Распределенная вычислительная система на базе мобильных устройств

В работе рассматривается архитектура распределенной вычислительной системы, построенной на базе гетерогенных мобильных устройств и использующей комбинированный метод динамической балансировки нагрузки. Данный подход ориентирован на беспроводные среды, где состав узлов и их производительность изменяются во времени. Проведен анализ производительности смартфонов как вычислительных узлов, исследованы факторы, ограничивающие эффективность их применения: гетерогенность аппаратных платформ, тепловой троттлинг, неоднородность вычислительных ядер и загруженность фоновой активностью. Предложен алгоритм, объединяющий статическую оценку мощности узлов и динамическую корректировку коэффициентов производительности с учетом частоты, температуры и текущей загрузки процессора. Алгоритм имеет механизм отказоустойчивого перераспределения подзадач: при отключении или зависании узла незавершенные подзадачи автоматически возвращаются в очередь и назначаются другим исполнителям. Предложенный подход обеспечивает адаптацию распределения нагрузки к текущему состоянию вычислительных узлов, поддерживая стабильность общей производительности при колебаниях их ресурсов. Экспериментальная проверка выполнена на наборе смартфонов разных классов, а в качестве тестовой нагрузки использовалась задача без межузлового обмена данными. Экспериментальная оценка подтверждает, что разработанный метод обеспечивает значительное снижение времени выполнения задач и минимизацию дисперсии нагрузки по сравнению со статическими подходами.

1. Rodríguez J.M., Mateos C., Zunino A. Are smartphones really useful for scientific computing? In: Advances in New Technologies, Interactive Interfaces and Communicability: Second International Conference, ADNTIIC 2011, 05–07 December 2011, Huerta Grande, Argentina. Berlin, Heidelberg: Springer; 2012. P. 38–47. https://doi.org/10.1007/978-3-642-34010-9_4

2. Büsching F., Schildt S., Wolf L. DroidCluster: Towards smartphone cluster computing – The streets are paved with potential computer clusters. In: 2012 32nd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops, 18–21 June 2012, Macau, China. IEEE; 2012. P. 114–117. https://doi.org/10.1109/ICDCSW.2012.59

3. Arslan M.Y., Singh I., Singh Sh., et al. Computing while charging: building a distributed computing infrastructure using smartphones. In: CoNEXT '12: Proceedings of the 8th International Conference on Emerging Networking Experiments and Technologies, 10–13 December 2012, Nice, France. New York: ACM; 2012. P. 193–204. https://doi.org/10.1145/2413176.2413199

4. Shiraz M., Gani A., Khokhar R.H., Buyya R. A review on distributed application processing frameworks in smart mobile devices for mobile cloud computing. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2013;15(3):1294–1313. https://doi.org/10.1109/SURV.2012.111412.00045

5. Балабаев С.А., Лупин С.А., Телегин П.Н., Шабанов Б.М. Повышение вычислительной мощности персонального компьютера за счёт интеграции с распределённой системой из смартфонов. Программные продукты и системы. 2024;(4):504–513. https://doi.org/10.15827/0236-235X.148.504-513

6. Исаев Ф.И., Исаева Г.Н. Анализ ограничений мобильных сетей и потенциала распределенных вычислений на смартфонах. Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025;27(4):24–34. https://doi.org/10.35330/1991-6639-2025-27-4-24-34

7. Qin Y., Zeng G., Kurachi R., Matsubara Y., Takada H. Execution-variance-aware task allocation for energy minimization on the big.LITTLE architecture. Sustainable Computing: Informatics and Systems. 2019;22:155–166. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.10.001

8. Долгов А.А. Разворачивание грид-системы из мобильных устройств на платформе BOINC. В сборнике: Облачные и распределенные вычислительные системы в электронном управлении: Сборник трудов 3-й международной научно-технической конференции, 29 ноября – 02 декабря 2022 года, Переславль-Залесский, Россия. Переславль-Залесский: Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН; 2023. С. 24–29.

9. Krioukov A., Mohan P., Alspaugh S., et al. NapSAC: Design and implementation of a power-proportional web cluster. In: Green Networking '10: Proceedings of the first ACM SIGCOMM workshop on Green networking, 30 August 2010, New Delhi, India. New York: ACM; 2010. P. 15–22. https://doi.org/10.1145/1851290.1851294

10. Кхаинг М.Т., Лупин С.А., Тху А. Оценка эффективности методов балансировки нагрузки в распределенных вычислительных системах. International Journal of Open Information Technologies. 2021;9(11):30–36.