Система мониторинга состояния ресурсов распределенной вычислительной системы

  • № 3(9) 2017

Страницы: 

117

 – 

126

Язык: русский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

Распределенная вычислительная система представляет собой набор территориально разнесенных физических и виртуальных узлов различного назначения, выход из строя которых может существенно снизить производительность и надежность всей вычислительной системы в целом. Описана активная система мониторинга состояния компонентов аппаратного обеспечения распределенной вычислительной системы, ориентированной на решение задач в области химической информатики. Приводятся общие понятия и сформулированы задачи мониторинга, дается обзор компонентов и готовых систем мониторинга.

The distributed computing system is a set of geographically distributed physical and virtual nodes of different purposes. The failures of these nodes may significantly decrease the performance and reliability of the entire computing system as a whole. The article describes active system monitoring of the hardware components of the distributed computing system designed for chemical informatics problems. The general concept, monitoring tasks, review of components of a monitoring system are discussed.

Taqsimlangan hisoblash tizimi turli maqsadlardagi xududiy tarqalgan fizik va virtual uzеllar to’plamini o’zida mujassamlashtirgan. Ushbu uzеllardan birortasining ishdan chiqishi barcha hisoblash tizimini to’laligicha unumdorligini va ishonchligini sеzilarli darajada pasaytirishi mumkin. Maqolada kimyoviy informatika sohasidagi masalalarni yechishga yo’naltirilgan taqsimlangan hisoblash tizimi apparat ta`minoti komponеntlarining holatini aktiv monitoring qilish tizimi yoritilgan. Umumiy tushunchalar kеltirilgan, monitoring qilishning vazifalari rasmiylashtirilgan, komponеntlarning tahlili va monitoring qilishning tayyor tizimi bеrilgan.

