерантной распределенной вычислительной системы (ГоТРВС) при

выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

3. Разработка интегрированной модели производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

4. Разработка модели производительности гетерокопийной толерантной распределенной вычислительной системы (ГеТРВС) при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

5. Разработка модели производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

6. Проведение имитационного моделирования ТРВС на основе системы моделирования GPSS для оценки предлагаемых решений.

Методы исследования

Для решения сформулированных задач использовались методы теории графов, теории систем массового обслуживания и имитационного моделирования. Математические модели представлены в виде компьютерных программ на языке программирования MatLab и математических расчетов в Excel. Имитационные модели построены на основе системы моделирования GPSS.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

2. Интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

3. Модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

4. Модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

Научная новизна

Научная новизна работы состоит в разработке оценки эффективности толерантной распределенной вычислительной системы при выполнении двухтипных задач. В ходе выполнения диссертационных исследований получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

2. Разработана интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

3. Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

4. Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

Достоверность полученных в диссертационой работе результатов подтверждается: • Корретностью использования адекаватного математического аппратата;

• Апробацией материалов диссертации;

• Совпадением результатов аналитических и имитационных моделей. Практическая значимость

1. Определена эффективность толерантной распределенной вычислительной системы в зависимости от параметров выполняемых двухтипных задач.

Реализация результатов работы

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры «Вычислительные машины, системы и сети» Московского авиационного института (государственного технического университета) при изучении дисциплины «Моделирование ЭВМ и систем».

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались автором и обсуждались: на XVII международном научно-техническом семинаре (Алушта, 2008г.), на всероссийской конференции молодых ученых и студентов «Информационные технологии в авиационной и космической технике» (Москва, 2008г.).

Публикации

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 3 печатных работах.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографического списка из 73 наименований и приложения (включающего -частей). Работа изложена на 120 страницах, содержит 31 таблиц и 23 рисунка.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении основные цели и задачи работы. Рассматриваются реализация архитектур распределенной вычислительной системы (РВС). Рассматриваются методы исследований, раскрывается новизна и практическая ценность работы.

В первой главе сформулирована постановка задачи и описание подхода к ее решению. В дополнение к более высокому уровню вычислительной мощности, РВС позволяет многим пользователям взаимодействовать открыто. Различные формы распределенного вычисления учитывают различные уровни открытости.

В [1] предложена интегрированная аналитическая модель оценки индексов производительности РВС. Модель построена на основе двух моделей: модели оценки числа виртуальных вычислительных модулей (ВМ), учитывающей деградацию РВС с течением времени и метод обеспечения ее толерантности, и модели РВС как системы с динамическим изменением числа отнотипных задач, время выполнения которых определяется в зависимости от числа ВМ.

В данной работе будут разработаны модели толерантной РВС с двухтипными функциональными задачами, на основе которых будет проанализирована

эффективность толерантной распределенной вычислительной системы при выполнении двухтипных задач.

Во второй главе предлагается метод оценки эффективности гомокопийной (с одинаковым числом копий для задач первого и второго типов) толерантной распределенной вычислительной системы (ГоТРВС) при выполнении двухтипных задач на основе развития, разработанной в [1] интегрированной модели толерантной РВС, выполняющей функциональные однотипные задачи.

Разработка модернизированной интегрированной модели предполагает адаптацию модели числа виртуальных ВМ и разработку новой модели времени выполнения функциональных задач в зависимости от числа виртуальных ВМ.

Первая модель учитывает деградацию РВС с течением времени и метод обеспечения ее толерантности. Вторая модель рассматривает РВС как систему с динамическим изменением числа задач, время выполнения которых определяется в зависимости от числа ВМ. Выполнение задачи ВМ возможно при выполнении двух обстоятельств: 1) готовности задачи к выполнению по получению входных данных, и 2) наличии свободного ресурса - вычислительного модуля (ВМ).

Пусть РВС содержит п ВМ, " - 1 . Функционирование РВС состоит в выполнении двухтипных задач, при этом с целью обеспечения отказоустойчивости одна задача любого типа для своего выполнения требует всегда с! вычислительных модулей ВМ( один виртуальный ВМ содержит с! вычислительных модулей ВМ). Без ограничения общности положим, что максимальное число задач первого (второго) типа, требующих выполнения, равно п + Ь1 (п + Ь2), соответственно. Выполненная задача 1 -го 0 = 1, 2) типа по завершению инициирует задачи с

векторами вероятности т^ и гз, соответственно, {*",<, +Гц +тп +*"... + тт +Г122}=1. = {Т20 + Т21 + Т22 +Т2М +т2,г +■«•„}= где

задач будет задач будет

"12 - вероятность того, что после выполнения первого типа задач будет выполняться 1 задача второго типа,

П1 . вероятность того, что после выполнения первого типа задач будет выполняться 2 задачи первого типа,

7*

1|2- вероятность того, что после выполнения первого типа задач будет выполняться 2 задачи первого типа и второго типа,

Т

122 - вероятность того, сто после выполнения первого типа задач будет выполняться 2 задачи второго типа,

10 - вероятность того, что после выполнения первого типа выполняться 0 задач,

Гц

11 - вероятность того, что после выполнения первого типа выполняться 1 задача пеового типа,

20 - вероятность того, что после выполнения второго типа задач будет выполняться 0 задач,

21 - вероятность того, что после выполнения второго типа задач будет выполняться 1 задача первого типа,

22 - вероятность того, что после выполнения второго типа задач будет выполняться 1 задача второго типа,

21вероятность того, что после выполнения второго типа задач будет выполняться 2 задачи первого типа,

212 - вероятность того, что после выполнения второго типа задач будет выполняться 2 задачи первого типа и второго типа,

222 - вероятность того, что после выполнения второго типа задач будет выполняться 2 задачи второго типа,

каждая из которых начинает выполняться при наличии свободного ВМ.

