МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ СКЛАДАННЯ РОЗКЛАДІВ ДЛЯ ОРКЕСТРАТОРА KUBERNETES - Коваленко, В. В.; Букасов, М. М. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2024)
В умовах розвитку хмарних технологій, центри обробки даних все частіше використовують оркестратор Kubernetes, що сприяє ефективному управлінню контейнеризованими застосунками. Водночас Kubernetes не є досконалим, і його використання пов’язано з певними проблемами, серед яких можна виділити проблему складання ефективних розкладів. Її актуальність пояснюється тим, що не завжди вбудований модуль kube-scheduler будує найефективніші розклади. Актуальність підсилюється окремими випадками, в яких неефективно складений розклад призводив до неможливості розгорнути застосунок. Як критерій оптимізації вибрано максимізацію коефіцієнта середньої завантаженості вузла. Це зроблено з огляду на цілі центрів обробки даних зменшувати витрати на електроенергію та припущень про неефективність простою обчислювальних ресурсів. Визначено, що математично формалізовані обмеження як частини математичних моделей зазвичай згадуються у публікаціях, у яких розглядаються евристичні методи та метаевристичні методи. Всього визначено шість основних типів математично формалізованих обмежень; серед них найрозповсюдженим і найважливішим є обмеження на розмір пам’яті. Зазначено, що метод, який вибирається для розв’язання задачі, може бути пов’язаний з вибраним критерієм оптимізації. Загалом визначено дев’ять основних типів методів, що використовуються у задачах складання розкладів для Kubernetes. Серед них як найперспективніші вибрано три: методи штучного інтелекту, евристичні методи та метаевристичні методи. Цей вибір зроблено завдяки аналізу прикладів їхнього успішного застосування у разі складання розкладів з широким спектром критеріїв оптимізації (зокрема задач з критеріями, подібними до вибраного) як у тих хмарних середовищах, що застосовують Kubernetes, так і у тих, що його не застосовують.