Моделирование устойчивости в распределенных системах на основе обобщенной модели Эрдёша – Реньи и модели Гилберта – Эллиотта
(Стр. 79-88)

Целью данной работы является разработка и верификация модели оценки устойчивости распределенных систем, способной учитывать как структурные характеристики сети, так и динамическое поведение соединений. Предложенная модель основывается на объединении графового анализа (на базе модели Эрдёша – Реньи) и статистического моделирования (модель Гилберта – Эллиотта), что позволяет интегрировать вероятности связности и успешного соединения для анализа устойчивости сети. Основной задачей исследования было создание подхода, который способен адекватно описывать реальные сетевые процессы и выявлять потенциальные точки деградации. В ходе исследования модель была протестирована на примере локального Kubernetes-кластера, где был развернут тестовый CRUD-сервис с нагрузкой в течение 24 часов. Собранные метрики, такие как потери пакетов, задержки и пропускная способность, позволили сопоставить предсказания модели с реальными данными. Результаты показали минимальные расхождения между теоретическими и эмпирическими значениями, что подтвердило адекватность модели. Выводы исследования демонстрируют, что предложенный подход способен не только точно описывать текущие сетевые процессы, но и служить основой для принятия решений о масштабировании и репликации. Гибкость модели обеспечивает ее актуальность в условиях изменения топологии сети или качества соединений, что делает ее применимой для анализа современных распределенных систем.

ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Сухоплюев Д.И., Назаров А.Н. Моделирование устойчивости в распределенных системах на основе обобщенной модели Эрдёша - Реньи и модели Гилберта - Эллиотта // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 1. С. 79-88. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-79-88. EDN: MKDXXJ

Евстратов В.В. Оркестрация контейнеров на примере Kubernetes // Молодой ученый. 2020. № 51 (341). С. 11–13. EDN: DEALJL.
Gu L., Xu H., Li Z. et al. Container session level traffic prediction from network interface usage // IEEE Transactions on Sustainable Computing. 2023. Vol. 8. No. 3. Pp. 400–411. DOI: 10.1109/tsusc.2023.3252595. EDN: OYVTND.
Kovalev M.G. Tracing network packets in the Linux Kernel using eBPF // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2020. Vol. 32. No. 3. Pp. 71–78. DOI: 10.15514/ISPRAS-2020-32(3)-6. EDN: AKNDPV.
Ибрям Б. Эволюция облачных вычислений: от «сырой» инфраструктуры к облаку бессерверных приложений // Интернет изнутри. 2023. № 19. С. 9–13. EDN: VQDCGX.
Фокин А.Б. Метод расчета вероятностей связности (коэффициентов готовности) телекоммуникационной сети, поддерживающей механизмы обеспечения отказоустойчивости // Информационные системы и технологии. 2023. № 4 (138). С. 83–91. EDN: CWQJBV.
Hablinger G., Hohlfeld O. The Gilbert – Elliott model for packet loss in real time services on the Internet // 14th GI/ITG Conference on Measuring, Modelling and Evaluation of Computer and Communication Systems, MMB 2008 (Dortmund, 2008). Dortmund, 2008. P. 5755057. EDN: SSWAZB.
Гостев И.М., Голосов П.Е. Анализ эффективности облачной вычислительной системы, обслуживающей поток заданий с директивными сроками выполнения при множественных отказах серверов // Программная инженерия. 2023. Т. 14. № 6. С. 278–284. DOI: 10.17587/prin.14.278-284. EDN: EGXWYI.
Ивутин А.Н., Новиков А.С., Пестин М.С., Волошко А.Г. Децентрализованный протокол организации устойчивого взаимодействия абонентов в сетях с высокой динамикой изменения топологии // Информатика и автоматизация. 2024. Т. 23. № 3. С. 727–765. DOI: 10.15622/ia.23.3.4. EDN: JSQFAC.
Облакова Т.В., Касупович Э. Численное исследование персистентных временных рядов на основе модели ARFIMA // Математическое моделирование и численные методы. 2022. № 4 (36). С. 114–125. DOI: 10.18698/2309-3684-2022-4-114125. EDN: MTJIKO.
Pattanayak R.M.P., Sangameswar M.V., Vodnala D., Das H. Fuzzy time series forecasting approach using LSTM model // Computacion y Sistemas. 2022. Vol. 26. No. 1. DOI: 10.13053/cys-26-1-4192. EDN: JNBLPQ.
Заяц О.И., Кореневская М.М., Ильяшенко А.С., Мулюха В.А. Система массового обслуживания с абсолютным приоритетом, вероятностным выталкивающим механизмом и повторными заявками // Информатика и автоматизация. 2024. Т. 23. № 2. С. 325–351. DOI: 10.15622/ia.23.2.1. EDN: KXQKLM.
Румянцев А.С., Долгалева Д.С., Головин А.С. Исследование стационарных характеристик многосерверных моделей с избыточностью // Программные системы: теория и приложения. 2023. Т. 14. № 1 (56). С. 55–94. DOI: 10.25209/2079-3316-2023-14-1-55-94. EDN: CMFWJG.
Мельников Б.Ф., Терентьева Ю.Ю. О вариантах практического применения алгоритма Флойда – Уоршеллаи его модификаций // Информатизация и связь. 2023. № 5. С. 7–14. DOI: 10.34219/2078-8320-2023-14-5-7-14. EDN: YPIUSI.
Асратян Р.Э. Детерминированная модель обработки пакета информационных запросов в многопоточном сервере // Программная инженерия. 2023. Т. 14. № 4. С. 155–164. DOI: 10.17587/prin.14.155-164. EDN: ZCWJCH.
Аллакин В.В., Будко Н.П., Васильев Н.В. Общий подход к построению перспективных систем мониторинга распределенных информационно-телекоммуникационных сетей // Системы управления, связи и безопасности. 2021. № 4. С. 125–227. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-4-125-227. EDN: JPFJRO.

распределенные системы, теория графов, модель Гилберта – Эллиотта, модель Эрдёша – Реньи, мониторинг сети, Erdős – Rényi model.