10.14489/vkit.2024.10.pp.025-033

DOI: 10.14489/vkit.2024.10.pp.025-033

Еременко В. Т., Воробьев А. А., Старченко Д. Н.
МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕРВИСОВ В ВИРТУАЛЬНЫХ МАШИНАХ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИХ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ
(c. 25-33)

Аннотация. Изложены этапы метода идентификации сервисов в виртуальных машинах. В результате проведенной серии экспериментов получено высокое значение точности классификации по показателю Accuracy, в среднем равному 0,78, и обеспечения равномерности загрузки серверов с использованием предложенного метода идентификации информационных сервисов по сравнению со штатным алгоритмом балансировки нагрузки в облачной платформе «Брест».

Ключевые слова: идентификация информационного сервиса; виртуальная машина; метод случайного леса; корреляционный анализ; классификация; балансировка нагрузки.

Eremenko V. T., Vorobyev A. A., Starchenko D. N.
METHOD FOR IDENTIFICATION INFORMATION SERVICES IN VIRTUAL MACHINES OPERATING IN A DISTRIBUTED TECHNICAL SYSTEM
(pp. 25-33)

Abstract. The problem of the availability of computing resources in distributed technical systems is considered, which arises in connection with the imbalance of servers in the absence of information about the type of information service in virtual machines when implementing the "Infrastructure as a service" cloud computing service model. The proposed method of identifying services in virtual machines includes several stages. At the first stage, the processor and RAM load is monitored for current information services in order to obtain time series of values obtained from all existing counters, and then using the chisquare criterion, the dimensionality of the task of their analysis is reduced. At the second stage, after testing hypotheses about the distribution of random variables using the Kolmogorov agreement criteria and the Shapiro-Wilk test, the parameters of the distribution density function are calculated, which are selected as classification features. At the third stage, using the random forest method embedded in the scikitlearn machine learning library, the classifier is trained and the classification results are compared with real data. The conducted series of experiments showed a fairly high value of classification accuracy in terms of Accuracy, on average equal to 0.78, and ensuring uniform loading of servers using the proposed method of identifying information services compared with the standard load balancing algorithm in the Brest cloud platform.

Keywords: Information service identification; Virtual machine; Random forest method; Correlation analysis; Classification; Load balancing.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

В. Т. Еременко (Орловский государственный университет имени И. С. Тургенева, Орел, Россия),
А. А. Воробьев (Академия ФСО России, Орел, Россия)
Д. Н. Старченко (Белгородский государственный технологический университет имени В. Г. Шухова, Белгород, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

V. T. Eremenko (Orel State University named after I. S. Turgenev, Orel, Russia)
Vorobyev A. A. (The Academy of the Federal Guard Service of the Russian Federation, Orel, Russia)
Starchenko D. N. (Belgorod State Technological University named after V. G. Shukhov, Belgorod, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. ActiveCloud: сайт. Семь типичных ошибок при сравнении своих серверов с облаком [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/activecloudru/blog/415483/ (дата обращения: 08.09.2024).
2. Воробьев А. А., Преображенский Р. А., Андросов А. Ю. Алгоритм балансировки серверов в центрах обработки данных, основанный на идентификации сервисов в виртуальных машинах // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 2. С. 19–24.
3. Astra: сайт. Система виртуализации Astra Linux. Программный комплекс «Средства виртуализации «Брест» [Электронный ресурс]. URL: https://astralinux.ru/products/pk-brest (дата обращения: 08.09.2024).
4. Univer-nn: сайт. Группировка данных в статистике. Формула Стерджесса [Электронный ресурс]. URL: https://univer-nn.ru/zadachi-po-statistike-primeri/gruppirovka-formula-sterdzhessa/ (дата обращения: 08.09.2024).
5. Лепский А. Е., Броневич А. Г. Математические методы распознавания образов: курс лекции. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. 155 с.
6. Райзина Дж. Вэн. Классификация и кластер / пер. с англ. П. П. Кольцова; под ред. Ю. И. Журавлева. М.: Мир, 1980. 389 с.
7. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
8. Фомин Я. А., Тарловский Г. Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986.
9. Scikit–learn: сайт. Машинное обучение в Python [Электронный ресурс]. URL: https://scikit-learn.ru/ (дата обращения: 08.09.2024).

Eng

1. Activecloud: website. Seven common mistakes when comparing your servers to the cloud. Retrieved from https://habr.com/ru/company/activecloudru/blog/415483/ (Accessed: 08.09.2024). [in Russian language]
2. Vorob'ev A. A., Preobrazhenskiy R. A., Androsov A. Yu. (2023). Algorithm for balancing servers in data centers based on identifying services in virtual machines. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki, (2), 19 – 24. [in Russian language]
3. Astra: website. Astra Linux virtualization system. Software package “Virtualization tools “Brest”. Retrieved from https://astralinux.ru/products/pk-brest (Accessed: 08.09.2024). [in Russian language]
4. Univer-nn: website. Grouping data in statistics. Sturgess formula. Retrieved from https://univer-nn.ru/zadachi-po-statistike-primeri/gruppirovka-formula-sterdzhessa/ (Accessed: 08.09.2024). [in Russian language]
5. Lepskiy A. E., Bronevich A. G. (2009). Mathematical methods of pattern recognition: lecture course. Taganrog: Izdatel'stvo TTI YuFU. [in Russian language]
6. Rayzina Dzh. Ven. (1980). Classification and cluster. Moscow: Mir. [in Russian language]
7. Kobzar' A. I. (2006). Applied mathematical statistics. For engineers and scientists. Moscow: FIZMAT-LIT. [in Russian language]
8. Fomin Ya. A., Tarlovskiy G. R. (1986). Statistical theory of pattern recognition. Moscow: Radio i svyaz'. [in Russian language]
9. Scikit-learn: website. Machine learning in Python. Retrieved from https://scikit-learn.ru/ (Accessed: 08.09.2024). [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/vkit.2024.10.pp.025-033

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/vkit.2024.10.pp.025-033

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy

Please specify the article DOI in the order comments.