Гетерогенная распределенная вычислительная среда для решения крупномасштабных задач исследования энергетической безопасности

Abstract

В статье представлен новый подход к разработке и использованию предметно-ориентированной гетерогенной распределенной вычислительной среды для решения крупномасштабных задач исследования энергетической безопасности. Разработка масштабируемых приложений (распределенных пакетов прикладных программ) для этой среды и интеграция вычислительных ресурсов осуществляется с помощью специализированного инструментального комплекса Orlando Tools. Средства управления вычислениями в Orlando Tools интегрированы со специальной мультиагентной системой. Предложена оригинальная мультиагентная модель распределения ресурсов гетерогенной среды при выполнении заданий масштабируемых приложений. Мультиагентное управление реализуется на основе знаний о специфике решения задач в предметной области и характеристиках вычислительной среды. Экспериментальный анализ процессов решения практических задач исследования энергетической безопасности в гетерогенной распределенной вычислительной среде показывает эффективность ее функционирования. We represent a new approach to the development and use of a subject-oriented heterogeneous distributed computing environment for solving large-scale problems of energy security research. Both the development of scalable applications (distributed applied software packages) for this environment and the computing resources integration are carried out using the specialized framework Orlando Tools. Computation management tools in Orlando Tools are integrated with a special multi-agent system. We propose an original multi-agent model of resource allocation in a heterogeneous environment when jobs of scalable applications are executed. Multi-agent management is implemented on the basis of knowledge about the subject domain specifics of solved-problems and computing environment characteristics. Experimental analysis of the results of solving practical problems of energy security research in the heterogeneous distributed computing environment shows the effectiveness of its operation.