Исследование моделей хостинга: имитационное моделирование

В связи с ростом требований к качеству и доступности веб-сервисов жестко встает вопрос об оптимальном выборе модели хостинга для развертывания веб-сервисов. Существует три наиболее распространенные модели хостинга: выделенный сервер, виртуальный сервер, облачный сервер [1, с. 2]. Поэтому является актуальной задача разработки имитационной модели, позволяющей учитывать ключевые особенности моделей хостинга.

Модель должна учитывать следующие параметры:

·      производительность серверов;

·      ценовая политика;

·      сложность развертывания;

·      вероятность отказа серверов;

·      скорость восстановления серверов.

С помощью имитационной модели необходимо получить и сравнить следующие характеристики функционирования серверов:

·     средняя загрузка серверов;

·     среднее содержимого входного буфера;

·     вероятность обработки запроса сервером.

Концептуальное описание модели.

Необходимо провести синтез и анализ структуры модели S, реализующей следующее преобразование (1).

Y = S(DH, VH, CH, P),                                                               (1)

где: Y – кортеж получаемых характеристик, S – реализуемая структура, DH – кортеж параметров, описывающих модель хостинга «Выделенный сервер», VH – кортеж параметров, описывающих модель хостинга «Виртуальный сервер», CH – кортеж параметров, описывающих модель хостинга «Облачный сервер», P – параметры закона распределения интервалов между появлениями заявок и трудоемкости обработки запроса.

Причем, кортеж Y состоит из элементов:

·     y₁₁ – средняя загрузка выделенного сервера;

·     y₁₂ – среднее содержимого входного буфера;

·     y₁₃ – вероятность обработки заявки выделенным сервером;

·     y₂₁ – средняя загрузка виртуального сервера;

·     y₂₂ – среднее содержимого входного буфера;

·     y₂₃ – вероятность обработки заявки виртуальным сервером сервером;

·     y₃₁ – средняя загрузка облачного сервера;

·     y₃₂ – среднее содержимого входного буфера;

·     y₃₃ – вероятность обработки заявки облачным сервером.

Кортеж DH содержит элементы:

·     d₁₁ – (характеристика сервера), количество операций в секунду;

·     d₁₂ – среднее время между отказами;

·     d₁₃ – среднеквадратичное отклонение времени между отказами от среднего;

·     d₁₄ – емкость входного буфера.

Кортеж VH содержит элементы:

·     v₁₁ – (характеристика сервера), количество операций в секунду;

·     v₁₂ – среднее время между отказами;

·     v₁₃ – среднеквадратичное отклонение времени между отказами от среднего;

·     v₁₄ – емкость входного буфера.

Кортеж CH содержит элементы:

·     c₁₁ – (характеристика сервера), количество операций в секунду;

·     c₁₂ – среднее время между отказами;

·     c₁₃ – среднеквадратичное отклонение времени между отказами от среднего;

·     c₁₄ – емкость входного буфера.

Кортеж P содержит элементы:

·     p₁ – математическое ожидание времени между появлениями запросов;

·     p₂ – среднеквадратичное отклонение времен между появлениями заявок;

·     p₃ – математическое ожидание операций в секунду для обработки запроса;

·     p₄ – среднеквадратичное отклонение операций в секунду для обработки запроса.

В качестве критерия оценки эффективности работы системы выбраны следующие параметры: загрузка серверов, вероятность обработки заявки сервером, средняя длина очереди во входном буфере. Независимые переменные модели:

·     y₁₁ – средняя загрузка выделенного сервера;

·     y₁₂ – среднее содержимого входного буфера;

·     y₁₃ – вероятность обработки заявки выделенным сервером;

·     y₂₁ – средняя загрузка виртуального сервера;

·     y₂₂ – среднее содержимого входного буфера;

·     y₂₃ – вероятность обработки заявки виртуальным сервером сервером;

·     y₃₁ – средняя загрузка облачного сервера;

·     y₃₂ – среднее содержимого входного буфера;

·     y₃₃ – вероятность обработки заявки облачным сервером.

Зависимые переменные модели:

·     загрузка серверов;

·     вероятность обработки заявки сервером;

·     средняя длина очереди во входном буфере.

Кроме того, для более точного построения модели была разработана диаграмма потоков данных (Data Flow Diagram, DFD) [3, с. 132]. Так называется методология графического структурного анализа, описывающая внешние по отношению к системе источники и адресаты данных, логические функции, потоки данных и хранилища данных, к которым осуществляется доступ. Диаграмма была разработана с помощью программы Visual Paradigm. [4]. Продукт позволяет разрабатывать различные диаграммы, DFD – в том числе. Диаграмма приведена на рисунке 1.

Рисунок 1. Диаграмма потоков данных имитационной модели

Перспективы дальнейших исследований. В дальнейшем предполагается реализация модели в среде имитационного моделирования AnyLogic [5]. Кроме того, будут проведены полный факторный эксперимент и отсеивающий эксперимент. Полным факторным экспериментом (ПФЭ) называется эксперимент, реализующий все возможные не повторяющиеся комбинации независимых переменных, каждая из которых принудительно варьируется на двух уровнях. Число этих комбинаций N = 2n определяет тип планирования [2, c. 108]. Отсеивающие эксперименты позволяют исключить незначительные факторы в начальной стадии экспериментального исследования и тем самым упростить описание поверхности отклика и сократить общий объем экспериментальных работ [2, с. 37]. По результатам экспериментов будет проведено исследование характеристик качества моделей хостинга.