В роботі запропоновано підхід до архітектурних налаштувань паралельних обчислень на хмарній платформі, що дозволяє в напівавтоматичному режимі здійснити оптимізацію паралельної програми з цільовою функцією мінімуму вартості обчислень. Для розв’язання оптимізаційної задачі використано лінійне програмування і доступний програмний солвер, який за допомогою методу гілок і границь в напівавтоматичному режимі підбирає значення архітектурних параметрів конфігурації програми, що істотно впливають на вартість обчислень. Таким чином узагальнено попередній метод автотюнінгу, що розроблявся авторами раніше, та поширено його на випадок комплексу сервісів, що виконуються на хмарній платформі. Проведено аналітичне випробування розробленої системи на моделі хмарного мультипроцесорного кластеру, що показує можливість суттєвого скорочення вартості хмарних обчислень внаслідок проведених оптимізацій.
The paper offers an approach to the architectural settings of parallel computing on the cloud platform, which allows in semi-automatic mode to perform optimization of a parallel program with the goal function of minimum cost of computations. To solve the optimization problem, it is proposed to use linear programming and an available software solver, which with the help of the method of branches and boundaries in semi-automatic mode selects the value of the architecture parameters of the program configuration which significantly affect the cost of calculations. Therefore, the method of auto-tuning developed by the authors earlier is generalized and spread to the complex of services performed on the cloud platform. An analytical test was conducted on the model of cloud multiprocessor cluster, which presents the possibility of significantly reducing the cost of cloud computing due to the optimizations carried out.
