priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2024-67-4-345-351pribor-162Research ArticleИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫINFORMATICS AND INFORMATION PROCESSESМетоды балансировки нагрузки в информационных системахMethods of Load Balancing in Highly Loaded SystemsАрхипцевЕ. Д.ArkhiptsevE. D.

Евгений Дмитриевич Архипцев — аспирант, кафедра информационных систем

Санкт-Петербург

Evgeny D. Arkhiptsev — Post-Graduate Student, Department of Information Systems

St. Petersburg

lokargenia@gmail.comМокрецовН. С.MokretsovN. S.

Никита Сергеевич Мокрецов — аспирант, кафедра информационных систем

Санкт-Петербург

Nikita S. Mokretsov — Post-Graduate Student, Department of Information Systems

St. Petersburg

nikitamokrecov6374@gmail.comСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет „ЛЭТИ“ им. В.И. Ульянова (Ленина)St. Petersburg Electrotechnical University202427112024674345351Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/162

Обсуждается проблема балансировки нагрузки в крупных информационных системах. В условиях высокой нагрузки информационных систем, через которые проходят большие объемы данных, и увеличения числа пользователей, становится критически важным эффективное распределение нагрузки между ресурсами системы. Рассматриваются алгоритмы балансировки нагрузки, функционирование которых зависит от подхода (централизованного или распределенного) к построению архитектуры информационной системы. Описаны разные типы архитектуры построения информационных систем с выделением особенностей механизмов балансировки нагрузки для них. Демонстрируются результаты натурного эксперимента на виртуальных серверах по оценке эффективности алгоритмов балансировки нагрузки. Вычислительные характеристики серверов задавались разными и ожидаемое время выполнения запроса разыгрывалось случайным образом, что делает условия эксперимента близкими к реальным.

The problem of load balancing in large information systems is discussed. In conditions of high load of information systems caused by big data and an increase in the number of users, effective distribution of the load between system resources becomes critical. Existing load balancing algorithms are considered, considering a centralized or distributed approach to building the architecture of an information system. A description of different architectures for building information systems is given, highlighting the features of load balancing mechanisms for them. The results of a full-scale experiment on virtual servers to evaluate the effectiveness of load balancing algorithms are presented. The computing characteristics of the servers were set differently and the expected request execution time was played out randomly, which makes the experiment close to real conditions.