Пусть время Тв выполнения ВМ задач первого и второго типов является случайной величиной с экспоненциальной функцией распределения с параметром

и ^2, соответственно.

Для оценки производительности РВС используются различные индексы производительности. Мы получим решение для подсистемы РВС, на основании которого определяются различные индексы производительности ВС, в частности, среднее число задач и среднее время выполнения задач.

Имея ввиду трудность математического исследования нестационарного режима функционирования системы, с одной стороны, и интерес к характеристикам системы в условиях, когда система функционирует достаточно долго, с другой стороны, будем считать, что завершение выполняемой задачи при отсутствии в этот момент в системе других выполняемых задач обязательно приводит к инициированию одной и более задач.

Другое условие, которое мы также примем: число существующих задач в системе не может быть более максимального числа задач первого типа п + ^ и максимального числа задач второго типа п + .

На рис. 1 представлен фрагмент графа развития выполнения функциональных двухтипных задач. На рис. 2 0 < л, у <л),рис. 3 0 <п), рис. 4 (| = 1,7 = 1), рис. 5 (/ = \,j = 1) и рис. 6 (/ = 1,7 = 2, 2 (первого) и 1 (второго типа) задач находятся в состоянии ожидания) представлены фрагменты перехода из состояния (у) и в состояние соответственно.

- задача первого тита

задача второго типа

Рис. 1 Фрагмент графа развития выполнения функциональных двухтипных

задач

№

чо

'М1

ги Т;2 Г111 ТП2 Г122

Г 1

и

и,]Ч2

Рис. 2 Фрагмент переходов из состояния (¡о)

Рис. 3 Фрагмент переходов в состояние 0^

Рис. 4 Фрагмент переходов из состояния (1,1)

Рис. 6 Фрагмент переходов в состояние (1+2,2+1)

Ниже представлен фрагмент конечно - разностных уравнений для состояния (у) при ¡<п и ) <п.

(/ + ДО = Р0Ш(\ - + Р^ф-^ ).тп +

+ Рм<1 (0((1 - ) + Р,,у+1 (/)(е-'"д'.(1 - е-"+"«д').г20) +

+ Р/-и 0X0 - ).г ).гш ) + Р(г)(е"'/'1Л')-0 - е -и-Ппы ).г222) +

+ 0X0 - ).г12) + Р,Ч/+10)^-"-^^ .(1 - ).г21) +

+ />+и «((£ + Д/+о(Д/))г10) + />л, (/)(((/ + 1)^2Д/+о(Д/))г20) + (!)((<( - !)//,& +о(А/))г,,,) +

+р,,н (<)(«/■- + о(Щт222)+ц+1Н ох(г+ »я*+о(А>))гп)

+ Рии^ШИ+ +о(Л0)г122)+/Цу+10)(«/+1)/'2ДГ+о(Д/))Г21 ,)++о(А1))г, 12)+

На основе конечно - разностных уравнений получим систему дифференциальных и систему обыкновенных уравнений, соответственно, для переходного и стационарного процесса поведения распределенной ВС.

Обозначим вероятность того, что в момент времени I система

находится в состоянии (У), т.е. имеет ! инициированных задач первого типа и ] инициированных задач второго типа, р„+,„ + у(0,' = 1Л,./ = 1,й2- стационарная вероятность того, что активны п задач первого типа и п задач второго типа, а 1 (первого) и } (второго типа) задач находятся в состоянии ожидания, ,к = 1,Ьи1 = 1,И2- стационарная вероятность того, что активны ! задач

первого типа и (Ы) задач второго типа, а к (первого) и 1 (второго типа) задач находятся в состоянии ожидания.Не уменьшая общности далее положим:

/Л =кцг,к = \,у1=к,ц2=1\

В частном случае при 2 < / + j <п-\, система дифференциальных уравнений для определения вероятностей имеет вид:

Ру (0 = (.-¡к -]+1ктх, + ]т22)Ру (0+(I+1)Лг10^+17(/)+

+ О' + 1)г21^/-1 ,у+1 (0 + (' + 1)^122/>+и_2 (0 + О' + 1)г2, ,//_2>у+1 (0+

Для случая, когда число ВМ п=3, система дифференциальных уравнений дня

определения вероятностей Ри в соответствии с графом имеет вид:

Для изучения поведения вычислительной системы в стационарном случае получена система обыкновенных уравнений. Обозначим р^=\\т1чаР^)-вероятность того, что система имеет i инициированных задач первого типа и j инициированных задач второго типа, п + / = lim ,_,а P„+li„ + /(t) ,/' = Uw' = l,A2-

стационарная вероятность того, что активны п задач первого типа и п задач второго типа, а i (первого) и j (второго типа) задач находятся в состоянии ожидания, РU)+k,(n->)+i = lim '-*<* >к ~ l>f'i>1 = стационарная вероятность того, что

активны i задач первого типа и (n-i) задач второго типа, а к (первого) и 1 (второго типа) задач находятся в состоянии ожидания.

В частном случае при 2 < / + j <п-1, система обыкновенных уравнений для определения вероятностей p^Wm^Pjß) имеет вид:

(/^1-ги)+Л1-г22))4=(i+l)krlQPMJ +(/ + l)VL+i +

+0'-ЩгЛн + (j+1)^-1 J+1 +(/+l)b122^+lj._2 +

+ (/' + l)r2l AlJ+l + №н2^-1 + (/>212^-1 J>2 </+7 < »-1;

Для оценки производительности PBC используются различные индексы производительности. Здесь на основе полученного решения для вероятностей определяются среднее число задач и среднее время выполнения задач.

