The study of modern frameworks and means of using virtualization in a grid environment confirmed the relevance of the task of automated configuration of the environment for performing tasks in a grid environment. Setting up a task execution environment using virtualization requires the implementation of appropriate algorithms for scheduling tasks and distributed storage of images of virtual environments in a grid environment. Existing cloud infrastructure solutions to optimize the process of deploying virtual machines on computing resources do not have integration with the Arc Nordugrid middleware, which is widely used in grid infrastructures. An urgent task is to develop tools for scheduling tasks and placing images of virtual machines on the resources of the grid environment, taking into account the use of virtualization tools. The results of the implementation of services of the framework are presented that allow to design and perform computational tasks in a grid environment based on ARC Nordugrid using the virtual environment of the Docker platform. The presented results of the implementation of services for scheduling tasks in a grid environment using a virtual computing environment are based on the use of a scheduling algorithm based on the dynamic programming method. Evaluations of the effectiveness of the solutions developed on the basis of a complex of simulation models showed that the use of the proposed algorithm for scheduling and replicating virtual images in a grid environment can reduce the execution time of a computational task by 88 %. Such estimates need further refinement; it is predicted that planning efficiency will increase over time with an increase in the number of running tasks due to the redistribution of the storage of virtual images

No abstract

No abstract

Постановка проблеми. Нині грід-технології стрімко розвиваються та застосову-ються для високопродуктивних обчислень, а також значно поширені в наукових до-слідженнях, медицині, економіці та інших галузях, де потрібно швидко, а головне де-шевше обчислити великі масиви даних [1]. У грід кожному користувачу надається можливість використовувати певні прикладні програми (ПП) з відповідними налашту-ваннями на віддалених ресурсах. Як правило, ці ресурси представлені кластерами, що працюють під управлінням ОС сімейства Linux.Однак при вирішенні грід-задач часто виникає необхідність їх виконання під опе-раційною системою Windows. Ця проблема традиційно вирішується за допомогою тех-нології віртуалізації, яка дозволяє сформувати образ віртуальної машини (ВМ) з необ-хідними налаштуваннями. Але існує декілька невирішених задач щодо використання технології віртуалізації в грід-середовищі:-завантаження віртуального образу (ВО) на віддалений ресурс грід-середовища займає багато часу (в середньому від однієї години і більше) [2], що значно збільшує час виконання грід-задач; -налаштування раніше сформованого ВО під умови виконання конкретної задачі. Сучасним проміжним програмним забезпеченням (ППЗ) грід не надається мож-ливість автоматизованого налаштування ВО для виконання окремих задач. У той же