АННОТАЦИЯ 3
Введение 7
1 Большие вычислительные системы: обзор, история, актуальность
мониторинга 10
1.1 Коллективное использование больших вычислительных систем 10
1.2 Грид-вычисления 10
1.3 Облачные вычисления 12
1.4 Мониторинг больших вычислительных систем 16
Выводы по главе один 16
2 Способы реализации мониторинга и анализа загруженности серверов .. 18
2.1 Методы анализа загруженности серверов 18
2.2 Инструмент мониторинга серверов под управлением MS Windows.... 18
2.3 Исследование методов анализа и прогнозирования загруженности
процессора 23
Выводы по главе два 31
3 Программная реализация прикладного обеспечения для мониторинга и
анализа серверов 33
3.1 Обзор используемых средств разработки 33
3.2 Реализация алгоритмов мониторинга и анализа данных сервера 37
3.3 Пользовательский интерфейс 45
Выводы по главе три 54
Заключение 55
Список литературы 56
ПРИЛОЖЕНИЯ 58
Приложение А 59
Приложение Б 70
Приложение В 75
Приложение Г 78
Приложение Д 59
В настоящее время всё больше организаций доверяют решения своих за¬дач информационным технологиям. Зачастую эти задачи требуют объёмных и ресурсоёмких вычислений (экономическое прогнозирование, сейсмоанализ, рендер высокополигональных 3 D-объектов), которые необходимо решать на вычислительных машинах большей мощности нежели обычный персональный компьютер. Не все организации могут позволить иметь у себя в постоянном распоряжении подобные суперкомпьютеры. В такой ситуации предприятия ис¬пользуют концепцию «облачных вычислений».
Организации, предоставляющие услуги по грид-вычислениям (форма распределённых вычислений, в которой суперкомпьютер представлен в виде кластеров, соединённых в сеть для выполнения ресурсоёмких задач), имеют у себя достаточно мощные вычислительные ресурсы, но и здесь, как и в любой сфере, нужен контроль за работой такой сложной системы. Корректная работа сервера зависит от загруженности его модулей и выполняемых на текущий мо¬мент задач. Поэтому мониторинг и анализ полученных данных являются акту¬альными задачами.
Подобные системы мониторинга обычно разрабатываются для конкрет-ных суперкомпьютеров, например система оперативного мониторинга темпера¬туры и энергопотребления суперкомпьютера «Уран» института математики и механики Уральского отделения РАН (г. Екатеринбург) [1], система монито¬ринга суперкомпьютера «Ломоносов» Московского Государственного Универ¬ситета [2], а также трёхуровневая система мониторинга суперкомпьютера «Торнадо ЮУрГУ» [3].
Однако многие сервера коммерческих организаций, обеспечивающие ус¬лугами грид-вычислений, не имеют своих предустановленных систем для мо¬ниторинга и проверка всех машин занимает у оператора достаточно много вре¬мени, которое тратится на переключение между удалёнными рабочими столами и сбор информации вручную. Для обеспечения оперативного мониторинга не¬обходимо предоставлять оператору всю системную информацию о серверах в один - два экрана.
Хранение данных о загруженности процессора позволяет осуществлять их статистическую обработку и прогнозировать загруженность сервера в буду¬щем, а также выявить какие из серверов имеют слишком большие нагрузки, а какие, наоборот, простаивают, чтобы оптимизировать работу машин и сэконо¬мить на электроэнергии.
В связи с вышесказанным, целью работы стало создание прикладного программного обеспечения для мониторинга, статистического анализа полу-ченных данных.
Исходя из цели работы, поставлены и решены следующие задачи:
• обзор исследования загруженности процессора [6];
• выбор и анализ способов прогнозирования загруженности процессора;
• программная реализация системы мониторинга, статистического анали¬за полученных данных, согласно техническому заданию (приложение А);
• проектирование прикладного программного обеспечения: логика, поль¬зовательский интерфейс.
Объект исследования - сервера, предназначенные для грид-вычислений.
Предмет исследования - оперативный мониторинг серверов.
Работа состоит из введения, 3 глав, заключения, 5 приложений и списка литературы. Объём работы составляет 81 страницу. Список литературы содер¬жит 18 наименований.
В качестве теоритической базы исследования использовались пособие по программированию на языке C# В.В. Подбельского [4]; документация языка С# с сайта MSDN [5]; статья, посвящённая прогнозированию загруженности про¬цессора Н.А. Кутепова, В.П. Горицкого, Ю.А. Бражникова Ю.С. Панкова [6].
В первой главе речь идёт о грид-вычислениях: истории создания, облас¬ти применения, показывается необходимость мониторинга больших вычисли¬тельных систем.
Во второй главе рассматривается ранее проводимое исследование [6] прогнозирования загруженности процессора, анализируются результаты. При¬водится альтернативные способы моделирования и прогнозирования данных о загруженности процессора, производится анализ способов, выбирается наибо¬лее подходящий для реализации в ПО.
В третьей главе проводится обзор средств реализации ПО, программная реализация мониторинга и анализа серверов, демонстрируется пользователь¬ский интерфейс программы.
В заключении перечислены основные результаты работы.
Практическая значимость разработанного приложения состоит в возмож¬ности использования организациями, работающими с недорогостоящими сер¬верами без пакетов мониторинга.
В дипломной работе представлена реализация прикладного программного обеспечения со следующей функциональностью: мониторинг серверов, анализ и прогнозирование загруженности сервера.
В работе решены следующие задачи:
• был сделан обзор ранее проведённого исследования [6] прогнозирова¬ния загруженности процессора;
• проанализированы два способа прогнозирования загруженности про¬цессора, для выявления наиболее точного и подходящего способа для реализа¬ции;
• согласно техническому заданию (приложение А) программно реализо¬ваны: мониторинг серверов, прогнозирование загруженности процессора, гра¬фический интерфейс пользователя.
Реализованное ПО получило практическое применение в ООО «Грид ин¬жиниринг», что подтверждено актом внедрения.
В качестве направлений дальнейшего усовершенствования прикладного программного обеспечения следует рассматривать следующие:
• реализация одновременного подключения к нескольким серверам;
• повышение качества прогноза;
• реализация формирования записей журнала непосредственно самим ПО
