Разработка методов оптимизации систем размещения вычислительных виртуальных элементов в облачных инфраструктурах при работе с большими данными

Самыми популярными решением по анализу больших данных являются кластеры и облачные структуры. Существующие решения для создания облачных систем являются универсальными, они не учитывают специфику работы с большими данными – возможность распараллеливания и дублирования сетевых потоков (альтернативная маршрутизация и коммутация), большой объем потребляемой памяти и вычислений на один цикл анализа (особенно при использовании нейросетевых алгоритмов анализа как в процессе обучения, так и в процессе использования). Это приводит к невозможности развертывания структур, ответственных за обработку больших данных в произвольно взятом облаке. Многие решения требуют прямого доступа к всем узлам, ячеистые топологии и минимизацию задержек в определенных частях структуры обмена данными. Предлагаемый подход позволит решить проблему недостаточной гибкости и эффективности при планировании и оркестрации вычислительных элементов внутри облачных структур, позволит использовать изоляцию и лимитирование ресурсов через контейнеризацию и обеспечить топологическую связность сети даже при отсутствии прямого доступа к внешним IP адресам узлов.