Анализ эффективности имитационных моделей облачных вычислений с использованием элементов искусственного интеллекта

  • Иван Михайлович Гостев Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук (ИППИ РАН)
  • Павел Евгеньевич Голосов Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС)

Аннотация

Исследуется имитационная модель распределённой (облачной) специализированной вычислительной системы, построенной в среде Simulink/SimEvent. Такую систему в теории массового обслуживания классифицируют как G/G/n/∞. Она характеризуется множеством входных потоков с бесконечной очередью, имеет две обратные связи, отражающие ситуации повторной обработки в случае отказа или отсутствия решения при первой попытке обработки. Архитектура системы ориентирована на параллельное выполнение определённого класса задач, разделяемых на независимые по данным подзадачи. Основным критерием функционирования такой системы является прохождение всех поступивших задач за директивный срок их выполнения. Поскольку аналитическое описание такой модели невозможно, то для определения её пропускной способности был разработан принципиально новый принцип оценки производительности. Основной целью настоящей работы является определение продуктивности и эффективности её работы при равномерно распределённых и экспоненциальных входных потоках задач.

Биографии авторов

##submission.authorWithAffiliation##

доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Центра распределённых вычислений, Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича  Российской академии наук (ИППИ РАН)

##submission.authorWithAffiliation##

кандидат технических наук, декан факультета информационных технологий и анализа данных Института ЭМИТ, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС)

Опубликована
2023-07-10
Как цитировать
ГОСТЕВ, Иван Михайлович; ГОЛОСОВ, Павел Евгеньевич. Анализ эффективности имитационных моделей облачных вычислений с использованием элементов искусственного интеллекта. Радиотехнические и телекоммуникационные системы, [S.l.], n. 2, p. 29-39, июль 2023. ISSN 2221-2574. Доступно на: <https://rts-md.mivlgu.ru/jornalRTS/article/view/393>. Дата доступа: 22 дек. 2024
Раздел
Нейронные сети и интеллектуальные системы