Исследователи из IBM предложили метод развертывания электронных «авиадиспетчеров», как их называет корпорация. Они должны сделать облачные вычислительные среды более эффективными и более масштабируемыми.

Новинка помогает управлять использованием ресурсов и выполнением работы в облаке, распределяя функции контроля по всем взаимосвязанным системам, устраняя узкие места и повышая эффективность труда.

Первоначально эта новая разработка подразделения IBM Research для облачных вычислений (патент США № 8645745: Distributed Job Scheduling in a Multi-Nodal Environment) предназначалась для управления ресурсами высокопроизводительных компьютерных систем, используемых в государственных и академических исследованиях. Такие системы объединяют сотни тысяч компьютерных ресурсов для решения сложных задач. При этом потребность в системных ресурсах может динамически возрастать и снижаться подобно тому, как это происходит при облачных вычислениях, заявила IBM.

«Попытайтесь представить себе, что десятки тысяч самолетов, пролетающих ежедневно над Соединенными Штатами, управляются единственным воздушным диспетчером, который должен отслеживать местонахождение каждого самолета и определять доступность взлетно-посадочных полос, выходов в аэропортах, средств технического обслуживания и т. д. в каждом аэропорте страны, — пишет изобретатель Эрик Барснес из IBM. — Лучший способ решения этой задачи эффективно и действенно заключается в распределении ее между тысячами авиадиспетчеров, каждый из которых может видеть все доступные ресурсы, расставлять приоритеты и соответствующим образом направлять трафик. Вот, в сущности, что может делать эта разработка в облачной вычислительной среде».

Обычно отслеживание и приоритезация множества запросов на обслуживание этими системами, а также необходимых для обслуживания ресурсов, включая процессоры, системы хранения, полосу пропускания сетей и операции ввода-вывода, осуществляются в едином центре. При увеличении числа запросов это может вызвать затор и замедление обслуживания, сообщает IBM. Ее новая разработка распределяет данную функцию между различными системами в облаке, каждая из которых управляет трафиком в рамках собственной системы, но может также видеть ресурсы других систем и заимствовать их для обеспечения высокой скорости и эффективности.

Данная разработка может применяться в облачных вычислительных средах банками и финансовыми организациями, у которых ежедневно, еженедельно, ежемесячно или ежегодно происходит резкий всплеск спроса на обработку информации и подготовку отчетности; системами трейдинга, где запросы на покупку и продажу акций, облигаций или товаров подвержены резким колебаниям и должны выполняться очень быстро; розничными торговцами, осуществляющими продажи через традиционные магазины или через Интернет, которым в периоды всплеска покупательской активности необходимо справляться с возрастающими требованиями к осуществлению транзакций, управлению запасами, контролю за поставками и логистикой.

Другими сферами применения могут стать сайты онлайновых игр, трафик которых существенно возрастает после окончания занятий в школах, ночью и по выходным, или медицинские исследовательские организации, собирающие информацию в различных формах, количествах и объемах из всевозможных несопоставимых источников во многих регионах.

В облачных системах и компьютерных сетях определение доступных ресурсов и принятие решений, какие приложения или запросы на обслуживание получают приоритет, обычно сосредоточены в одном месте. Эта функция управления, именуемая планировщиком задач, должна определять, какие ресурсы доступны для использования различными инициаторами запросов на обслуживание.

Планировщик должен также проанализировать, руководствуясь различными критериями, какие запросы на обслуживание получат более высокий приоритет. В некоторых случаях решение принимается в зависимости от требуемой для выполнения запроса вычислительной мощности или полосы пропускания, его важности для бизнес-операций или даже от инициировавшего его подразделения либо статуса конкретного лица. В периоды пиковой активности эта функция может стать «бутылочным горлышком», замедляя обработку запросов и выполнение операций в системе.

Однако, с помощью новой разработки IBM планирование задач распределяется по всей системе. Планировщик задач придается каждому узлу системы или облака. Каждый планировщик задач может управлять ресурсами и присваивать запросам приоритет в рамках своего узла. Но если он решит, что ему необходимо больше ресурсов, то может динамически объединяться с другими узлами. Один из узлов становится главным, управляя совместно используемыми ресурсами своей группы, сообщили представители IBM.

Данная разработка может также быть полезной в гибридной облачной среде, где она позволит определять, когда в частном облаке достаточно ресурсов для выполнения запросов на обслуживание, а когда необходимо обратиться к публичному облаку за дополнительными ресурсами. Это поможет управлять затратами, поскольку ресурсы частных облаков, как правило, требуют меньших операционных затрат, но они не безграничны. С другой стороны, появляется возможность гибко использовать публичное облако, когда возникает необходимость в дополнительных ресурсах.