Вовк Е. А., Ксензовец Д. С.
Центры обработки данных сегодня стали широко распространенными. Они являются составной частью инфраструктуры информационных технологий (ИТ-инфраструктуры).
Одной из главных задач управления ИТ-инфраструктурой является эффективный распределения виртуальных машин (ВМ) между физическими машинами (ФМ) с учетом требований и ресурсов.
Доминирующей тенденцией в распределении ресурсов является управление с прогнозирующих моделей. В статье разработан новый метод распределения ресурсов и нагрузки ИТ-инфраструктуры, основанной на прогнозировании. Распределение ресурсов и нагрузки в ИТ-инфраструктурах определяет жесткие требования к времени и точности прогнозирования. Существует много моделей прогнозирования, которые могут быть использованы для управления ИТ-инфраструктурой, например, ARIMA, GARCH и NARX. Однако для их эффективного использования для распределения ресурсов и нагрузки необходимо знать, насколько хорошо они решают эти задачи в соответствии с требованиями. В статье указаны модели прогнозирования исследуются на реальных данных ЦОД. На основе обобщения результатов этих исследований выдвинуты предложения по интеграции моделей прогнозирования в механизм распределения ресурсов и нагрузки ИТ-инфраструктуры. Для анализа моделей прогнозирования использованы данные Google Cluster Data.
