DEVELOPMENT OF ALGORITHMS FOR EFFICIENT RESOURCE ALLOCATION IN A CLOUD ENVIRONMENT

в настоящее время все больше компаний используют разнообразные платформы виртуализации, расположенные в облачной среде. В связи с этим возникает задача эффективного распределения ресурсов в облаке. В частности, актуальной является задача распределения виртуальных машин по серверам и их возможной миграции. При выборе критерия оптимальности и учета всех ограничений данную задачу можно сформулировать как задачу дискретной оптимизации. Анализ возможных методов ее решения продемонстрировал целесообразность использования для ее решения эвристических подходов и генетических алгоритмов. В связи с этим возникает необходимость разработки соответствующих эвристик и конкретизации каждого этапа генетического алгоритма с учетом сформулированной целевой функции и ограничений. Среди полученных результатов, отличающихся научной новизной, следует выделить математическую модель, учитывающую ресурсные ограничения серверов и обеспечивающую возможность распределения виртуальных машин с точки зрения критерия равномерной загрузки по всем видам ресурсов. Кроме того, разработаны операции формирования популяции, скрещивания и мутации генетического алгоритма, предназначенного для решения поставленной оптимизационной задачи. В качестве результата, отличающегося практической значимостью, следует выделить программу, реализованную на базе алгоритма и предназначенную для автоматического определения наилучшего хоста для каждой виртуальной машины currently, more and more companies are using a variety of virtualization platforms located in a cloud environment. In this regard, the task of efficient resource allocation in the cloud arises. In particular, the task of distributing virtual machines across servers and their possible migration is urgent. When choosing the criterion of optimality and taking into account all constraints, this problem can be formulated as a discrete optimization problem. An analysis of possible methods for solving it has demonstrated the expediency of using heuristic approaches and genetic algorithms to solve it. In this regard, there is a need to develop appropriate heuristics and specify each stage of the genetic algorithm, taking into account the formulated objective function and constraints. Among the results obtained, which are characterized by scientific novelty, it is necessary to highlight a mathematical model that takes into account the resource limitations of servers and provides the possibility of distributing virtual machines in terms of the criterion of uniform loading across all types of resources. In addition, the operations of population formation, crossing and mutation of a genetic algorithm designed to solve the set optimization problem have been developed. As a result, characterized by practical significance, it is necessary to highlight a program implemented on the basis of an algorithm and designed to automatically determine the best host for each virtual machine