Вплив продуктивності сокетів на інтенсивність обробки даних на кластері віртуальних машин в гетерогенних умовах.
Анотація
У роботі наведено залежності обробки даних в неоднорідних умовах з урахуванням впливу продуктивності сокетів. Як високопродуктивні сокети пропонується на архітектурі віртуального інтерфейсу використовувати компонентну основу для підтримки продуктивності програми для інтенсивної обробки даних. Високопродуктивні програми, які використовують традиційний інтерфейс TCP/IP на базі Linux, вимагають гарантій продуктивності та масштабованості для адаптації до гетерогенних мереж. У разі використання високоефективних протоколів для їх роботи необхідно використовувати деякі додаткові методи на рівні користувача, в тому числі для сокетів на архітектурі віртуального інтерфейсу. Обмеження на рівні високопродуктивних сокетів пов’язане із завершенням розробки програми для повного збереження продуктивності під час процесу передачі даних TCP/IP. Також було виявлено, що балансування навантаження малих блоків збільшує адаптацію гетерогенної мережі.
Посилання
2. Nagarjuna, Setti Vidya Sagar Appaj. A real-time communication strategy for wireless sensor Networks with differentiated services. / Industrial Engineering Journal. 2022. Vol51, Issue 03. P.36-52. ISSN: 0970-2555.
3. Howard F. What Is Quality of Service (QoS) in Networking? 2023. E-Resource.
4. E.R. Rhythm, R. A. Shuvo, H. K. Mehedi, S. Hossain, A. A. Rasel. Distributed Computing for Big Data Analytics: Challenges and Opportunities. / Computer Science and Engineering. Distributed Computing. Preprint. 2022. 5 p. DOI:10.13140/RG.2.2.12511.53927/1.
5. F. Isaila, J. Carretero, R. Ross. CLARISSE: a middleware for data-staging coordination and control on large-scale HPC platforms. CCGRID '16: Proceedings of the 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud, and Grid Computing. May 2016. P. 346–355.
