Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Δυναμικές στρατηγικές τοποθέτησης μικροϋπηρεσιών στο kubernetes

Kastrinakis Nikolaos

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/91385F73-A707-4A6D-8670-A089C0F15A50-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.100593-
Γλώσσαen-
Μέγεθος1.1 megabytesen
Μέγεθος46 pagesen
ΤίτλοςDynamic microservice placement strategies in Kubernetesen
ΤίτλοςΔυναμικές στρατηγικές τοποθέτησης μικροϋπηρεσιών στο kubernetesel
ΔημιουργόςKastrinakis Nikolaosen
ΔημιουργόςΚαστρινακης Νικολαοςel
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Petrakis Evripidisen
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Πετρακης Ευριπιδηςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Giatrakos Nikolaosen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Γιατρακος Νικολαοςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Tsinaraki Chrysien
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Τσιναρακη Χρυσηel
ΕκδότηςΠολυτεχνείο Κρήτηςel
ΕκδότηςTechnical University of Creteen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαTechnical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineeringen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
ΠερίληψηAs applications are moving to the cloud, microservices-based architectures are becoming more and more popular. For all their advantages, microservices add complexity to application design and bring with them a new set of problems. To combat these issues, Kubernetes was created to orchestrate containerized microservices applications by automating management, scaling and deployment. Applications in Kubernetes are deployed in Clusters, a set of Nodes (VMs) that are managed by a centralized control plane. Microservices are placed in Pods and those Pods in turn into Nodes. The Kubernetes Scheduler is responsible for placing Pods in Nodes using a set of filtering and scoring rules to attempt to optimally place it in the Cluster. The placement of Pods in certain Nodes is a key problem in microservices architectures, as the increase in physical distance between parts of an application could lead to latency issues. Furthermore, the Node-to-Node traffic, also called egress traffic, is charged by cloud providers. Therefore, placing Pods that communicate a lot with each other in the same Node is considered optimal to minimize egress traffic, decrease infrastructure costs and improve application performance via minimizing response times. In previous works, this was done using graph clustering techniques to produce an optimal placement for the microservices of the application. While the results were stellar, they would not translate well in a practical setting, where workloads shift and scaling of Pods occurs. In this work, we will attempt to address the problem with a more heuristic approach. We will alter the functionality of the Default Scheduler, by adding our own filtering and more importantly a communication aware scoring method. Our aim is to improve all aforementioned areas with a method that more aligns with microservices architecture and Kubernetes design. One application was deployed in the Google Cloud Platform (GCP) using Kubernetes to perform our experiments. The results show that our communication-aware placement is far better in improving application performance, infrastructure cost and egress traffic compared to the Default Scheduler. Furthermore, while it performs slightly worse than MODSOFT-HP, a fuzzy graph clustering method, further experiments with more users and scaling mechanisms that are connected with our method, could prove it to be a better and more practical method overall.en