Среднее число задач при неограниченном числе вычислительных модулей

равно

У У

С= X/ 1 + Гп )+ 2(г1 Ц + Г112 + г122 )]+ у ['(r21+ir2z) + 2^2H+r212 + ^2)];

Перепишем это выражение, используя меньшее число параметров:

У к

С = 1/ Л/ [2-2г10-(Г|1 +т12)]+ /fi\ [2-2г20) + (г21 + f22)]; УрУУИ 2 УиУУиг

Отсюда следует, что число задач в условиях неограниченного числа вычислительных модулей зависит от вероятности отсутствия генерации задач г10 и г2о и вероятностей генерации двух задач г,(2) = г1и + г112 + г122 и г2(2) = г2И + г2|2 + г222 или одной задачи г, (1) = г,, + т1г и т2 (1) = г21+г22.

В условиях ограниченного числа вычислительных модулей,среднее число задач С является нижней границей числа выполняемых задач.

Среднее число задач при ограниченном числе вычислительных блоков

равно

для задач 1-го типа:

n-ln-i-X г. -1 n-l+hi l+h

с, = и jpß + к«-/) z i Рп-Ч,м;

i=o i=o i=o j=o

для задач 2-го типа:

n-2n-i-l п-1 n4+Ai/+A2

С2 = Е I jPtJ + !(*-/) I s PM^j;

¡=0 J=I /=0 i=0 j=0

для задач 1-го и 2-го типов (суммарно):

Л-1Л-1-1 Л-1Л-1-1

с,2 = 1 I И+ЛРц+п( 1-Е = Е(л-(<+Ж,;

1=0 /=0 М) ¡=0 ]=о

Среднее время решения задач: для задач 1-го типа:

I ср\ ~~ '

/Л пср

для задач 2-го типа: -

Тер2 ~~ '

/'2 "ср

Для всех экспериментов примем значение С=1. Рассмотрим ряд случаев. В частном случае при числе вычислительных модулей п=3,А1=1, Л2=1, где п + /1,-максимальное число задач первого типа, п+/>2 -максимальное число задач второго типа, имеем следующий набор состояний, (таблица 1):

Таблица 1

01 02 03 0,3+1

0+1,3 0+1,3+1

0+2,3 0+2,3+1

0+3,3 0+3,3+1

0+4,3 0+4,3+1

10 11 12 1,2+1 1,2+2

1+1,2 1+1,2+1 1+1,2+2

1+2,2 1+2,2+1 1+2,2+2

1+3,2 1+3,2+1 1+3,2+2

20 21 2,1+1 2,1+2 2,1+3

2+1,1 2+1,1+1 2+1,1+2 2+1,1+3

2+2,1 2+2,1+1 2+2,1+2 2+2,1+3

30 3,0+1 3,0+2 3,0+3 3,0+4

3+1,0 3+1,0+1 3+1,0+2 3+1,0+3 3+1,0+4

Варианты набора вероятностей т, = {г-10 + ти+т12 + т,и + ти2 +тт}

Т2 ~ {Г20 + Т21 + Г22 + Г211 + Г212 + Г22г}

Т10 +Т11 +Г12 +ГШ +7М2 +Т122 =1'. Тт+Т21+Т22+Г2П+Т212 +Т222 = Ъ представлены в Таблицах 2 и 3:

Таблица 2

Варианты г, 1 ]+Т|12+7|2/г'| 11-Г| 12_г12^

1.1 0.15 0.7 0.15

1.2 0.30 0.4 0.30

1.3 0.45 0.1 0.45

Таблица 3

Варианты г, Гц+ г21(гп =»"!,) %2+Г212+Г21^Г222_ГЛ2~ГИ J

2.1 0.15 0.7 0.15

2.2 0.30 0.4 0.30

2.3 0.45 0.1 0.45

Среднее число задач и среднее время решения задач при ограниченном числе вычислительных блоков п=3 при * = 1> А = 1 и вариантов Таблицы (2 и 3) представлено в Таблицах 4, 5 и 6.

Таблица 4

Индексы производительности Варианты г, и г2

1.1,2.1 1.1,2.2 1.1,2.3

с, 0.95 0.98 0.998

с2 0.95 1.02 1.082

С,+С2 1.90 2.00 2.080

с„ 1.90 2.00 2.080

ТСр\ 0.3167 0.3267 0.3327

1-ср2 0.3167 0.34 0.3607

Таблица 5

Индексы производительности Варианты т, и т2

1.2,2.1 1.2,2.2 1.2,2.3

с, 1.019 1.01 1.010

с2 0.9776 1.01 1.058

С,+С2 1.9966 2.02 2.068

с„ 1.9966 2.02 2.068

ТСр\ 0.3397 0.3367 0.3367

Тсрг 0.3259 0.3367 0.3527

Таблица 6

Индексы производительности Варианты г, и г2

1.3,2.1 1.3,2.2 1.3,2.3

с, 1.0796 1.0576 1.0368

с2 0.9947 1.0094 1.0368

С,+С2 2.0743 2.067 2.0736

с12 2.0743 2.067 2.0736

ТСр\ 0.3599 • 0.3525 0.3456

Гср1 0.3316 0.3365 0.3456

На рисунке 8 представлен график поведения среднего числа задач:

В третьей главе предложена аналитическая модель оценки индексов производительности гетерокопийной (с разным числом копий для задач первого и второго типов) толерантной распределенной вычислительной системы ГеТРВС с ограниченным числом вычислительных модулей, предназначенной для выполнения двухтипных задач при динамическом изменении их числа. Рассматривается переходной и стационарный режим функционирования вычислительной системы.

Пусть РВС содержит п ВМ, " -1. Функционирование ВС состоит в выполнении двухтипных задач, при этом задача 1 -го 0 = 1, 2) типа для своего выполнения требует 4 ВМ,

Как и в главе (2) введем определения. Максимальное число задач первого (второго) типа, требующих выполнения, равно «+/?, (п+к2), соответственно. Выполненная задача '1 -го (1 = 1,2) типа по завершению инициирует задачи, с векторами вероятности Г| и Ь , соответственно.

Каждая инициированная задача начинает выполняться при наличии свободного ВМ, иначе она становится в очередь к ВМ.

