Основной проблемой современных центров обработки данных является потребление колоссальных объемов электроэнергии, значительная часть которой идет на инфокоммуникационную систему и систему охлаждения, которая начинает усиленно работать в случае неравномерного распределения температуры в зале. Поэтому необходимо совершенствовать методы распределения ресурсов для минимизации энергопотребления, при этом обеспечивая высокий уровень качества сервисов.
Перераспределение ресурсов в облачном центре обработки данных происходит путем живой миграции виртуальных машин, которая дополнительно нагружает систему и мешает осуществлять мониторинг серверов. Данный факт учитывать в процессе управления. В настоящее время существует большое количество работ, посвященных отдельным вопросам оптимального распределения и управления ресурсами облачных центров обработки данных. Однако в известных работах отсутствует полный цикл работ. В данной работе предложены модели и методы полного цикла работ по оптимизации и управлению ресурсами инфокоммуникационной системы облачного центра обработки данных. В частности, предложена модель первоначального размещения виртуальных машин в виде задачи многокритериальной оптимизации и метод ее решения. Приведена двухуровневая система управления ресурсами, которая включает в себя локальные и глобальный контроллер. Локальный контроллер осуществляет мониторинг загрузки и температуры серверов и делает прогноз на следующее окно наблюдения. Для прогнозирования предложено использовать метод группового учета аргументов. Для определения размера окна наблюдения необходимо учитывать длительность миграции. Проведено исследование двух видов живой миграции и предложен метод расчета длительности живой миграции, на основе нахождения аналитического выражения плотности вероятности, позволяющего с определенной вероятностью определить критерий закрытия окна на локальных контроллерах в системе управления ресурсами центров обработки данных. Для сервисов SaaS и PaaS, использующих горизонтальное масштабирование, предложена модель двухкритериальной оптимизации числа виртуальных машин в кластерах крупного многозвенного приложения, которую предложено решать комбинированным методом последовательных уступок и ограничений живой миграции, на основе нахождения аналитического выражения плотности вероятности, позволяющего с определенной вероятностью определить критерий закрытия окна на локальных контроллерах в системе управления ресурсами ЦОД. Для сервисов SaaS и PaaS, использующих горизонтальное масштабирование, предложена модель двухкритериальной оптимизации числа виртуальных машин в кластерах крупного многозвенного приложения, которую предложено решать комбинированным методом последовательных уступок и ограничений.
