Підхід до консолідації контейнерів у хмарних центрах обробки даних

Автор(и)

  • О. Cопов КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Е. Жаріков КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.43.2023.292267

Ключові слова:

контейнерна віртуалізація, контейнер, хмарні обчислення, SLA, алгоритм прогнозування, симуляція

Анотація

Об’єктом дослідження є хмарні центри обробки даних, алгоритми розміщення контейнерів у хмарі та симуляція роботи цих алгоритмів. Контейнерна віртуалізація наразі все частіше замінює класичні віртуальні машини, адже використання контейнерів забезпечує легку ізоляцію, масштабованість і швидкість запуску для застосунків. Усе більшої актуальності набуває задача ефективного розміщенні контейнерів у ЦОД задля оптимізації витрат. Метою дослідження є покращення алгоритму розміщення контейнерів у хмарному ЦОД шляхом прогнозування запитів клієнтів. У цій статті запропоновано модифікацію алгоритму Best Fit із використанням прогнозування запитів клієнтів на розміщення контейнерів. Розроблений алгоритм дає можливість зменшити загальні витрати хмарного ЦОД на 5 % і загальну ціну порушення SLA на 30 %, але збільшує вартість обслуговування ФС на 1 %.

Бібл. 17, іл. 4, табл. 2

Посилання

Telenyk S., Zharikov E., Rolik O. Architecture and conceptual bases of cloud IT infrastructure management. Advances in intelligent systems and computing. Cham, 2016. С. 41–62. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-319-45991-2_4.

Rad B. B., Bhatti H. J., Ahmadi M. An introduction to docker and analysis of its performance. IJCSNS international journal of computer science and network security. 2017. Т. 17, № 3. С. 228–235.

Docker: accelerated container application development. (2023). URL: https://www.docker.com/.

Hussein M. K., Mousa M. H., Alqarni M. A. A placement architecture for a container as a service (CaaS) in a cloud environment. Journal of Cloud Computing. 2019. Т. 8, № 1. URL: https://doi.org/10.1186/s13677-019-0131-1.

Resource scheduling for infrastructure as a service (IaaS) in cloud computing: Challenges and opportunities / S. H. H. Madni та ін. Journal of Network and Computer Applications. 2016. Т. 68. С. 173–200. URL: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2016.04.016 .

Beloglazov A., Abawajy J., Buyya R. Energy-aware resource allocation heuristics for efficient management of data centers for Cloud computing. Future Generation Computer Systems. 2012. Т. 28, № 5. С. 755–768. URL: https://doi.org/10.1016/j.future.2011.04.017.

S K., Nair M. K. Bin packing algorithms for virtual machine placement in cloud computing: a review. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). 2019. Т. 9, № 1. С. 512. URL: https://doi.org/10.11591/ijece.v9i1.pp512-524.

Cloud Resource Management with a Hybrid Virtual Machine Consolidation Approach / E. Zharikov та ін. 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), ɦ. Kyiv, Ukraine, 18–20 груд. 2019 ɪ. 2019. URL: https://doi.org/10.1109/atit49449.2019.9030459.

Zhao F., Kansal A., Srikantaiah S. Energy-Aware Consolidation for Cloud Computing. Cluster Computing. 2008. Т. 12, № 10-10.

Beloglazov A., Buyya R. Optimal online deterministic algorithms and adaptive heuristics for energy and performance efficient dynamic consolidation of virtual machines in Cloud data centers. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2011. Т. 24,

№ 13. С. 1397–1420. URL: https://doi.org/10.1002/cpe.1867.

Telenyk S., Zharikov E., Rolik O. Consolidation of virtual machines using simulated annealing algorithm. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), ɦ. Lviv, Ukraine, 5–8 вересня.

р. 2017. URL: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2017.8098750.

Container-VM-PM Architecture: A Novel Architecture for Docker Container Placement / R. Zhang та ін. Lecture Notes in Computer Science. Cham, 2018. ɋ. 128–140. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94295-7_9.

Tan B., Ma H., Mei Y. Novel Genetic Algorithm with Dual Chromosome Representation for Resource Allocation in Container-Based Clouds. 2019 IEEE 12th International Conference on Cloud Computing (CLOUD), ɦ. Milan, Italy, 8–13 липня. 2019 р. 2019. URL: https://doi.org/10.1109/cloud.2019.00078.

Alwabel A. A Novel Container Placement Mechanism Based on Whale Optimization Algorithm for CaaS Clouds. Electronics. 2023. Т. 12, № 15. С. 3369. URL: https://doi.org/10.3390/electronics12153369.

A Genetic Algorithm-Based Energy-Efficient Container Placement Strategy in CaaS / R. Zhang та ін. IEEE Access. 2019. Т. 7. С. 121360–121373. URL: https://doi.org/10.1109/access.2019.2937553.

Katal A., Choudhury T., Dahiya S. Energy optimized container placement for cloud data centers: a meta-heuristic approach. The Journal of Supercomputing. 2023. URL: https://doi.org/10.1007/s11227-023-05462-2.

J Taylor S., Letham B. Forecasting at scale. URL: https://doi.org/10.7287/peerj. preprints.3190v2.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-12-01