Пусть время Т» выполнения ВМ задач 1 -го (¡=1,2) типа является случайной

величиной с экспоненциальной функцией распределения с параметром ^ и , соответственно.

Другое условие, которое мы также примем: число существующих задач в системе не может быть больше максимального числа задач первого типа и максимального числа задач второго типа п+к2 .

При разработке аналитической модели оценки производительности вычислительной системы с ограниченным числом вычислительных модулей, предназначенной для выполнения двухтипных задач с динамическим изменением их числа, рассмотрим переходной и стационарный режим функционирования.

Пусть всегда с// > с12, не умоляя общности. Тогда для индексов 1 и ]

справедливы неравенства:

О <, i < Р

- 1,0 ^ j < Q<i<,

- 1 ,/d, + jdг < п - ;

Обозначим т = п- /Л, - [" ~ \<1г, в силу того, что dl > бб следует

т = d2 -1. Отсюда следует , что по завершению обработки задачи 1-го типа освобождается вычислительных модулей, поэтому они могут быть

т + с!,

использованы для обработки

задач 2-го типа.

Обозначим „ = [m + d> ],<г = ['m + d;

Пусть также :

1, если. ^ = и

0,если..s * к

1, если, j = а О,если, j ^ а

В частном случае при 0<i<—,и=

m+d. m+d2 ,m=n-id, - n-td.

L 4 J L 4 J L di J

d2,dt =3,d2 =2,

система дифференциальных уравнений для определения вероятностей

1 4 J

имеет вид:

2 ' di ^ ' 2

di ^ ' ¿2 + + ( (Г) + (,')*Гш/> (»^(""^'Vmf .WO*'

d2 ' i>2 'I ¿2 J *

«1

J

m + d?

d,

m -n-i.d.

П - id.

=3,</, =2;

Среднее число задач и среднее время решения задач при ограниченном числе вычислительных блоков п=9 при к = \,цг = 0.5 и вариантов Таблицы (2 и 3) представлено в Таблицах 7,8 и 9.

Таблица 7

Индексы производительности Варианты г, и г2

1.1,2.1 1.1,2.2 1.1,2.3

С, 0.6233 0.6556 0.6756

1.2846 1.4307 1.5451

с,+с2 1.9079 2.0863 2.2207

сц 1.9079 2.0863 2.2207

Тср\ 0.2078 0.2185 0.2252

ТСр2 0.3212 0.3577 0.3863

Таблица 8

Индексы производительности Варианты г, и г2

1.2,2.1 1.2,2.2 1.2,2.3

с, 0.6917 0.6907 0.6873

С2 1.3817 1.4599 1.5357

С,+С2 2.0734 2.1506 2.223

са 2.0734 2.1506 2.223

ТСР1 0.2306 0.2302 0.2291

Тсрг 0.3454 0.365 0.3839

Таблица 9

Индексы производительности Варианты г, и г2

1.3,2.1 1.3,2.2 1.3,2.3

с, 0.7529 0.7321 0.7102

с2 1.459 1.493 1.537

С,+С2 2.2119 2.2251 2.2472

С,: 2.2119 2.2251 2.2472

тср1 0.251 0.244 0.2367

0.3648 0.3733 0.3843

В четвертой главе проведена обобщенная имитационная модель РВС на основе системы моделирования ОРББ для оценки производительности системы и время выпонения моделирования.

При сравнении с аналитическим методом моделирован™ для значений параметров: = = \%т1й = 0.30,хп = 0.20,тп =0.20,гш =0.10,г1П = 0.10,гш =0.10; т20 = 0.15, г22 = 0.35, т2, = 0.35, т1п = 0.05, г212 = 0.05, т1и = 0.05; подсчитано среднее число задач при ограниченном числе вычислительных блоков: С12=1.983, в то время как в аналитическом методе получено Сп=1,9966, т. е. результаты, полученные аналитическим методом моделирования и моделирование в среде вРЗБ, практически совпадают.

При оценке производительности системы с разным количеством вычислительных блоков получено: __Таблица 10

Модуль Время выполнения

3 83.1378

5 58.1142

7 49.5697

9 31.4671

Основные научные и практические результаты днссертацнонной работы

Толерантная распределенная вычислительная система (ТРВС) играет главную роль в решении многих задач.

Производительность ТРВС может определяться по отношению к различным уровням функционирования, в частности, при выполнении команд, программ, задач и заданий. В данной работе, имея в виду ТРВС. производительность соотносится к уровню выполнения задач.

Предложенная в работе аналитическая модель оценки индексов производительности ТРВС учитывает как число вычислительных модулей (ВМ) занятых выполнением функциональных задач в зависимости от средств обеспечения толерантности и времени функционирования ВС, когда ВМ выходят из строя, и модели ВС как системы с динамическим изменением числа задач, сремя выполнения которых определяется в зависимости от числа ВМ.

Выполнение задачи возможно при наступлении двух обстоятельств: 1) готовности задачи к выполнению при возникновении для нее определенного события, например, связанного с получением входных данных, и 2) наличии свободного ресурса, например, вычислительного модуля (ВМ). Влияние готовности задачи к выполнению может быть учтено при использовании модели функционирования ТРВС как системы с динамическим изменением числа задач [1]. В этом случае каждая выполненная процессором задача приводит в состояние готовности некоторое число задач из максимально подлежащих выполнению. Наличие свободного ресурса, несомненно, зависит от распределения задач по ВМ, где они должны выполняться.

В реальных ТРВС времена выполнения задач могут значительно отличаться так, что задание их посредством экспоненциальной функции распределения с один и тем же параметром становится не правомочным. Кроме того, вероятности инициации того или другого числа задач после выполнения одной или другой

задачи так же могут значительно отличаться, что требует использования отличающихся векторов вероятности инициации задач после выполнения разных задач.

Таким образом, при более адекватном моделировании реальных РВС требуется использовать модели задач разного типа, когда тип задачи определяется своим параметром экспоненциальной функции распределения и своим вектором вероятности инициации задач после выполнения этой задачи.

