Анализ и разработка методов и алгоритмов управления сетевыми ресурсами в распределенных вычислительных центрах обработки данных на основе программно-конфигурируемых компьютерных сетей

Объект исследования: комплексная система управления сетевыми ресурсами распределенного вычислительного центра обработки данных (ЦОД) на основе программно-конфигурируемых сетей (ПКС). Цель: исследование принципов построения и эксплуатационных характеристик ПКС, создание прототипов средств управления сетевыми ресурсами и потоками данных на основе подхода ПКС, исследование и оценка применимости подхода на основе ПКС для ЦОД с распределенными системами хранения данных (СХД). Разработаны: структурная модель распределенного вычислительного ЦОД с ПКС его сегментов, модель облачной системы распределенного вычислительного ЦОД, модель вычислительной грид-системы, функционирующей поверх облачной системы, модель параллельной вычислительной программы для облачной системы, модель вычислительной задачи для грид-системы, функционирующей поверх облачной системы, алгоритмы планирования вычислительных задач, методы и алгоритмы управления потоками данных ПКС. Экспериментальное исследование ЭО ПКС продемонстрировало эффективность предложенного алгоритма планирования задач Backfill Summed Distance Minimization, достигнуто повышение производительности распределенного вычислительного ЦОД на 2,4 и 8,7% соответственно для вычислительно-интенсивного и коммуникационно-интенсивного эталонных наборов задач, достигнут высокий уровень сбалансированности. Полученные результаты соответствуют мировому уровню, разработкам членов консорциума Open Network Foundation, исследованиям, проводимым в рамках европейского проекта OFELIA. Разработанные модели, алгоритмы, прототипы и программные модули могут служить основой для реализации в рамках опытно-конструкторских работ программного комплекса управления сетевыми ресурсами в распределенных вычислительных ЦОД на основе ПКС. Внедрение такого комплекса приведет к повышению производительности ЦОД, снижению энергопотребления, уменьшению стоимости вычислительных ресурсов.