Автоматизація управління ресурсами в інформаційних системах на основі реактивного вертикального масштабування

Автор(и)

  • В. Омельченко КПІ ім. Ігоря Сікорського, Ukraine
  • O. Ролік КПІ ім. Ігоря Сікорського, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.41.2022.271344

Ключові слова:

IT-інфрастуктура, управління ресурсами, QoS, якість обслуговування, якість сервісів, вертикальне масштабування, горизонтальне масштабування, Kubernetes, Vertical Pod Autoscaler

Анотація

Стрімкий розвиток інформаційних систем породжує нові виклики перед розробниками. Проблема мінімізації використання ресурсів ІТ-інфраструктури при забезпеченні встановленого рівня обслуговування є однією з критичних в існуючих умовах. Стаття присвячена дослідженню існуючих методів автоматизації управління ресурсами та показниками QoS. Розглядаються особливості управління обчислювальних ресурсів в Kubernetes та в цілому. В роботі проводиться аналіз особливостей реактивного та проактивного підходів, їх переваг та недоліків. Значну увагу приділено вертикальному масштабування, зокрема open-source рішенню Vertical Pod Autoscaler. Було проведено серія експериментів для дослідження ефективності роботи даного підходу у різних умовах. За результатами було визначено умови, при яких є доцільним використання реактивного підходу. Окрім того, в роботі пропонується гібридний підхід, який включає реактивну та проактивну складову, що дозволяє використовувати переваги обох методів.

Бібл. 9, іл. 7.

Посилання

Ролик А. И. Управление корпоративной ИТ-инфраструктурой / А.И. Ролик, С.Ф. Теленик, М.В. Ясочка // К.: Наукова думка, 2018. – 576 с.

Rolik O., Kolesnik V., Halushko D. (2018). IT Service Quality Management Based on Fuzzy Logic. in. Proc. International Scientific-Practical Conference on Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2018, October 9-12, Kharkiv. – IEEE, 2018. – pp. 604–608.

Rolik O., Bodaniuk M., Kolesnik V., and Samotyy, V. (2017). The Algorithm for Sequential Analysis of Variants for Distribution of Virtual Machines in Data Center. FedCSIS., – Czes Republic, 3-6 Sept. 2017, pp. 183–187.

Rolik O., Telenyk S., Zharikov E., and Samotyy V.Dynamic Virtual Machine Allocation Based on Adaptive Genetic Algorithm.in Proc. CLOUD COMPUTING 2017: The Eighth International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization, February 19-23, 2017, Athens, Greece, IARIA, 2017, pp. 108-114.

Resource Management for Pods and Containers. Kubernetes, kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers. Accessed 23 Nov. 2022.

Chenhao Qu, Rodrigo N. Calheiros and Rajkumar Buyya. 2018. Auto-Scaling Web Applications in Clouds: A Taxonomy and Survey. ACM Comput. Surv. 51, 4, Article 73 (July 2019), 33 pages. https://doi.org/10.1145/3148149.

Martin Straesser, Johannes Grohmann, Jóakim von Kistowski, Simon Eismann, André Bauer, and Samuel Kounev. 2022. Why Is It Not Solved Yet? Challenges for Production-Ready Autoscaling (Author Preprint). In Proceedings of the 2022 ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering (ICPE ’22), April 9–13, 2022, Bejing, China. ACM, New York, NY, USA, 11 pages. https://doi.org/10.1145/3489525.3511680

Yahya Al-Dhuraibi, Fawaz Paraiso, Nabil Djarallah, and Philippe Merle. Autonomic vertical elasticity of docker containers with elasticdocker. In 2017 IEEE 10th international conference on cloud computing (CLOUD), pages 472–479. IEEE, 2017.

Laura R. Moore, Kathryn Bean, and Tariq Ellahi. 2013. Transforming reactive auto-scaling into proactive auto-scaling. In Proceedings of the 3rd International Workshop on Cloud Data and Platforms (CloudDP '13). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 7–12. https://doi.org/10.1145/2460756.2460758.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-01