В работе разработаны модели ТРВС с двухтипными функциональными задачами в условиях, когда число копий одинаково для разнотипных задач (гомокопийная модель производительности ГоТРВС) и когда число копий различно для разнотипных задач (гетерокопийная модель производительности ГеТРВС). Таким образом в работе:

1. Разработана интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

2. Разработана интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

3. Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

4. Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач дня переходного режима функционирования.

5. Определена эффективность толерантной распределенной вычислительной системы в зависимости от параметров выполняемых двухтипных задач.

Публикации по теме диссертации

1. Брехов О. М., Наинг Лин Аунг. Оценка производительности распределенной вычислительной среды при выполнении разнотипных задач. //Труды XVII международного научно-технического семинара. Сентябрь 2008г., Алушта. -Редакционно-издательский центр ГУАП, с. 189.

2. Наинг Лин Аунг. Производительность распределенной вычислительной среды при выполнении разнотипных задач. //Всероссийская конференция молодых ученых и студентов «Информационные технологии в авиационной и космической технике-2008». 21-24 апреля 2008г.Москва. Тезисы докладов,-М.:Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2008. - 123 с.

3. Брехов О. М., Наинг Лин Аунг. Модель оценки индексов производительности вычислительной сети при выполнении разнотипных задач. //Журнал «Вестник МАИ» 2009г. Т.(16), №(3), с. 101-109.

Тираж 100 экз

Отпечатано в Московском авиационном институте

(государственном техническом университете) г. Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д. 4. http://www.mai.ru/

Введение.

1. Распределенная вычислительная система.

1.1. Особенности распределенных вычислительных систем.

1.2. Классификация распределенных вычислительных систем.

1.3. Проблемы проектирования РВС.

1.4. Архитектура РВС.

1.5. Модели эффективности ТРВС.

1.5.1. Модель числа виртуальных вычислительных модулей в зависимости от средств обеспечения толерантности системы.

1.5.2 Модель оценки производительности.

1.5.3. Интегрированная модель производительности ТРВС.

1.6. Постановка задачи.

1.7. Выводы по первой главе.

2. Анализ оценки производительности гомокопийной ТРВС при выполнении двухтипных задач.

2.1 Конечно-разностное уравнение.

2.2 Система дифференциальных уравнений для изучения переходного процесса поведения РВС.

2.3 Система обыкновенных уравнений для изучения поведения РВС для стационарного случая.

2.4 Оценка производительности - среднее число задач и среднее время выполнения задач.

2.5 Экспериментальные результаты.

2.6 Выводы по второй главе.

3. Анализ оценки производительности гетерокопийной ТРВС при выполнении двухтипных задач.

3.1 Модель времени выполнения двухтипных функциональных задач в зависимости от числа ВМ ГеТРВС.

3.1.1 Переходной режим функционирования.

3.1.2 Стационарный режим функционирования.

3.2 Экспериментальные результаты.

3.3 Выводы по третьей главе.

4.Имитационное моделирование распределенной вычислительной системы

4.1. Алгоритм моделирования.

4.2. Распечатка программы.

4.3. Исходные данные.

4.4. Экспериментальные результаты.

4.5. Результаты моделирования.

4.6. Анализ результатов моделирования.

4.7 Выводы по четвертой главе.

Актуальность темы

Толерантная распределенная вычислительная система (ТРВС) играет главную роль в решении многих задач в таких областях, как сеть рабочих станций (выбор процессора для выполнения программы, единая файловая система), роботизированный завод (роботы связаны с разными компьютерами, но действуют как внешние устройства единого компьютера), банк с множеством филиалов, система резервирования авиабилетов. ТРВС - совокупность независимых компьютеров, которая представляется пользователю единым компьютером.

Производительность вычислительной системы может определяться по отношению к различным уровням функционирования, в частности, при выполнении команд, программ, задач и заданий. В данной работе, имея в виду ТРВС, производительность соотносится к уровню выполнения задач. Выполнение задачи возможно при наступлении двух обстоятельств: 1) готовности задачи к выполнению при возникновении для нее определенного события, например, связанного с получением входных данных, и 2) наличии свободного ресурса, например, вычислительного модуля (ВМ). Влияние готовности задачи к выполнению может быть учтено при использовании модели функционирования ТРВС как системы с динамическим изменением числа задач [1]. В этом случае каждая выполненная процессором задача приводит в состояние готовности некоторое число задач из максимально подлежащих выполнению. Наличие свободного ресурса, несомненно, зависит от распределения задач по ВМ, где они должны выполняться.

В реальных ТРВС времена выполнения задач могут значительно отличаться так, что задание их посредством экспоненциальной функции распределения с один и тем же параметром становится не правомочным. Кроме того, вероятности инициации того или другого числа задач после выполнения одной или другой задачи так же могут значительно отличаться, что требует использования отличающихся векторов вероятности инициации задач после выполнения разных задач.

Таким образом, при более адекватном моделировании реальных РВС требуется использовать модели задач разного типа, когда тип задачи определяется своим параметром экспоненциальной функции распределения и своим вектором вероятности инициации задач после выполнения этой задачи.

В данной работе будут разработаны модели ТРВС с двухтипными функциональными задачами.

Цель диссертационной работы

Целью диссертационной работы является оценка эффективности ТРВС при выполнении двухтипных задач.

Поставленная цель определяет следующие основные задачи диссертационной работы:

1. Определение функционирования ТРВС при выполнении двухтипных задач.

2. Разработка интегрированной модели производительности гомокопийной толерантной распределенной вычислительной системы (ГоТРВС) при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

3. Разработка интегрированной модели производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

4. Разработка модели производительности гетерокопийной толерантной распределенной вычислительной системы (ГеТРВС) при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

5. Разработка модели производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

6. Проведение имитационного моделирования ТРВС на основе системы моделирования GPSS для оценки предлагаемых решений.

