Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК КОМПЬЮТЕРОВ В СЕТИ ПРИ РАБОТЕ С УДАЛЕННЫМИ РАБОЧИМИ СТОЛАМИ ВИРТУАЛЬНЫХ МАШИН

Пименов А.Н. 1 Самаров Р.Ю. 1 Воронцов А.А. 1
1 Пензенский государственный технологический университет
В статье были проведены исследования изменения быстродействия при удаленном подключении по сети интернет к рабочему столу виртуальной машины частного облака Пензенского государственного технологического университета. Вычислительный эксперимент по оценке изменения быстродействия компьютера при работе по сети интернет с удаленным рабочим столом виртуальной машины частного облака ПензГТУ выполнялся на двух компьютерах, качественно отличающихся друг от друга по конфигурации. В работе выполнен анализ изменения быстродействия оперативной памяти и процессора компьютеров с качественно различными конфигурациями устройств. Было показано, что после подключения к удаленному рабочему столу виртуальной машины производится снижение загрузки процессоров и увеличение загрузки оперативной памяти. В заключение сделаны выводы о том, что работа с удаленными рабочими столами виртуальных машин частного облака наиболее эффективна на устройствах старых и устаревающих модификаций с возможностью подключения к сети Интернет.
облачные технологии
облачный сервис
динамика
развитие
рынок облачных технологий
1. Воронцов А.А. Математическое моделирование и расчет магнитных полей магнитострикционных преобразователей угловых перемещений, содержащих сплошной постоянный магнит / Ю.Н. Слесарев, А.А. Воронцов, С.В. Родионов // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2015. – № 3 (25). – С. 169–175.
2. Воронцов А.А. Исследование и моделирование блока обработки сигнала магнитострикционных преобразователей линейных перемещений на ультразвуковых волнах кручения / Ю.Н. Слесарев, С.В. Родионов, А.А. Воронцов // Современные информационные технологии. – 2015. – № 21. – С. 195–198.
3. Воронцов А.А. Моделирование магнитной системы конструкций двухкоординатных магнитострикционных наклономеров с расположением магниточувствительных элементов под углом 90 градусов / Ю.Н. Слесарев, А.А. Воронцов, С.В. Родионов, А.М. Зелик // Новое слово в науке: перспективы развития: Сборник материалов международной научно–практической конференции, 2014. – С. 238–240.
4. Воронцов А.А. Математическое моделирование и исследования новых конструкций подкласса двухкоординатных магнитострикционных наклономеров / Ю.Н. Слесарев, С.В. Родионов, Ю.В. Конопацкий, А.А. Воронцов // Современные информационные технологии. – 2014. – № 20. – С. 45–50.
5. Печерский С.В., Печерская Н.С. Особенности построения узла доступа к телематическим услугам связи в вузе // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – Пенза: ПензГТУ, 2014. – № 3 (19). – С. 196–199.

В течение последнего десятилетия все большее развитие в сфере информационных технологий занимают облачные сервисы. Они активно используются в системах образования, науки, медицины, бизнеса, входят в повседневную жизнь [1–3]. Первые идеи создания таких технологий, которые в будущем будут именоваться «облачными», были высказаны учеными еще в 60–70-х годах. Так, Д.К.Р. Ликлайдер говорил о необходимости создания такой сети, из которой каждый человек на земле сможет получать и данные, и различные программы, а Джон Маккарти утверждал, что вычислительные мощности будут предоставляться как услуга (сервис).

Первый облачный сервис был запущен компанией Amazon – «Elastic Compute cloud (EC2)» в 2006 году, а следом рынок облачных технологий пополнился предложениями Google, Sun и IBM. С 2010 года начинают появляться облачные сервисы, ориентированные не только на разработчиков ПО, но и на обычных пользователей. А с 2012 года начинается активное использование облачных технологий в различных сферах деятельности, «облака» входят в повседневную жизнь пользователей [4–5].

От других программных продуктов облачные сервисы отличаются следующими параметрами: предоставление необходимых ресурсов пользователю по требованию; широкий сетевой доступ; возможность объединения физических и виртуальных ресурсов поставщика для обслуживания клиентов по модели множественной аренды; отсутствие географической привязанности пользователей к источникам ресурсов; практически мгновенная эластичность (ресурсы могут предоставляться и возвращаться поставщику практически мгновенно, а также возможна настройка автоматического изменения объемов предоставляемых ресурсов в зависимости от спроса); измеримость сервиса (использованные ресурсы: объемы хранения, полоса пропускания, пользовательские сессии могут иметь количественную оценку, в связи с этим становится возможным модель оплаты облачных сервисов по факту потребления).

Рынок облачных технологий постоянно увеличивается [1–3]. По данным аналитического центра TAdviser, российский рынок облачных вычислений в 2013 году вырос вдвое по отношению к 2012 году и составил 10,97 млрд рублей. Согласно данным, предоставленным IKS-Consulting, продажи услуг на российском облачном рынке за 2014 год составили около 13 млрд рублей, т.е. рост составил 35 %. Большую часть на рынке занимают облачные сервисы, предоставляющие программное обеспечение как услугу, Software as a service (SaaS). Данные технологии позволяют не приобретать программный продукт, а воспользоваться им удаленно через Интернет при возникновении потребности, при этом пользователь не управляет инфраструктурой «облака», имея доступ только к пользовательским настройкам конфигурации приложения. За 2014 год на долю SaaS пришлось 89 % выручки (около 11,7 млрд рублей).