Список использованных источников

  1.  Базаров Р.К., Базаров Д.К., Брусков В.П. Информационная система для обработки физико-химических данных органических соединений // Современное состояние и перспективы применения информационных технологий в управлении: Доклады Республиканской научно-технической конференции. - Джизак, 5-6 сентября 2016. – Ташкент, 2016. – С. 213-219.
  2.  Дмитриенко П.В. Методика оценки эффективности систем мониторинга вычислительных ресурсов // Компьютерные исследования и моделирование. - 2012. - Т.4, № 3. - С. 661-668.
  3.  Тарасов А.Г. Система мониторинга вычислительного кластера расширенной функциональности: Дис... канд. техн. наук. – Хабаровск, 2011. tarasov_diser_20101125.pdf
  4.  Поляков А.Ю., Молдованова О.В., Пазников А.А., Курносов М.Г., Мамойленко С.Н., Ефимов А.В. Алгоритмы отказоустойчивого управления ресурсами пространственно-распределенных вычислительных систем // Вестник СибГУТИ. - 2014. - № 4. - C. 11-29.
  5.  Mauno Ronkko, Ville Kotovirta, Mikko Kolehmainen. Classifying Environmental Monitoring Systems // Proceedings of 10th IFIP WG 5.11 International Symposium, ISESS 2013, Neusiedl am See, Austria, October 911. – 2013. - Рp. 533-542.
  6.  Цветков А.А. Задачи обработки данных мониторинга ресурсов распределенной вычислительной сети // Интернет-журнал «Науковедение». – 2014. – № 4 (23).
  7.  Prometheus - Monitoring system & time series database [Электронный ресурс] / Prometheus Authors. - Режим доступа: https://prometheus.io
  8.  Zabbix - The Enterprise-class Monitoring Solution for Everyone [Электронный ресурс] / Zabbix LLC. – Режим доступа: http://www.zabbix.com.
  9.  Ganglia Monitoring System [Электронный ресурс] / Ganglia. - Режим доступа: http://ganglia.info
  10.  Адинец А.В., Брызгалов П.А., Воеводин Вад.В. Мониторинг, анализ и визуализация потока заданий на кластерной системе // Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах: Материалы XI Всерос. конф. – Нижний Новгород, 2011. – С. 10–14.
  11.  Сидоров И.А., Новопашин А.П., Опарин Г.А., Скоров В.В. Методы и средства метамониторинга распределенных вычислительных сред // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. - 2014. - № 2. – С. 30-42.
  12.  Брусков В.П., Базаров Д.К., Базаров Р.К. Программный модуль визуализации промежуточных результатов молекулярного докинга // Проблемы вычислительной и прикладной математики. – Ташкент, 2016. – № 2. – С. 101-107.
  13.  Кореньков В.В., Мицын В.В., Дмитриенко П.В. Архитектура системы мониторинга центрального информационно-вычислительного комплекса ОИЯИ // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2012. - № 3. – С. 31-42.
  14.  Симоненко В.П., Щербина О.В. Выбор архитектуры системы мониторинга ресурсов в глобальных GRID системах // Весник НТУУ «КПИ». Информатика, управление и вычислительная техника. - Сборник научных трудов. – 2012. – № 57. – С. 25-29.
  15.  Мониторинг на основе данных [Электронный ресурс] / Блог компании Webzilla. - Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/webzilla/blog/220707
  16.  Хорошевский В.Г., Курносов М.Г., Мамойленко С.Н., Поляков А.Ю. Архитектура и программное  обеспечение пространственно-распределённых вычислительных систем // Вестник СибГУТИ. – 2010. - № 2. – С. 112-122.
  17.  Graphite [Электронный ресурс] / The Graphite Project. - Режим доступа: https:// graphiteapp.org
  18.  Tools That Work With Graphite [Электронный ресурс] / The Graphite Project. - Режим доступа: http://graphite.readthedocs.io/en/latest/tools.html
  19.  В поисках идеального мониторинга [Электронный ресурс] / Блог компании Tinkoff.ru. - Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/tinkoff/blog/252907/
  20.  Telegraf - The plugin-driven server agent for collecting & reporting metrics. [Электронный ресурс] / GitHub, Inc. - Режим доступа: https://github.com/influxdata/
  21.  Намиот Д.Е. Базы данных временных рядов и средства обработки // Актуальные проблемы системной и программной инженерии: Материалы 4-й Научно-практической конференции. – М.: НИУ ВШЭ, 2015. - С. 151-158.
  22.  A Comparison of Time Series Databases and Netsil’s Use of Druid [Электронный ресурс] / Netsil's blog. - Режим доступа: https://blog.netsil.com/a-comparison-of-time-series-databases-and-netsils-use-of-druiddb805d471206.
  23.  Выбираем СУБД для хранения временных рядов [Электронный ресурс] / П. Филонов. Лаборатория Касперского. - Режим доступа: https://www.slideshare.net/profyclub_ru/ss-68909134
  24.  The Platform for Time-Series Data [Электронный ресурс] / InfluxData, Inc. - Режим доступа: https://www.influxdata.com
  25.  O’Neil P. Cheng E., Gaulick D. The log-structured merge-tree (LSM-tree) // Acta Informatica. – 1996. – Т. 33. – № 4. – Pp. 351-385.
  26.  Grafana. Beautiful metric & analytic dashboards [Электронный ресурс] / Torkel Ödegaard & Coding Instinct AB. - Режим доступа:http://grafana.org
  27.  Grafana vs. Kibana: The Key Differences to Know [Электронный ресурс] / Asaf Yigal Blog. - Режим доступа: https://logz.io/blog/grafana-vs-kibana
  28.  Compare Seyren and Cabot's popularity and activity [Электронный ресурс] / Awesome SysAdmin — Режим доступа: https://sysadmin.libhunt.com/project/seyren/vs/cabot
  29.  Cabot - monitor and alert [Электронный ресурс] / GitHub Projext. - Режим доступа: http://cabotapp.com/use/alerting.html
  30.  Basic Telegraf, InfluxDB and Grafana setup [Электронный ресурс] / Jon Hayward. - Режим доступа: https://fattylewis.com/Basic-Telegraf-InfluxDB-Grafana- setup/
  31.  Княгинин В.Н. Модульная революция: распространение модульного дизайна и эпоха модульных платформ: учеб. пособие / Под ред. М.С. Липецкой, С.А. Шмелевой. – СПб., 2013. - 80 с.
  32.  Брусков В.П., Базаров Д.К., Абдуллаев Н.Д. Скрипты резервного копирования базы данных по физикохимическим свойствам органических соединений и интерфейса пользовательского доступа на удаленные информационные ресурсы на основе rsync // Агентство по интеллектуальной собственности РУз. Свидетельство № DGU03919. Заявитель и правообладатель Институт химии растительных веществ АН РУз. – № DGU20160424. 12.08.2016.

Список всех публикаций, цитирующих данную статью