Методы исследования

Для решения сформулированных задач использовались методы теории графов, теории систем массового обслуживания и имитационного моделирования. Математические модели представлены в виде компьютерных программ на языке программирования MatLab и математических расчетов в Excel. Имитационные модели построены на основе системы моделирования GPSS.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

2. Интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

3. Модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

4. Модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

Научная новизна

Научная новизна работы состоит в разработке оценки эффективности ТРВС при выполнении двухтипных задач. В ходе выполнения диссертационных исследований получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

2. Разработана интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

3. Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

4. Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

Достоверность полученных в диссертационной работе результатов подтверждается:

• Корректностью использования адекватного математического аппарата;

• Апробацией материалов диссертации;

• Совпадением результатов аналитических и имитационных моделей Практическая значимость

1. Определена эффективность толерантной распределенной вычислительной системы в зависимости от параметров выполняемых двухтипных задач.

Реализация результатов работы

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры «Вычислительные машины, системы и сети» Московского авиационного института (государственного технического университета) при изучении дисциплины «Моделирование ЭВМ и систем».

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались автором и обсуждались: на XVII международном научно-техническом семинаре (Алушта, 2008г.), на всероссийской конференции молодых ученых и студентов «Информационные технологии в авиационной и космической технике» (Москва, 2008г.).

Публикации

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 3 печатных работах.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографического списка из 73 наименований и приложения (включающего -частей). Работа изложена на 120 страницах, содержит 31 таблиц и 23 рисунка.

4.7 Выводы по четвертой главе

1. Предложена обобщенная имитационная модель РВС на основе системы моделирования GPSS.

2. Рассмотрены оценки производительности системы и время выполнения моделирования.

3. Показана согласованность результатов имитационного и аналитического моделирования.

Толерантная распределенная вычислительная система (ТРВС) играет главную роль в решении многих задач.

Производительность ТРВС может определяться по отношению к различным уровням функционирования, в частности, при выполнении команд, программ, задач и заданий. В данной работе, имея в виду ТРВС, производительность соотносится к уровню выполнения задач.

Предложенная в работе аналитическая модель оценки индексов производительности ТРВС учитывает как число вычислительных модулей (ВМ) занятых выполнением функциональных задач в зависимости от средств обеспечения толерантности и времени функционирования ВС, когда ВМ выходят из строя, и модели ВС как системы с динамическим изменением числа задач, время выполнения которых определяется в зависимости от числа ВМ.

Выполнение задачи возможно при наступлении двух обстоятельств: 1) готовности задачи к выполнению при возникновении для нее определенного события, например, связанного с получением входных данных, и 2) наличии свободного ресурса, например, вычислительного модуля (ВМ). Влияние готовности задачи к выполнению может быть учтено при использовании модели функционирования ТРВС как системы с динамическим изменением числа задач [1]. В этом случае каждая выполненная процессором задача приводит в состояние готовности некоторое число задач из максимально подлежащих выполнению. Наличие свободного ресурса, несомненно, зависит от распределения задач по ВМ, где они должны выполняться.

В реальных ТРВС времена выполнения задач могут значительно отличаться так, что задание их посредством экспоненциальной функции распределения с один и тем же параметром становится не правомочным. Кроме того, вероятности инициации того или другого числа задач после выполнения одной или другой задачи так же могут значительно отличаться, что требует использования отличающихся векторов вероятности инициации задач после выполнения разных задач.

Таким образом, при более адекватном моделировании реальных РВС требуется использовать модели задач разного типа, когда тип задачи определяется своим параметром экспоненциальной функции распределения и своим вектором вероятности инициации задач после выполнения этой задачи.

В работе разработаны модели ТРВС с двухтипными функциональными задачами в условиях, когда число копий одинаково для разнотипных задач (гомокопийная модель производительности ГоТРВС) и когда число копий различно для разнотипных задач (гетерокопийная модель производительности ГеТРВС).

Таким образом, в работе:

1. Разработана интегрированная модель . производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

2.Разработана интегрированная модель производительности ГоТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

3.Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для стационарного режима функционирования.

4.Разработана модель производительности ГеТРВС при выполнении двухтипных задач для переходного режима функционирования.

5. Определена эффективность толерантной распределенной вычислительной системы в зависимости от параметров выполняемых двухтипных задач.

1] Брехов О. М. Аналитическая оценка производительности многопроцессорных вычислительных систем с динамическим изменением вычисляемых процессов. - А и Т, 1995, 2, с. 141-154.

2] Хританков А.С., Посыпкин М.А. Анализ эффективности распределенных вычислительных систем при решении больших задач - Московский Физико-Технический Институт, Центр Грид-технологий и распределенных вычислений, ИСА РАН.

3] Корсуков А. С. Инструментальный комплекс для разработки и применения гетерогенных распределенных вычислительных сред.- Москва. ИДСТУ СО РАН, 2009.

4] Топорков В. В. Модели распределенных вычислений. — М.:ФИЗМАТЛИТ,2004. -320 с. - ISBN 5-9221-0495-0.

5] МИНОГИН А. В. Построение адаптивной математической модели восстановления распределенных вычислительных систем.-Московский физико-технический институт, 2009.

6] Брехов О. М., Ти Хан. Время выполнения апгрейда программного обеспечения БВСРВ.// Труды XVII международного научно-технического семинара. Сентябрь 2008г., Алушта. - Редакционно-издательский центр ГУАП, 2008, с. 189-190.

7] Матов В.И., Артамонов Г.Т., Брехов О.М.,Голубков Ю.А., Иыуду К.А., Ткачев О.А., Чугаев Б.Н., Шаповалов Ю.В. Теория проектирования вычислительных машин, систем и сетей,- Москва. :Издательство МАИ, 1999.-460с.

8] Артамонов Г.Т., Брехов О.М. Аналитические вероятности модели функционирования ЭВМ.- Москва.: Энергия, 1978.

