DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2020.02.06

ВИКОРИСТАННЯ ХМАРНИХ ПЛАТФОРМ ДЛЯ ПОБУДОВИ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ НАВЧАННЯМ

Volodymyr Yevhenovych Sokol, Pavlo Yuriiovych Sapronov, Mariia Oleksiivna Bilova

Анотація


Розподілені системи мають проблеми з простоєм, втратою даних під час несправностей, масштабованістю та ефективним використанням обчислювальних ресурсів. Водночас у процесі навчання та тренінгу використання розподіленої системи має перевагу обробки даних: зберігання інформації про студентів, побудова навчальних курсів, перевірка зданого матеріалу тощо. У даній роботі досліджено проблеми масштабування та ефективного використання ресурсів в розподілених системах управління навчанням. Розглянуто хмарні платформи для розміщення системи, такі як Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform та DigitalOcean. Розглянуто проблеми та особливості масштабованості хмарних обчислень. Запропоновано методи, алгоритми масштабування та балансування навантаження для ефективного використання обчислювальних ресурсів. Відповідно до переліку переваг, для дослідження було обрано платформу DigitalOcean. DigitalOcean надає хмарні сервери, які можна використовувати для швидкого створення нових віртуальних машин для проектів. Ці сервери дозволяють повністю контролювати середовище веб-хостингу, при цьому користувач платить лише за використані ресурси. Основною метою DigitalOcean є використання твердотільного накопичувача (SSD) для створення зручної платформи, яка дозволить клієнтам перемішувати проекти в хмару та з неї, підвищуючи продуктивність з високою швидкістю та ефективністю. В результаті аналізу інформації про існуючі технології, підходи та методи використання хмарних платформ у розподілених системах було розроблено рішення щодо скорочення простоїв розподіленої адаптивної системи управління навчанням (LMS). Зроблено висновок про те, що використання хмарних платформ для побудови розподілених LMS – це практика, яка дозволяє використовувати лише необхідну кількість обчислювальних потужностей. Доведено, що впровадження запропонованого рішення в роботу адаптивної LMS підвищить її ефективність за рахунок скорочення часу доставки контенту.

Ключові слова


хмарні платформи; розподілені системи; хмарні обчислення; масштабування; балансування навантаження; віртуалізація; контейнеризація

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Sokol V., Tkachuk M., Godlevskiy M., Bilova M., Studenikin D. An Approach to ICT Professionals’ Skills Assessment based on European e-Competence Framework. Proceedings of the 16th ICTERI Conference. Volume II: Workshops. Kharkiv, Ukraine, October 06– 10, 2020. P. 677–692.

Sokol, V. Y., Bronin, S. V., Karnaukh, V. E., Bilova, M. O. Developing Adaptive Learning Management Application for Project Team in IT-Industry. Vestnik Nats. tekhn. un-ta “KhPI”: sb. nauch. tr. Temat. vyp.: Sistemnyy analiz, upravlenie i informatsionnye tekhnologii [Bulletin of the National Technical University “KhPI”: a collection of scientific papers. Thematic issue: System analysis, management and information technology]. Kharkiv, NTU “KhPI” Publ., 2020, no. 1 (3), pp. 97–105.

Sokol V. E., Tkachuk M. V., Vasetka Y. M. Adaptive Training System for IT–companies Personnel: Design Principles, Architectural Models and Implementation Technology. Vestnik Nats. tekhn. un-ta “KhPI”: sb. nauch. tr. Temat. vyp.: Sistemnyy analiz, upravlenie i informatsionnye tekhnologii [Bulletin of the National Technical University “KhPI”: a collection of scientific papers. Thematic issue: System analysis, management and information technology]. Kharkiv, NTU “KhPI” Publ., 2017, no. 51 (1272), pp. 38–43.

Definition of cloud platform. Available at: https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/cloud-platform (access date: 13.10.2020)

Digital Ocean Hosting: We Review This Host's Big Claims So You Don't Have To. Available at: https://www.whoishostingthis.com/hosting-reviews/digitalocean/ (access date: 18.10.2020)

Volkova V. N., Chemenkaya L. V., Desyatirikova E. N., Hajali M., Khodar A., Osama A. Load balancing in cloud computing. 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). 2018, pp. 387–390.

Ab Rashid Dar, Ravindran D. Survey On Scalability In Cloud Environment. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET). 2016, Vol. 5, issue 7, pp. 2124–2128.

Jain N., Choudhary S. (2016). Overview of virtualization in cloud computing. 2016 Symposium on Colossal Data Analysis and Networking (CDAN). 2016, pp. 1–4.

Bokhari M. U., Shallal Q. M., Tamandani Y. K. Cloud computing service models: A comparative study. 2016 3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom). 2016, pp. 890–895.

Algarni, S. A., Ikbal, M. R., Alroobaea, R., Ghiduk, A. S., Nadeem, F. Performance Evaluation of Xen, KVM, and Proxmox Hypervisors. International Journal of Open Source Software and Processes. 2018, no. 9(2), pp. 39–54.

Maheshwari S., Deochake S., De Ridip, Grover Anish. Comparative Study of Virtual Machines and Containers for DevOps Developers. Available at: https://www.researchgate.net/publication/327237114_Comparative_ Study_of_Virtual_Machines_and_Containers_for_DevOps_Develop ers (access date: 10.11.2020)

Ahmad A. A.-S., Andras P. Measuring and Testing the Scalability of Cloud-based Software Services. 2018 Fifth International Symposium on Innovation in Information and Communication Technology. Available at: https://www.researchgate.net/publication/328768373_Measuring_an d_Testing_the_Scalability_of_Cloud-based_Software_Services (access date: 18.10.2020)

Cailliau E., Aerts N., Noterman L., Groote L. A comparative study on containers and related technologies. Available at: https://www.researchgate.net/publication/320961475_A_comparativ e_study_on_containers_and_related_technologies (access date: 7.10.2020)