informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASB10.37661/1816-0301-2022-19-4-84-93inform-1210Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИINFORMATION TECHNOLOGYМодель балансировки нагрузки кластерной системы с учетом аппаратных характеристик серверного оборудованияCluster system load balancing model with consideration of hardware characteristics of server hardwarehttps://orcid.org/0000-0001-8508-1812МарковА. Н.MarkovA. N.

Марков Алексей Николаевич, аспирант, заместитель начальника Центра информатизации и инновационных разработок

ул. Платонова, 39, Минск, 220013

Aleksey N. Markov, Postgraduate Student, Deputy Head of the Center for Informatization and Innovative Development

st. Platonova, 39, Minsk, 220013

a.n.markov@bsuir.byЦентр информатизации и инновационных разработок Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроникиCenter for Informatization and Innovation Development of the Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics2022220820221948493Copyright © Марков А.Н., 20222022Марков А.Н.Markov A.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/1210

Цели. Поставлены цели модернизировать и дополнить существующую модель балансировки нагрузки в многосерверных системах с учетом аппаратных характеристик серверного оборудования, а также его наиболее загруженных компонентов в кластере сервиса видео-конференц-связи при использовании в образовательных процессах и организации дистанционной формы образования.Методы. Существующая математическая модель балансировки нагрузки рассмотрена как система массового обслуживания, в которой вводятся штрафы за простой оборудования, а штрафы за ожидание в очереди будут зависеть от загруженности аппаратных компонентов серверов в кластерной архитектуре сервиса видео-конференц-связи.Результаты. Приведены формулы для вычисления суммарной производительности кластера из n серверов при максимальной и минимальной загрузках аппаратных компонентов серверов в кластере системы видео-конференц-связи.Заключение. Разработан моделирующий комплекс для проверки математической модели на системе до n < 10 серверов в кластере системы видео-конференц-связи. По результатам вычислений моделирующего комплекса сделан вывод о необходимости доработки существующего алгоритма балансировки нагрузки на выбранный сервис видео-конференц-связи BigBlueButton.

Objectives. To upgrade and complement the existing load balancing model in multi-server systems, taking into account the hardware characteristics of the server equipment, as well as the most loaded components of the server equipment in the video conferencing service cluster in educational processes and distance education.Methods. The existing mathematical model of load balancing as a mass exchange system is considered, when significant changes are introduced: penalties for equipment downtime and penalties for waiting in a queue will depend on the load on the server hardware components in the cluster architecture of video conferencing service.Results. Formulas are given for calculating the total performance of a cluster of n servers with the maximum and minimum load of server hardware components in a videoconferencing system cluster.Conclusion. A modeling complex has been developed to test the mathematical model on a system of up to n < 10 servers in a cluster of a videoconferencing system. Based on the results of calculations of the modeling complex, it was concluded that it is necessary to upgrate the existing algorithm for balancing the load on the selected BigBlueButton video conferencing service.

видео-конференц-связьсервис BigBlueButtonбалансировка нагрузки в кластерематематическая модель балансировкидистанционное образованиеvideo conferencingservice BigBlueButtonload balancing in a clustermathematical model of load balancingdistance educationReferencesПарамонов, А. И. Проблемы дистанционного образования и их прикладные решения в образовательных технологиях / А. И. Парамонов // Высшее техническое образование: проблемы и пути развития = Engineering education: challendes and developments : материалы Х Междунар. науч.-метод. конф., Минск, 26 нояб. 2020 г. – Минск : БГУИР, 2020. – С. 182–187.Paramonov A. I. Distance education problems and their applied solutions in educational technologies. Vysshee tehnicheskoe obrazovanie: problemy i puti razvitija : materialy Х Mezhdunarodnoj nauchnometodicheskoj konferencii, Minsk, 26 nojabrja 2020 g. [Engineering Education: Challendes and Developments : Materials of the X International Scientific and Methodological Conference, Minsk, 26 November 2020]. Minsk, Belorusskij gosudarstvennyj universitet informatiki i radiojelektroniki, 2020, рр. 182–187 (In Russ.).Марков, А. Н. Готовность учреждений высшего образования к цифровой трансформации процессов / А. Н. Марков, С. А. Мигалевич // Цифровая трансформация. – 2021. – № 2. – С. 64– 68.Markov A. N., Migalevich S. A. Readiness of higher education institutions for digital transformation processes. Cifrovaja transformacija [Digital Transformation], 2021, no. 2, рр. 64–68 (In Russ.).Марков, А. Н. Выбор сервиса видео-конференц-связи и его адаптация под учреждение образования / А. Н. Марков, Р. О. Игнатович, А. И. Парамонов // Информатика. – 2021. – Т. 18, № 4. – С. 17–25. https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-4-17-25Markov A. N., Ihnatovich R. O., Paramonov A. I. Choosing a video conferencing service and its adaptation for educational institution. Informatika [Informatics], 2021, vol. 18, no. 4, рр. 17–25 (In Russ.). https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-4-17-25Lui, C. DNS and BIND / C. Lui, P. Albitz. – 5th ed. – O'Reilly Media, Inc., 2006. – 642 р.Lui C., Albitz P. DNS and BIND, 5th edition. O'Reilly Media, Inc., 2006, 642 р.Построение и исследование распределенной информационной системы веб-приложений и сервисов на базе кластерной архитектуры / В. А. Старых [и др.] // Качество. Инновации. Образование. – 2011. – № 12. – С. 91–99.Starykh V., Varyonov D., Ploskov S., Kuznetsov A. Construction and research of a distributed information system of web applications and services based on cluster architecture. Kachestvo. Innovacii. Obrazovanie [Quality. Innovation. Education], 2011, no. 12, рр. 91–99 (In Russ.).A survey of general-purpose computation on graphics hardware / J. D. Owens [et al.] // Computer Graphics Forum. – 2007. – Vol. 26, no. 1. – Р. 80–113.Owens J. D., Luebke D., Govindaraju N., Harris M., Kr˝uger J., …, Purcell T. J. A survey of generalpurpose computation on graphics hardware. Computer Graphics Forum, 2007, vol. 26, no. 1, рр. 80–113.Dongarra, J. J. The LINPACK benchmark: Past, present and future / J. J. Dongarra, P. Luszczek, A. Petitet // Concurrency and Computation: Practice and Experience. – 2003. – Vol. 15, no. 9. – Р. 803–820.Dongarra J. J., Luszczek P., Petitet A. The LINPACK benchmark: Past, present and future. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2003, vol. 15, no. 9, рр. 803–820.High Performance Computing: Technology, Methods and Applications / J. Dongarra [et al.]. – Inc., 2015. – 444 p.Dongarra J., Grandinetti L., Joubert G. R., Kowalik J. High Performance Computing: Technology, Methods and Applications. Inc., 2015, 444 p.Dongarra, J. Adaptive linear solvers and eigensolvers / J. Dongarra // Argonne Training Program on Extreme-Scale Computing. – 2016. – Mode of access: https://extremecomputingtraining.anl.gov/files/2016/08/Dongara_830_AdaptiveLinear.pdf. – Date of аccess: 08.08.2022.Dongarra J. Adaptive linear solvers and eigensolvers. Argonne Training Program on Extreme-Scale Computing, 2016. Available at: https://extremecomputingtraining.anl.gov/files/2016/08/Dongara_830_ AdaptiveLinear.pdf (аccessed 08.08.2022).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.