Имитационное моделирование и оптимизация работы параллельного сервера с отказами в среде AnyLogic

Abstract

Modern scientific research is increasingly raising issues of the processing of large amounts of data. The widespread use of client-server interaction technology and cloud computing at the moment raises questions about the efficiency of a parallel server, as well as the ability to predict results depending on the degree of load and characteristics of the equipment. This article simulates a parallel server with failures in the AnyLogic environment, and then performs multidimensional optimization by the weighted sum method. As part of the study, a simulation model of a queuing system with failures was built. It contains a server simulator, terminals, a failure simulator and statistics collection segments. The used parallel server model is abstract and rather generalized and makes it possible to concretize it by introducing additional dependencies and refining characteristics. The experiment with optimal parameters allowed to obtain the following gain in system efficiency indicators: processor load parameter (by memory) – a gain of 7%; processor load parameter (by load factor) – a gain of 8%; probability of terminal downtime – a gain of 5.7%; the failure rate of the main computer – 36 times less than the initial configuration; the number of interrupted programs– 7 less. In addition, it should be noted that the total number of completed requests remained at the same level – 462-465, for the reason that the intensity of the terminals did not vary. Since the results of replications (“runs”) are unique and the values of the optimized function vary for different replications, the built-in possibility of a variable number of replications (from 5 to 10) with a confidence probability of 95% and an error level of 0.5 was used. The obtained results suggest the possibility of further research of the model and its development in the AnyLogic environment.

Современные научные исследования всё чаще обращаются к проблеме обработки больших массивов данных. Широкое распространение клиент-серверной технологии взаимодействия и облачных вычислений в настоящий момент времени поднимает вопросы эффективности работы параллельного сервера, а также возможности прогнозировать результаты в зависимости от степени загрузки и характеристик оборудования. В данной статье производится имитационное моделирование параллельного сервера с отказами в среде AnyLogic, а затем производится многомерная оптимизация методом взвешенной суммы. В рамках исследования построена имитационная модель системы массового обслуживания с отказами, содержащая имитатор работы сервера, терминалы, имитатор отказов и сегменты сбора статистики. Используемая модель параллельного сервера является абстрактной и достаточно обобщенной, что позволяет конкретизировать ее путем введения дополнительных зависимостей и уточнения характеристик. Эксперимент с оптимальными параметрами позволил получить следующий выигрыш в показателях эффективности системы: параметр загрузки процессора (по памяти) – 7%; параметр загрузки процессора (по коэффициенту загрузки) – 8%; вероятность простоя терминалов – 5,7%; частота отказов основного компьютера – в 36 раз меньше начальной конфигурации; число прерванных программ – на 7 меньше. При этом необходимо отметить, что общее количество выполненных запросов осталось на том же уровне (462-465, т. к. интенсивность терминалов не варьировалась). Поскольку оптимизация стохастических моделей основывается на использовании случайных величин, была применена встроенная возможность переменного количества (от 5 до 10) репликаций («прогонов») с доверительной вероятностью 95% и уровнем ошибок 0,5. Полученные результаты позволяют говорить о возможности дальнейшего исследования модели и ее развития в среде AnyLogic.