Облачные сервисы — это фундамент цифровой инфраструктуры: от корпоративных систем до передовых технологий. Но их надежность, скорость и энергоэффективность по-прежнему остаются сложной задачей. Команда профессора Ли Цзиня из Университета Сиань Цзяотун вместе с коллегами из Городского университета Гонконга и Китайской академии наук разработала новую модель, которая помогает оптимизировать облачные системы без лишних затрат.

Результаты опубликованы в издании Frontiers of Engineering Management.

Виртуализация — технология, которая позволяет эффективно распределять ресурсы (например, запускать несколько сервисов на одном сервере) и выполнять задачи параллельно (разделяя нагрузку между узлами). Но у нее есть и обратная сторона:

• Случайные сбои в оборудовании или ПО могут прервать работу сервиса.
• Конкуренция за ресурсы между виртуальными машинами замедляет выполнение задач.
• Сложности координации параллельных процессов снижают энергоэффективность.

Главная задача — использовать преимущества виртуализации, не жертвуя стабильностью системы, — поясняет профессор Ли.

Вместо традиционных методов, которые анализируют систему в «устоявшемся» состоянии, ученые предложили динамическую модель. Она учитывает:

• Реальные условия работы облака, включая внезапные поломки и восстановление.
• Стратегии распределения сервисов.
• Три ключевых параметра: надежность (успевает ли сервис выполниться в срок), скорость (учитывает задержки из-за конкуренции ресурсов) и энергопотребление (зависит от нагрузки на узлы).

Эксперименты показали интересные закономерности.

Параллельная обработка ускоряет выполнение задач, но требует больше энергии. Совместное использование ресурсов экономит электричество, но может замедлить работу. Кроме того, чем больше задач распределено по разным узлам, тем выше риск столкнуться с поломкой. А если серверы перегружены, лучше консолидировать ресурсы, даже в ущерб скорости.

Мы не противопоставляем надежность, производительность и энергопотребление, — говорит профессор Ли. — Наша модель помогает найти баланс, чтобы выполнять SLA и снижать затраты.

Это исследование открывает новые возможности:

• Использование ИИ для прогнозирования сбоев.
• Гибридные архитектуры, сочетающие масштабируемость и эффективность.
• Зеленые облачные решения за счет умного распределения нагрузки.

Такой подход поможет создать более устойчивую и экономичную цифровую инфраструктуру.

Этот труд важен не только для облачных провайдеров, но и для любой компании, которая зависит от цифровых сервисов.

• Оптимизация затрат — модель позволяет снизить энергопотребление без потери производительности.
• Гибкость — можно адаптировать стратегию под разные нагрузки и условия.
• Предсказуемость — анализ динамических состояний помогает избежать неожиданных сбоев.

Особенно ценно, что авторы не просто предлагают абстрактную теорию, а дают инструменты для практического применения.

Отметим, что модель требует точных входных данных: частоты отказов, времени восстановления, характеристик нагрузки. В реальности эти параметры могут меняться непредсказуемо. Кроме того, неясно, как система поведет себя в условиях цепных сбоев (например, каскадного отказа серверов).

Ранее ученые разработали квантовый подход к безопасности облачных хранилищ данных.