высоконагруженная системабалансировка нагрузкиархитектура системыраспределение ресурсовалгоритмы балансировкинатурный экспериментhighly loaded systemload balancingsystem architectureresource allocationbalancing algorithmsfull-scale experimentReferencesАмиров С. Н. Особенности разработки выоконагруженных систем // International Journal of Open Information Technologies. 2020. T. 8, № 8. C. 32—47.Аmirov S.N. International Journal of Open Information Technologies, 2020, no. 8(8), pp. 32–47. (in Russ.)Подольный В. П. Архитектура высоконагруженных систем. Системы сбора информации, распределенные системы управления, системы реального времени. М.: САМ Полиграфист, 2022. 160 с.Podolny V.P. Arkhitektura vysokonagruzhennykh sistem. Sistemy sbora informatsii, raspredelennyye sistemy upravleniya, sistemy real'nogo vremeni (Architecture of Highly Loaded Systems. Information Collection Systems, Distributed Control Systems, Real-Time Systems), Moscow, 2022, 160 р. (in Russ.)Мычко С. И. Микросервисная архитектура // Информационные технологии. 2019. С. 166—168.Mychko S.I. Information Technology, 2019, рр. 166–168. (in Russ.)Беллемар А. Создание событийно-управляемых микросервисов. CПб: BHV, 2022. 320 с.Bellemare A. Building Event-Driven Microservices, O'Reilly Media, 2020, 324 р.Радостаев Д. К., Никитина Е. Ю. Стратегия миграции программного кода из монолитной архитектуры в микросервисы // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2021. Вып. 2(53). С. 65—68. DOI: 10.17072/1993-0550-2021-2-65-68.Radostev D.K., Nikitina E.Yu. Bulletin of Perm University. Mathematics. Mechanics. Computer Science, 2021, no. 2(53), pp. 65–68, DOI: 10.17072/1993-0550-2021-2-65-68. (in Russ.)Мартин Р. Чистая архитектура. Искусство разработки программного обеспечения. СПб: Питер, 2018. 352 c.Martin R.C. Clean Architecture. A Craftsman's Guide to Software Structure and Design, 2017.Богатырев В. А., Лисичкин Д. Э. Оптимизация периодичности инициализации контроля на основе дублированных вычислений // Программные продукты и системы. 2019. № 2. С. 214—220. DOI: 10.15827/0236-235X.126.214-220.Bogatyrev V.A., Lisichkin D.E. Software & Systems, 2019, no. 2, pp. 214–220. DOI: 10.15827/0236-235X.126.214-220. (in Russ.)Сергеева И. И., Белильщикова А. А. Сервисно-ориентированная архитектура (SOA): Опыт внедрения // Научные Записки ОрелГИЭТ. 2012. № 1. С. 440—444.Sergeeva I.I., Belilshchikova A.A. Scientific Notes of the Oryol State Institute of Economics and Trade, 2012, no. 1, pp. 440–444. (in Russ.)Татарникова Т. М., Архипцев Е. Д., Кармановский Н. С. Определение размера кластера и числа реплик высоконагруженных информационных систем // Изв. вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66, № 8. С. 646—651. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-8-646-651.Tatarnikova Т.М., Arkhiptsev E.D., Karmanovskiy N.S. Journal of Instrument Engineering, 2023, no. 8(66), pp. 646–651, DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-8-646-651. (in Russ.)Ньюмен С. Создание микросервисов. СПб: Питер, 2018. 304 c.Newman S. Building Microservices, O'Reilly, 2015.Татарникова Т. М., Архипцев Е. Д. Алгоритм контроллера нечеткой логики для размещения файлов в системе хранения данных // Науч.-техн. вестн. информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23, № 6. С. 1171—1177. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-6-1171-1177.Tatarnikova Т.М., Arkhiptsev E.D. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2023, no. 6(23), pp. 1171–1177, DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-6-1171-1177. (in Russ.)Бороздин Н. М. Исследование и анализ практических преимуществ микросервисной архитектуры для современных веб-приложений // Инновационные научные исследования в современном мире. 2023. С. 279—284.Borozdin N.M. Innovatsionnyye nauchnyye issledovaniya v sovremennom mire (Innovative Scientific Research in the Modern World), Materials of the XIII International Scientific and Practical Conference, Ufa, 2023, рр. 279–284. (in Russ.)Татарникова Т. М., Архипцев Е. Д. Определение числа реплик распределенного хранения больших данных // Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям. 2023. Т. 1. С. 305—308.Tatarnikova Т.М., Arkhiptsev E.D. Mezhdunarodnaya konferentsiya po myagkim vychisleniyam i izmereniyam (International Conference on Soft Computing and Measurement), 2023, vol. 1, рр. 305–308. (in Russ.)Malavika R., Valarmathi M. L. Adaptive Server Load Balancing in SDN Using PID Neural Network Controller // Computer Systems Science & Engineering. 2022. Vol. 42, N 1. P. 229—243. DOI: 10.32604/csse.2022.020947.Malavika R., Valarmathi M.L. Computer Systems Science & Engineering, 2022, no. 1(42), pp. 229–243, DOI: 10.32604/csse.2022.020947.Zagarese Q. et al. Improving data-intensive EDA performance with annotation-driven laziness // Science of Computer Programming. 2015. Vol. 97. P. 266—279. DOI: 10.1016/j.scico.2014.03.007.Zagarese Q. et al. Science of Computer Programming, 2015, vol. 97, рр. 266–279, DOI: 10.1016/j.scico.2014.03.007.Mitzenmacher M. The power of two choices in randomized load balancing // IEEE Transact. on Parallel and Distributed Systems. 2001. Vol. 12, N 10. P. 1094—1104. DOI: 10.1109/71.963420.Mitzenmacher M. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2001, no. 10(12), pp. 1094–1104, DOI: 10.1109/71.963420.Kaur S. et al. Round-robin based load balancing in Software Defined Networking // 2nd Intern. Conf. on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom). New Delhi, India, 2015. P. 2136—2139.Kaur S. et al. 2nd Intern. Conf. on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), New Delhi, India, 2015, рр. 2136–2139.Maqsood Z. S. Kh., Ali T., Bilal M., Madani K., Khan S., ur Rehman A. A Load Balanced Task Scheduling Heuristic for Large-Scale Computing Systems // Computer Systems Science and Engineering. 2019. N 1. P. 1—12. DOI: 10.32604/csse.2019.34.079.Maqsood Z.S.Kh., Ali T., Bilal M., Madani K., Khan S., ur Rehman A. Computer Systems Science and Engineering, 2019, no. 1, рр. 1–12, DOI: 10.32604/csse.2019.34.079.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.