DOI: 10.14489/vkit.2015.12.pp.029-036

Каляев А. И., Каляев И. А., Коровин Я. С.
МЕТОД МУЛЬТИАГЕНТНОГО ДИСПЕТЧИРОВАНИЯ РЕСУРСОВ В ГЕТЕРОГЕННОЙ ОБЛАЧНОЙ СРЕДЕ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ПОТОКА ЗАДАЧ
(c. 29-36)

Аннотация. Рассмотрена проблема адаптивного диспетчирования (распределения) ресурсов в облачной вычислительной среде (ОВС), включающей в свой состав разнотипные (гетерогенные) вычислительные ресурсы, при решении потока крупномасштабных научных задач, поступающих в произвольные моменты времени и состоящих из множества информационно взаимосвязанных подзадач. Сформулирована задача диспетчирования ОВС для различных вариантов исходной постановки. Предложены принципы и методы мультиагентного диспетчирования ресурсов гетерогенной ОВС при решении потока крупномасштабных задач, обеспечивающие адаптивное распределение всех свободных в текущий момент времени вычислительных ресурсов ОВС с учетом их реальной производительности на различных подзадачах. Приведены алгоритмы работы программного агента мультиагентного диспетчера для различных вариантов организации ОВС, а также результаты исследования их эффективности с помощью программной модели гетерогенной ОВС.

Ключевые слова:  облачная вычислительная среда; децентрализованный диспетчер; мультиагентное диспетчирование; поток крупномасштабных задач; адаптивное распределение ресурсов.

Kalyaev A. I., Kalyaev I. A., Korovin Ya. S.
METHOD OF MULTIAGENT DISPATCHING RESOURCES IN HETEROGENEOUS CLOUD ENVIRONMENTS WHILE PERFORMING FLOW OF INCOMING TASKS
(pp. 29-36)

Abstract. 

The work is devoted to solving the fundamental problem of the adaptive allocation of resources in a CCE (Cloud Computing Environment), which consists of heterogeneous computing resources for solving incoming flow of large-scale scientific tasks coming at random moments and consisting of interconnected subtasks. It is assumed that, in general, all the computing resources that are part of the CCE have different specializations (can solve different sets of sub-tasks), and the different performance when solving similar tasks. The article formulates four options for setting the problem of allocation of heterogeneous resources in CCE depending on the specific conditions of its organization. It is shown that the solution of these problems by centralized controller is extremely difficult. Therefore, this article offers guidelines how to use heterogeneous multi-agent allocation of resources in CCE while solving large-scale flow of tasks, providing adaptive distribution of all available at the current time computing resources with regard to their specialization and the actual performance on various subtasks. Authors describe algorithms of multi-agent software agent dispatching for all four original formulations of the problem. Authors researched developed multi-agent allocation algorithms using the program model of heterogeneous CCE, and results demonstrated their efficiency. Implementing the proposed approach to the problem of scheduling heterogeneous CCE allows you to:
– Provide a quasi-optimal automatic allocation of resources CCE in resolving problems based on their expertise and real performance on a given task;
– Ensure high payload of resources of CCE;
– Allow unlimited scalability of heterogeneous computing resources in CCE;
– Provide increased fault tolerance in CCE, since it lacks components, failure of which leads to disastrous consequences for the whole system.

Keywords: Cloud computing environment; Decentralized controller; Multi-agent dispatching; Flow of large-scale tasks; Adaptive resource allocation.