9] http://www.ieee.org/

10] http://www.computer.org/portal/site/ieeecs/index.jsp

11]Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS / Пер. с англ. - М.: Машиностроение, 1980. - 592 с.

12] Шенон Р. Имитационное моделирование - искусство и наука.: Пер. с англ. -М.: Мир, 1978.

13] Разработка САПР. В 10 кн. Кн. 9. Имитационное моделирование: Практ. пособие / В.М.Черненький; - М.: Высш. шк., 1990.

14] Бусленко М.П. Математическое моделирование производственных процессов на цифровых вычислительных машинах. - М.: Наука, 1964. - 364 с.

15] Моделирование сложных дискретных систем на ЭВМ третьего поколения: (Опыт применения GPSS) / Голованов О.В., Дуванов С.Г.,Смирнов В.Н. -М.:Энергия, 1978.- 160 с.

17] Ильин В. А., Позняк Э. Г. Линейная алгебра: Учебник для вузов. - 6-е изд., стер. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.

18]Шилдт Г., Полный справочник по С, 4-ое издание.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2005.

19] N. Elnozahy, D. В. Johnson, and Y.-M. Wang, "A survey of rollback-recovery protocols in message-passing systems," Technical Report CMU-CS-96-181, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, Oct. 1996.

20] Working Group on Grid Information Services at the Global Grid Forum. http://www.gridforum.org/IGIS/GIS.htm.

21] Котов В.Е.,Сети Петри.-Москва:Наука.Главная редакция физико-математической литературы, 1984.160с.

22] S.J. Pratt" The Alchemy Model: a model for homogeneous and heterogeneous distributed computing system," School of Information Science Hercantile House Hampshire Terrace Postsmouth POl 2EG U.K.

23] Enslow, P ., "What is a 'Distributed' Processing System ? ", Computer Vol . 11, ND 1, pp 13-21, 1978 .

24] Banino, J .S ., "Architecture of the Chorus Distributed System" distributed Computing Systems : Synchronisation, Control and Communication, ed PAKER, Y, VERJUS, J-P, Academic Press, pp .251-264, 1983 . ■

25] Rashid, R .F., Robertson, G .G ., "Accent: A communication oriented network operating system kernel", AQ1 Operating Systems Review, Vo 1 15, ND 5, pp 64-75, 1981 .

26] Brownbridge, D .R., Marshall, L .F Randell, В ., "The Newcastle Connection or UNIXes of the World Unite!", Software Practice and Experience, Vol. 12, pp 1147-1162, 1982.

27] Bartlett, J ,F ., " A Nonstop Kernel " , ACM Operating Systems Review , Val. 15, ND 5, pp 22-29, 1981 .

28] Dijkstra, E .W.," The Structure of the "THE" - Multiprogramming System" , Comm . А .С .M ., Vol 11, Ns 5, pp 341-346, 1968 .

29] Liskov, В .H ., "The Design of the 4&nus Operating System", Comm . ACM . Vol 15, No 3, pp 144-149, 1972 .

30] Watston, R .W ., "Distributed System Architecture Model", Distributed Systems, ed . Lampson, В .W ., Paul, M . Siegert, H .J ., Springer-Verlag , pp 10-43, 1981 .

31] Lazowska, E .D ., et. al., "The Architecture of the EDEN System", AC M Operating Systems Review, Vol 15, No 5, pp 148-159, 1981 .

32] Blair, G .S ., et. al., "MIMAS - a network operating system for Strathnet" , 3rd International Conference on Distributed Computing Systems, Octobe r 1982.

33] Birrell, A .D ., Nelson, В J . " Implementing Remote Procedure Calls" , ACM Trans . Computer Systems, bl. 2, ND 1, pp 39-59, 1984 .

34] Szalas, A ., Szczepanska, D. "Exception handling in parallel computations" , AQ1, SIGPLAN Notices, Vol. 20, No 10, pp 95-104, 1985 .

35] Needham, R .M ., Herbert, A J . " The Cambridge Distributed Computing System " Addison-Wesley, 1982 .

36] Zjermann, H ., "OSI Reference Model - The ISO Model of Architecture for Open Systems Interconnection", IEEE Trans . Com. ., Vol. COM-28 , pp . 425-432, 1980 .

37] B. Allcock, J. Bester, J. Bresnahn, A. Chervenak, I. Foster, C. Kesselman, S. Meder, V. Nefedova,D. Quesnel, and S. Tuecke. Data Management and Transfer in High-Performance Computational Grid Environments. Parallel Computing, 2002. to appear.

38] A. Amoroso, K. Marzullo, and A. Ricciardi. Wide-Area Nile: A Case Study of a Wide-Area Data-Parallel Application. In Proceedings o] the 18th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), Amsterdam, Netherlands, pages 506-515, May 1998.

39] P. Avery and I. Foster. The GriPhyN Project: Towards Petascale Virtual Data Grids. http://www.griphyn, org, 2001.

40] P. Avery, I. Foster, R. Gardner, H. Newman, and A. Szalay. An International Virtual-Data Grid Laboratory for Data Intensive Science. http://www.griphyn, org, 2001.

41] G. Banavar, T. Chandra, B. Mukherjee, J. Nagarajarao, R. Strom, and D. Sturman. An Efficient Multicast Protocol for Content-Based Publish-Subscribe Systems. In Proceedings o.f the 19th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), 1998.

42] G. Banavar, M. Kaplan, K. Shaw, R. Strom, D. Sturman, and W. Tao. Information Flow Based Event Distribution Middleware. In Proceedings o.f the 19th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems, Workshops on Electronic Commerce and Web-based Applications, 1999.

43] С. Baru, R. Moore, and M. Rajasekar, A. Wan. The SDSC Storage Resource Broker. In Proceedings o.f CASCON'98, Toronto, Canada, Nov. 1998.

44] F. Berman. The Grid, Blueprint .for a New computing Infrastructure, chapter 12. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1998. Edited by Ian Foster and Carl Kesselman.

45] F. Berman, R. Wolski, S. Figueira, J. Schopf, and G. Shao. Application Level Scheduling on Distributed Heterogeneous Networks. In Proceedings of Supercomputing'96, November 1996.

46] R. Butler, D. Engert, I. Foster, C. Kesselman, and S. Tuecke. Design and Deployment of a National-Scale Authentication Infrastructure. IEEE Computers, 33(12):60-66, 2000.

47] A. Carzaniga, D. Rosenblum, and A. Wolf. Challenges for Distributed Event Services: Scalability vs. Expressiveness. In Proceedings o] the ICSE'99 Workshop on Engineering Distributed Objects (EDO'99),1999.

48] A. Carzaniga, D. Rosenblum, and A. Wolf. Interfaces and Algorithms for a Wide-Area Event Notification Service. Technical Report CU-CS-888-99, Department of Computer Science, University of Colorado, Oct. 1999

49] H. Casanova, A. Legrand, D. Zagorodnov, and F. Berman. Heuristics for Scheduling Parameter Sweep Applications in Grid Environments. In Proceedings of the 9th Heterogeneous Computing Workshop (HCW'OO), pages 349-363, May 2000.

50] Y. Chen, R. Katz, and J. Kubiatowicz. Dynamic Replica Placement for Scalable Content Delivery. In proceedings of the First International Workshop on Peer-to-Peer Systems (IPTPS 2002), March 2002.

51] A. Chervenak, E. Deelman, I. Foster, A. Iamnitchi, C. Kesselman, W. Hoschek, P. Kunszt, M. Ripeanu, B. Schwartzkopf, H. Stockinger, K. Stockinger, and B. Tierney. Giggle: A Framework for Constructing Scalable Replica Location Service. In Proceedings of Supercomputing'02, Nov 2002.

52] A. Chervenak, I. Foster, C. Kesselman, C. Salisbury, and S. Tuecke. The Data Grid: Towards and Architecture for the Distributed Management and Analysis of

Large Scientific Data Sets. Journal of Network and Computer Applications, 23(3):187-200, 2000.

53] Common Information Model, Distributed Management Task Force, Inc. http://www.dmtf.org/standards/standardcim.php.

54] G. Cugola, E. Di Nitto, and A. Fuggetta. Exploiting an Event-Based Infrastructure to Develop Complex Distributed Systems. In Proceedings of the 20th International Conference on Software Engineering (ICSE'98), Apr. 1998.

55] K. Czajkowski, S. Fitzgerald, I. Foster, and C. Kesselman. Grid Information Services for Distributed Resource Sharing. In Proceedings of the 10th IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC- I O), August 2001.

56] K. Czajkowski, I. Foster, C. Kesselman, V. Sanger, and S. Tuecke. SNAP: A Protocol for Negociating Service Level Agreements and Coordinating Resource Management in Distributed Systems. In Proceedings of the 8th Workshop on Job scheduling Strategies for Parallel Processing, July 2002.

57] The DO Experiment. http://www-d0, fnal.gov.

58] D. Dfillman, W. Hoschek, J. Jean-Martinez, A. Samar, B. Segal, H. Stockinger, and K. Stockinger.Models for Replica Synchronisation and Consistency in a Data Grid. In Proceedings of the 10th IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-IO), August 2001.

59] European Datagrid Webpage. http://eu-datagrid.web, cern. ch.

60] Z. Fei. A Novel Approach to Managing Consistency in Content Distribution Networks. In Proceedings of Web Caching and Content Distribution Workshop (WCW'01), Boston, MA, June 2001.

61] S. Fitzgerald, I. Foster, C. Kesselman, G. von Laszewski, W. Smith, and S. Tuecke. A Directory Service for Configuring High-Performance Distributed Computations. In Proceedings of the 6th IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-6), August 1997.

62] I. Foster. The Grid: A New Infrastructure for 21st Century Science. Physics Today, 55(2):42, February 2002.

63] I. Foster and C. Kesselman, editors. The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., San Francisco, USA, 1999.

64] I. Foster, C. Kesselman, J. Nick, and S. Tuecke. The Physiology of the Grid: An Open Grid Services Architecture for Distributed Systems Integration. Available at http://www, globus, org, 2002.

65] I. Foster, C. Kesselman, and S. Tuecke. The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations. International Journal of High Performance Computing Applications, 15(3), 2001.

66] I. Foster, J. VSckler, M. Wilde, and Y. Zhao. Chimera: A Virtual Data system for Representing, Querying, and Automating Data Derivation. In Proceedings of the 14th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, Edinburgh, July 2002.

67] Брехов О. M., Наинг Лин Аунг. Оценка производительности распределенной вычислительной среды при выполнении разнотипных задач. //Труды XVII международного научно-технического семинара. Сентябрь 2008г., Алушта. -Редакционно-издательский центр ГУАП, с. 189.

68] Наинг Лин Аунг. Производительность распределенной вычислительной среды при выполнении разнотипных задач. //Всероссийская конференция молодых ученых и студентов «Информационные технологии в авиационной и космической технике-2008». 21-24 апреля 2008г.Москва. Тезисы докладов.-М. :Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2008. - 123 с.

69] Брехов О. М., Наинг Лин Аунг. Модель оценки индексов производительности вычислительной сети при выполнении разнотипных задач. //Журнал «Вестник МАИ» 2009г. Т.(16), №(3), с. 101-109.

70] Globus Project, http://www.globus.org.

J. Gray, P. Helland, O. O'Neil, and D. Shasha. The Dangers of Replication and a

Solution. In Proceedings of ACM SIGMOD, pages 173-182, 1996.

О. M. Group. CORBA Services: Common Object Service Specification.

Technical report, Object Management Group, July 1998.

The Gryphon Project. http://www.research, ibm. com/gryphon.