РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗКИ НА СЕРВИСЫ ОБЛАКО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ЦИФРОВОЙ СРЕДЫ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-127-4-207-217Ключевые слова:
облачно-ориентированная цифровая образовательная среда, распределение нагрузки, приложение, алгоритмАннотация
В процессе исследования была разработана система распределения нагрузки на сервисы облачной инфраструктуры университета. За основу был взят модифицированный способ динамической балансировки нагрузки с использованием таких технологий как Рython3, Google Cloud SDK, RabbitMQ, Docker. Для программной реализации системы распределения нагрузки был использован модифицированный способ динамической балансировки нагрузки с масштабированием на облачно-ориентированную цифровую образовательную среду (ООЦОС) университета. Это дало возможность администраторам ООЦОС анализировать и учитывать количество задач в каждой очереди RabbitMQ, что увеличивает производительность ООЦОС. Проведенные исследования применения модифицированного способа балансировки нагрузки с учетом ключевых этапов работы и параметров, заданных пользователем, показали, что такой подход позволяет повысить производительность и безопасность ООЦОС в целом.
Библиографические ссылки
[1] González-Martínez, J. A., Bote-Lorenzo, M. L., Gómez-Sánchez, E., & Cano-Parra, R. Cloud computing and education: A state-of-the-art survey // Computers & Education – 2015. - №80. – p. 132-151.
[2] Ashtari, S., & Eydgahi, A. Student perceptions of cloud applications effectiveness in higher education // Journal of computational science - 2017. - №23. – p. 173-180.
[3] Khmelevsky, Y., & Voytenko, V. Cloud computing infrastructure prototype for university education and research // In Proceedings of the 15th Western Canadian Conference on Computing Education - 2010, May, - p. 1-5.
[4] Kurelović, E. K., Rako, S., & Tomljanović, J. Cloud computing in education and student's needs // In 2013 36th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). - 2013, May. - p. 726-731 IEEE.
[5] Al-Zoube, M. E-Learning on the cloud // Int. Arab. J. e Technol. - 2009. - 1(2). – p. 58-64.
[6] Dong, B., Zheng, Q., Qiao, M., Shu, J., & Yang, J. BlueSky cloud framework: an e-learning framework embracing cloud computing // In Cloud Computing: First International Conference, CloudCom 2009, Beijing, China, December 1-4, 2009. Proceedings 1 (p. 577-582). Springer Berlin Heidelberg.
[7] Mousavi, S., Mosavi, A., & Varkonyi-Koczy, A. R. A load balancing algorithm for resource allocation in cloud computing. // In Recent Advances in Technology Research and Education: Proceedings of the 16th International Conference on Global Research and Education Inter-Academia 2017, p. 289-296. Springer International Publishing.
[8] Khedr, A. E., & Idrees, A. M. Adapting Load Balancing Techniques for Improving the Performance of e-Learning Educational Process // J. Comput. - 2017. - 12(3). – p. 250-257.
[9] Akhmetov, B., Lakhno, V., Gusev, B., Lakhno, M., Porokhnia, I., Zhilkishbayeva, G., & Akhanova, M. Adaptive Decision Support System for Scaling University Cloud Applications // In International Scientific and Practical Conference in Control Engineering and Decision Making 2020, December. - p. 49-60. Cham: Springer International Publishing.
[10] Klinaku, F., Hakamian, A., & Becker, S. Architecture-based evaluation of scaling policies for cloud applications // In 2021 IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (ACSOS). - 2021, September. - p. 151-157. IEEE.
[11] Павлов, Н. А., Артемьев, В. С., & Савостин, С. Д. Использование облачных вычислений в высшем образовании // Информационно-аналитические и интеллектуальные системы для производства и социальной сферы. – 2022. - c. 50-58.
[12] Ахметов, Б. С., Аханова, М. Б., & Стамкулова, М. Г. Информационные технологии масштабирования облачных приложений для цифровой образовательной среды университета с учетом прогнозирования их состояний // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике. 2019. - c. 66-69.
[13] Пчельников, Р. И. Алгоритм автоматического масштабирования в облачных вычислительных машинах // Наука и образование: сохраняя прошлое, создаём будущее. -2020. - c. 75-77.
[14] Sarajlic, S., Chastang, J., Marru, S., Fischer, J., & Lowe, M. Scaling JupyterHub using Kubernetes on Jetstream cloud: Platform as a service for research and educational initiatives in the atmospheric sciences // In Proceedings of the Practice and Experience on Advanced Research Computing. 2018. - p. 1-4.
[15] Khaleq, A. A., & Ra, I. Agnostic approach for microservices autoscaling in cloud applications // In 2019 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI). - 2019, December. - p. 1411-1415. IEEE.
[16] Alshuwaier, F. A., Alshwaier, A. A., & Areshey, A. M. Applications of cloud computing in education // In 2012 8th International Conference on Computing and Networking Technology (INC, ICCIS and ICMIC). - 2012, August. - p. 26-33. IEEE.
[17] Mogouie, K., Arani, M. G., & Shamsi, M. A novel approach for optimization auto-scaling in cloud computing environment // International Journal of Modern Education and Computer Science, - 2015. - 7(8). – p. 9.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Бахытжан Ахметов, Валерий Лахно, Жұлдыз Алимсейтова, Нуржамал Ошанова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