ΠερίληψηΚαθώς οι εφαρμογές κινούνται προς το υπολογιστικό νέφος, οι αρχιτεκτονικές μικρουπηρεσιών γίνονται όλο και πιο δημοφιλείς. Εκτός των πλεονεκτημάτων που αποφέρουν, οι μικρουπηρεσίες προσθέτουν πολυπλοκότητα στην σχεδίαση εφαρμογών και φέρνουν μαζί τους νέα προβλήματα. Για την επίλυση αυτών, το Kubernetes δημιουργήθηκε με σκοπό να χειρίζεται εφαρμογές μικρουπηρεσιών με την αυτοματοποίηση διαχείρησης, κλιμάκωσης και παράταξης αυτών. Οι εφαρμογές στο Kubernetes παρατάσσονται σε συμπλέγματα (clusters), μία συλλογή υπολογιστικών κόμβων (nodes) που διαχειρίζονται από ένα κεντρικό επίπεδο ελέγχου. Οι μικρουπηρεσίες τοποθετούνται σε μικρές υπολογιστικές μονάδες, ονόματι Pods, τα οποία με τη σειρά τους βρίσκονται μέσα σε έναν κόμβο (node). Ο δρομολογητής (scheduler) του Kubernetes είναι υπεύθυνος για την τοποθέτηση των Pods σε κόμβους (nodes) χρησιμοποιώντας μία σειρά από κανονισμούς φιλτραρίσματος και σκοραρίσματος στην προσπάθεια βέλτιστης τοποθέτησης αυτών στο σύμπλεγμα (cluster). Η τοποθέτηση των Pods σε συγκεκριμένους κόμβους (nodes) είναι βασικό πρόβλημα σε αρχιτεκτονικές μικρουπηρεσιών, εφόσον η αυξημένη φυσική απόσταση μεταξύ κομματιών της εφαρμογής μπορούν να οδεύσουν σε αυξημένους χρόνους απόκρισης αυτής. Επιπρόσθετα, η επικοινωνία μεταξύ κόμβων, ονόματι και ως egress traffic, χρεώνεται από τους προμηθευτές υπηρεσιών νέφους (cloud providers). Συνεπώς, η τοποθέτηση Pods που επικοινωνούν πολύ μεταξύ τους στους ίδιους κόμβους θεωρείται βέλτιστη για την ελαχιστοποίηση egress traffic, την μείωση κόστους υποδομής και την βελτίωση της επίδοσης της εφαρμογής μέσω μείωσης των χρόνων απόκρισης. Σε παλαιότερες εργασίες, η τοποθέτηση γινόταν χρησιμοποιώντας τεχνικές ομαδοποίησης γράφων για την παραγωγή μίας βέλτιστης τοποθέτησης των μικρουπηρεσιών στο σύμπλεγμα (cluster). Αν και τα αποτελέσματα ήταν εξαιρετικά, πιθανότατα δεν θα μεταφερόντουσαν σε πιο πρακτικό περιβάλλον, όπου ο φόρτος αλλάζει και η κλιμάκωση Pods λαμβάνει χώρα. Σε αυτή την εργασία, επιδιώκουμε την επίλυση του προβλήματος με μία ευρηματική προσέγγιση. Θα αλλάξουμε την λειτουργικότητα του δρομολογητή (scheduler), προσθέτωντας την δική μας μέθοδο φιλτραρίσματος και πιο σημαντικά μία μέθοδο σκοραρίσματος με γνώση της επικοινωνίας. Ο στόχος μας είναι η βελτίωση όλων των προαναφερόμενων περιοχών με μία μέθοδο που ευθυγραμμίζεται με αρχιτεκτονική μικρουπηρεσιών και το σχεδιασμό του Kubernetes. Μία εφαρμογή τοποθετήθηκε στο Google Cloud Platform (GCP) χρησιμοποιώντας Kubernetes για την εκτέλεση των πειραμάτων μας. Τα αποτελέσματα δείχνουν πως η μεθοδός με γνώση επικοινωνίας μας είναι πολύ καλύτερη στην βελτίωση επίδοσης της εφαρμογής, μείωση του κόστους υποδομών και ελαχιστοποίησης του egress traffic σε σύγκριση με τον προκαθορισμένο δρομολογητή (default scheduler). Επίσης, αν και είναι ελάχιστα χειρότερη από την MODSOFT-HP, μία μέθοδο fuzzy ομαδοποίησης γράφων, περεταίρω πειράματα με περισσότερους χρήστες και μηχανισμούς κλιμάκωσης που συνδέονται με την μέθοδό μας, μπορεί να αποδείξουν ότι είναι μία συνολικά καλύτερη και πιο πρακτική μέθοδος τοποθέτησης.el
ΤύποςΔιπλωματική Εργασίαel
ΤύποςDiploma Worken
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Ημερομηνία2024-08-01-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2024-
Θεματική ΚατηγορίαClouden
Θεματική ΚατηγορίαΝέφοςel
Θεματική ΚατηγορίαΔρομολογητήςel
Θεματική ΚατηγορίαScheduleren
Θεματική ΚατηγορίαΜικροϋπηρεσίεςel
Θεματική ΚατηγορίαMicroservicesen
Θεματική ΚατηγορίαCommunication-awareen
Θεματική ΚατηγορίαΜε γνώση επικοινωνίαςel
Θεματική ΚατηγορίαΤοποθέτησηel
Θεματική ΚατηγορίαPlacementen
Θεματική ΚατηγορίαDynamicen
Θεματική ΚατηγορίαΔυναμικήel
Θεματική ΚατηγορίαKubernetesen
Βιβλιογραφική ΑναφοράNikolaos Kastrinakis, "Dynamic microservice placement strategies in Kubernetes", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2024en
Βιβλιογραφική ΑναφοράΝικόλαος Καστρινάκης, "Δυναμικές στρατηγικές τοποθέτησης μικροϋπηρεσιών στο kubernetes", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024el

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά