Розглянуто питання розробки концепції програмно-апаратного комплексу довгострокового прогнозування середньої температури повітря на базі статистико-гідродинамічних моделей, яка з традиційними функціями автоматизованих метеорологічних систем індуктивно описується як методи довгострокового прогнозування середньої температури повітря на базі статистико-гідродинамічних моделей, які характеризуються значною обчислювальною складністю та ресурсоємністю, що потребує використання високопродуктивної комп'ютерної техніки, побудованої на базі кластерних і/чи мейнфреймових технологій - відповідні концепції розподілених, централізованих і комбінованих кластерно-мейнфреймових розрахунків прогнозів; підвищення якості прогнозів і зменшення потужності множини варіантів довгострокового прогнозу досягається на базі опціонального вибору методів прогнозування і використання експертної системи підтримки прийняття рішень метеоролога.

Рассмотрен вопрос разработки концепции программно-аппаратного комплекса долгосрочного прогнозирования средней температуры воздуха на базе статистико-гидродинамических моделей, которая с традиционными функциями автоматизированных метеорологических систем индуктивно описывается как методы долгосрочного прогнозирования средней температуры воздуха на базе статистико-гидродинамических моделей, которые характеризуются значительной вычислительной сложностью и ресурсоемкостью, что требует использования высокопроизводительной компьютерной техники, построенной на базе кластерных и/или мейнфреймовых технологий - соответствующие концепции распределенных, централизованных и комбинированных кластерно-мэйнфреймовых расчетов прогнозов; повышение оправдываемости и уменьшение мощности множества вариантов долгосрочного прогноза достигается на базе опционального выбора методов прогнозирования и использования экспертной системы поддержки принятия решений метеоролога.

The conception of the average air's temperature long-term prognosis soft-hard ware complex with the statistic-hydrodynamic models was developed on the basis: traditional automated meteorological system functions; the long-term prognosis methods are characterized by high calculable complication, which one requires the high-performance computer with the cluster and/or mainframe technologies - the proper conceptions of distributed, centralised and combined cluster-mainframe prognosis computations; the increase of the prognosis quality and the long-term prognosis variants set reduction is achieved on the optional methods choice and meteorological expert system usage basis.

Проаналізовано особливості хмарного центру обробки даних (ЦОД) з точки зору керування ресурсами. Для вирішення задачі керування ресурсами хмарного центру обробки даних запропоновано і досліджено двостадійний метод консолідації віртуальних машин на базі використання локального променевого пошуку. Проаналізовано роботу евристики першої та другої стадій запропонованого методу, розроблено алгоритм променевого пошуку для вирішення задачі керування ресурсами. Для аналізу роботи методу використано дані про надходження завдань в кластер Google. Запропонований метод надає змогу переключити в режим зниженого енергоспоживання в середньому 56 % фізичних серверів, що потенційно визначені для переключення в режим сну за допомогою верхньої оцінки необхідної ємності ресурсів. Перерозподіл віртуальних машин виконується з урахуванням обмеження допустимої кількості міграцій на один фізичний сервер.

Интернет вещей - это новая технология, предлагающая качественно новые возможности для улучшения экономических показателей и производительности предприятий, для улучшении качества жизни потребителей и более эффективного использования информационных ресурсов. Предложен подход к управлению уровнем услуг в системах IoT с микрооблачной инфраструктурой для обеспечения желаемого качества ИТ-услуг с рациональным использованием ИТ-ресурсов. Предложенный подход базируется на декомпозиционно-компенсационном подходе, в котором задачей оперативного управления качеством услуг является поддержание заданного уровня качества обслуживания с использованием минимального объема ИТ-ресурсов. При этом для эффективного использования ресурсов в системах интернета вещей при предоставлении ИТ-услуг в системе управления ИТ-инфраструктурой выделяются уровни координации услуг, планирования ресурсов и управления уровнем обслуживания.

Складність хмарних центрів обробки даних вимагає передових рішень з управління ресурсами для забезпечення безперервного обслуговування і гарантованої продуктивності. Запропонований підхід до інтегрованого управління ресурсами центру обробки даних забезпечує необхідну еластичність на рівні фізичного сервера з урахуванням споживання енергії та з урахуванням порушень угоди про рівень обслуговування (SLA). Підхід до інтегрованого управління ресурсами заснований на динамічній моделі у просторі станів, моделі енергоспоживання, моделі порушень SLA і методі управління ємністю центру обробки даних. Аналіз виконано з використанням журналів статистики використання кластера Google. Результати показали, що підхід до інтегрованого управління ресурсами центру обробки даних надає змогу досягти економії енергії і мінімізувати порушення SLA.

Забезпечення заданої якості надання хмарних послуг за умов нестаціонарних навантажень є одним з основних завдань під час управління хмарним центром обробки даних. Для забезпечення заданої якості надання сервісу необхідно застосовувати проактивний підхід до управління обчислювальними ресурсами. Запобігти виникненню проблем за недостатнього або надмірного виділення ресурсів можна за допомогою прогнозування споживання ресурсів віртуальними машинами або контейнерами. Запропоновано адаптивний двоетапний метод прогнозування споживання обчислювальних ресурсів, який забезпечує меншу помилку прогнозу у порівнянні з методом прогнозу за моделлю, одержаною на основі тренувальних даних фіксованого розміру. Результати дослідження запропонованого методу показують, що точність прогнозу зростає в середньому від 2,4 до 23,6 % залежно від статистичних характеристик часового ряду за даними моніторингу. Підвищення точності прогнозу споживання обчислювальних ресурсів надає змогу зменшити енергоспоживання та кількість порушень угоди про рівень обслуговування клієнтів за допомогою більш точного виділення необхідних ресурсів віртуалізованим застосункам хмарного центру обробки даних.

Вимоги до систем збереження даних з боку сучасних сервісів у системах Інтернету речей та аналізу даних зростають з кожним роком. За умов віртуалізації серверів, мереж і сховищ даних виникає необхідність розробки нових моделей і методів управління системами збереження даних, що покращують продуктивність їх роботи і надають змогу зменшити капітальні й операційні витрати на ІТ інфраструктуру в цілому. Розроблено модель дворівневого сховища і метод управління, що дозволяє без суттєвого збільшення вартості зберігання даних підвищити продуктивність операцій читання/запису даних віртуальними машинами та контейнерами в гіперконвергентних і хмарних ЦОД. Результати дослідження показують, що використання дворівневих сховищ за запропонованим методом управління надає змогу знизити вартість збереження даних за рахунок зменшення об'єму і кількості пристроїв швидкого рівня. Аналіз результатів симуляції роботи дворівневого сховища і запропонованого методу управління показав, що час очікування завершення транзакцій доступу до файлів зменшується, що, у порівнянні з однорівневим сховищем, побудованим на повільних пристроях, призводить до підвищення продуктивності роботи дворівневого сховища за одночасної роботи віртуальних машин і контейнерів.

Петрі-об'єктні моделі вирішують проблему тиражування фрагментів мереж Петрі з заданими параметрами та конструювання моделі системи з великої кількості елементів. Розроблена мова візуального програмування Петрі-об'єктних моделей дає можливість зменшити кількість помилок при конструюванні моделі за рахунок автоматизації кодування зв'язків між елементами моделі та графічного представлення моделі. Окрім тиражування Петрі-об'єктів, мова реалізує тиражування зв'язків між Петрі-об'єктами. Формалізація граматики мови візуального програмування представлена у вигляді правил виведення та зроблені висновки щодо її властивостей.

Для багатьох провайдерів хмарних послуг віртуальні машини залишаються базовою технологією віртуалізації обчислень. Віртуальні машини використовуються як для розміщення прикладних програмних засобів, так і для реалізації контейнерної віртуалізації. В умовах широкого використання віртуальних машин виникає необхідність розроблення спеціалізованого програмного забезпечення, що дозволяє визначати вплив параметрів моделей і методів управління на показники якості процесу консолідації, що дозволить запобігти виконанню експериментальних досліджень у виробничих умовах з метою оцінки нових стратегій управління ресурсами хмарного центру оброблення даних (ЦОД). Останніми роками в літературі запропоновано різні набори програмних інструментів і фреймворків для моделювання роботи ЦОД, забезпечуючи платформу та необхідні будівельні блоки для оптимізації процесу консолідації віртуальних машин. Моделі та програмні засоби моделювання процесів управління ресурсами ЦОД зазвичай не є вичерпними і вирішують конкретну проблему або завдання управління. Запропоноване у статті спеціалізоване програмне забезпечення моделювання дозволяє дослідити різні режими управління динамічною консолідацією віртуальних машин, забезпечує протоколювання результуючої інформації, такої, як показники продуктивності та діаграми навантажень, а також дозволяє визначати оптимальні параметри моделі для різних режимів роботи ЦОД, мінімізуючи кількість активних фізичних серверів та зменшуючи кількість порушень SLA.