Метод розподілу навантаження в мультикомп’ютерних системах загального призначення згідно кластеризації вузлів за рівнем завантаженості ресурсів
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У роботі розглянуто методи розподілу обчислювального навантаження в мультикомп’ютерних системах загального призначення з акцентом на кластеризацію вузлів за рівнем їх завантаженості. Дослідження
спрямоване на підвищення ефективності використання обчислювальних ресурсів шляхом динамічного
балансування навантаження між вузлами відповідно до їх поточного стану. У процесі виконання здійснено аналіз сучасних підходів до балансування навантаження в багатовузлових системах, розроблено модель кластеризації вузлів залежно від їхньої завантаженості, а також алгоритм, що дозволяє ефективно розподіляти навантаження між с формованими кластерами з метою мінімізації затримок і підвищення рівня використання доступних ресурсів. Запропонований підхід підлягає експериментальному тестуванню в умовах моделювання, що дозволяє порівняти його ефективність із базовими стратегіями розподілу навантаження.
Наукова новизна дослідження полягає у впровадженні нового методу балансування, який передбачає
кластеризацію вузлів за ступенем їх завантаження, що забезпечує не лише більш рівномірний розподіл задач у системі, а й сприяє зниженню енергоспоживання та скороченню часу очікування. Практична значущість
результатів полягає в можливості застосування запропонованого методу для оптимізації обчислювальних
процесів у таких середовищах, як хмарні сервіси, дата-центри, суперкомп’ютери та корпоративні обчислювальні мережі, де ефективне використання ресурсів має критичне значення.
Для реалізації дослідження застосовуються методи кластеризації, що враховують поточну завантаженість обчислювальних вузлів. Це дає змогу адаптивно розподіляти навантаження відповідно до динамічного стану системи.
The study examines methods for distributing computational load in general-purpose multicomputer systems, with a focus on clustering nodes based on their load levels. The research aims to improve the efficiency of resource utilization through dynamic load balancing across nodes, according to their current operational state. It involves an analysis of contemporary approaches to load balancing in multi-node systems, the development of a node clustering model based on load levels, and the creation of an algorithm that enables efficient load distribution among clusters to minimize delays and maximize resource utilization. The proposed approach is subject to experimental testing under simulation conditions, allowing for a comparative assessment of its effectiveness against baseline load distribution strategies. The scientific novelty of the study lies in the implementation of a new load balancing method that involves clustering nodes according to their load levels, which not only ensures a more even distribution of tasks across the system but also contributes to reduced energy consumption and lower latency. The practical significance of the findings lies in the potential application of the proposed method for optimizing computational processes in environments such as cloud services, data centers, supercomputers, and corporate computing networks, where efficient resource management is of critical importance. To validate the effectiveness of the proposed method, the study utilizes performance metrics such as task completion time, system throughput, and energy efficiency, comparing them across various simulated scenarios. To carry out the research, clustering methods that take into account the current load of computing nodes are employed, enabling adaptive load distribution based on the dynamic state of the system.
The study examines methods for distributing computational load in general-purpose multicomputer systems, with a focus on clustering nodes based on their load levels. The research aims to improve the efficiency of resource utilization through dynamic load balancing across nodes, according to their current operational state. It involves an analysis of contemporary approaches to load balancing in multi-node systems, the development of a node clustering model based on load levels, and the creation of an algorithm that enables efficient load distribution among clusters to minimize delays and maximize resource utilization. The proposed approach is subject to experimental testing under simulation conditions, allowing for a comparative assessment of its effectiveness against baseline load distribution strategies. The scientific novelty of the study lies in the implementation of a new load balancing method that involves clustering nodes according to their load levels, which not only ensures a more even distribution of tasks across the system but also contributes to reduced energy consumption and lower latency. The practical significance of the findings lies in the potential application of the proposed method for optimizing computational processes in environments such as cloud services, data centers, supercomputers, and corporate computing networks, where efficient resource management is of critical importance. To validate the effectiveness of the proposed method, the study utilizes performance metrics such as task completion time, system throughput, and energy efficiency, comparing them across various simulated scenarios. To carry out the research, clustering methods that take into account the current load of computing nodes are employed, enabling adaptive load distribution based on the dynamic state of the system.
Опис
Ключові слова
розподіл навантаження, мультикомп’ютерні системи, кластеризація вузлів, завантаженість ресурсів, алгоритми розподілу навантаження, вузли системи, ресурсний моніторинг, оптимізація розподілу, load balancing, multicomputer systems, node clustering, resource load, load distribution algorithms, system nodes, resource monitoring, distribution optimization
Бібліографічний опис
Метод розподілу навантаження в мультикомп’ютерних системах загального призначення згідно кластеризації вузлів за рівнем завантаженості ресурсів / К. Гоба, П. Жуковський, В. Ковальчук, О. Клейн // Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences. – 2025. – Vol. 353, Iss. 3.2. – P. 119-127.