Другой облачный сервис – Infrastructure as a service (IaaS) – принес только 9 %. Инфраструктура как сервис предоставляет пользователю виртуальный сервер, и клиент может запустить на нем необходимое ему программное обеспечение. Доля Платформ как сервисов (Platform as a Service, PaaS) за 2014 год составила всего лишь 2 %. Пример такого решения – Amazon Web Services, где предлагается много сервисов для предоставления различных услуг: хранение данных, аренда виртуальных серверов, предоставление вычислительных мощностей [5].

Что касается прогнозов на будущее, то, по мнению IKS-Consulting, к 2018 году российский рынок облачных технологий будет оцениваться в 32 млрд рублей, а ежегодные темпы роста составят 27 %. Доминирующими останутся SaaS-решения, а доля сегмента IaaS не сможет превысить 10 %.

Динамика мирового рынка облачных технологий аналогична российскому, здесь также наблюдается стремительный рост объемов продаж. В 2014 году объем данного рынка превысил $17 млрд, т.е. вырос на 45 %. Самые высокие темпы роста демонстрирует компания Microsoft: в первом квартале 2015 года объемы продаж облачных сервисов увеличились на 96 % по сравнению с аналогичным периодом в 2014 году. Существенный рост показали и другие значимые компании этой области: Google (74 %), IBM (56 %), Salesforce (34 %). Однако лидерство продолжает удерживать компания Amazon, ее доля составляет почти 30 % рынка.

Основную часть мирового облачного рынка, так же как и российского, занимают SaaS-решения, их процент выручки – 70 %, что в денежном эквиваленте равняется приблизительно $39,8 млрд. Оставшуюся часть практически поровну делят IaaS-решения (8,7 млрд) и PaaS (8,1 млрд). Явное преобладание SaaS-продуктов можно объяснить тем, что основной спрос, как среди отдельных пользователей, так и в компаниях, приходится на приложения, в то время как PaaS-решения набирают популярность в основном из-за необходимости компаний производить аналитику больших объемов данных [3–5].

Необходимо отметить, что все операции с данными при работе с облачными технологиями происходят не на компьютере пользователя, а на сервере в сети [4–5]. Исследованию изменения быстродействия при работе с удаленными рабочими столами виртуальных машин на примере частного облака ПензГТУ посвящена статья.

Вычислительный эксперимент по оценке изменения быстродействия компьютера при работе по сети интернет с удаленным рабочим столом виртуальной машины частного облака ПензГТУ выполнялся на двух компьютерах, качественно отличающихся друг от друга по конфигурации [5].

Первый вычислительный эксперимент выполнялся на относительно “слабом” компьютере под управлением 32 разрядной ОС Windows XP с одноядерным процессором Intel(R) Celeron(R) 2.80GHz, оперативной памятью DDR емкостью 512 Мб, интегрированной видеокартой содержащей 96.0 Mб видеопамяти и жестким диском емкостью 80Гб. Работа на компьютере с указанными характеристиками с большинством существующих на сегодняшний день приложений [1–3], крайне утомительна из-за постоянных длительных задержек ответа системы в процессе работы.

Так, при одновременной работе с программой Paint и Microsoft Word, в соответствии с рис. 1а и 1б, загрузка процессора достигала 100 % и составляла в среднем 37 %. Для работы с указанными программами было задействовано 483 мегабайта оперативной памяти.

а) б)

pim1.tiff

Рис. 1. Результаты первого эксперимента по определению быстродействия компьютера до подключения компьютера к удаленному рабочему столу: а – рабочий стол компьютера; б – увеличенное изображение загрузки устройств

а) б)

pim2.tiff

Рис. 2. Результаты эксперимента №1 по определению быстродействия компьютера в процессе подключения компьютера к удаленному рабочему столу виртуальной машины Win7: а – до подключения; б – после подключения

После подключения к удаленному рабочему столу виртуальной машины с названием Win7 (рис. 2а), произошло резкое снижение загрузки процессора, в среднем до 4 %, то есть более чем в 9 раз даже при нескольких одновременно запущенных на виртуальной машине программах. Загрузка оперативной памяти с использованием файлов подкачки составила 702 мегабайта, то есть увеличилась примерно на 45 %.

Увеличение загрузки оперативной памяти связано с увеличением количества обрабатываемых процессов. Для того чтобы объяснить причину резкого снижения загрузки процессора, рассмотрим быстродействие самой виртуальной машины при запуске в ней нескольких программ одновременно. Так, при одновременном запуске программ Компас-График 3D 16 версии, текстового редактора Word и проигрывателя Windows Media (рисунок 2б), загрузка процессора виртуальной машины составила в среднем 2 % при загрузке оперативной памяти 1,59Гб. При этом, загрузка процессора и оперативной памяти компьютера пользователя остались практически неизменными.

Таким образом, на основании вышеизложенного можно сделать следующие выводы работа с удаленными рабочими столами виртуальных машин частного облака наиболее эффективна на устройствах старых и устаревающих модификаций с возможностью подключения к сети Интернет.


Библиографическая ссылка

Пименов А.Н., Самаров Р.Ю., Воронцов А.А. ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК КОМПЬЮТЕРОВ В СЕТИ ПРИ РАБОТЕ С УДАЛЕННЫМИ РАБОЧИМИ СТОЛАМИ ВИРТУАЛЬНЫХ МАШИН // Международный студенческий научный вестник. – 2017. – № 4-8. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=17674 (дата обращения: 06.12.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074