Оренбургский государственный университет

Разработка и исследование интеллектуальных методов и алгоритмов управления гибридной инфраструктурой системы обработки больших массивов данных

Соглашение № 12770.2018/12.2.

Руководитель — канд. техн. наук Парфёнов Д.И.

Научно-исследовательская работа выполнена в рамках международного научно-образовательного сотрудничества по совместной программе DAAD и Минобрнауки РФ «Михаил Ломоносов». Проведенное исследование направлено на решение проблемы повышения производительности распределенных облачных вычислений, направленных на обработку больших массивов данных за счет гибридного использования современных технологий эффективного планирования вычислительных ресурсов, контейнеризации, программно-конфигурируемых сетей и выполнения вычислений на аппаратных графических ускорителях (GPU).

В рамках НИР получены следующие основные результаты:

1. Проведена систематизация сведений по теме исследования и выбраны оптимальные варианты реализации основных моделей и алгоритмов.
2. Разработана комплексная модель инфраструктуры, описывающую архитектуру системы анализа больших объемов данных.
3. Создана структурная модель телекоммуникационного взаимодействия ресурсов облачной инфраструктуры для системы анализа больших объемов данных.
4. Предложен гибридный метод для распределения вычислительных ресурсов, позволяющий одновременно использовать CPU и GPU.
5. Разработана система критериев и метрик, а также методика для проведения экспериментальных исследований взаимодействия объектов сетевой и вычислительной инфраструктуры системы обработки больших массивов данных.
6. Разработаны адаптивные алгоритмические решения, позволяющие осуществлять обработку информации в режиме реального времени, используя процедуры и методы самоорганизации потоков данных.
7. Проведены исследования следующих построенных в рамках настоящего НИР алгоритмических решений:

   а) адаптивный алгоритм обработки больших потоков информации, позволяющие осуществлять в режиме реального времени передачу динамических потоков данных с использованием методов самоорганизации сетевых и вычислительных ресурсов;

   б) алгоритм самоорганизации планирования задач обработки больших данных основанный на нейросетевом подходе.

Результаты исследований представлены на международных конференциях, а также опубликованы в изданиях, индексируемых системами Scopus и в журналах перечня ВАК.