Архив статей журнала
Для компьютерных систем с контейнерной виртуализацией исследована зависимость задержки обслуживания запросов от числа развертываемых контейнеров.
Искомая зависимость обусловлена разделением ограниченных вычислительных ресурсов компьютерной системы между активными и неактивными контейнерами, загруженными в системе.
Метод:
В проведенном исследовании предложено комплексное сочетание аналитической модели массового обслуживания, имитационного моделирования и натурных экспериментов.
Исследуемая компьютерная система интерпретируется многоканальной системой массового обслуживания с неограниченной очередью.
Особенностью предлагаемого подхода является исследование влияния числа сформированных в системе контейнеров на задержки в очереди и интенсивность обслуживания запросов.
Каждому контейнеру сопоставляется канал обслуживания, причем для функционирования контейнера в активном и неактивном состояниях требуется использование части общих ресурсов вычислительной системы.
При построении модели предполагается, что входной поток простейший, а обслуживание экспоненциальное.
Интенсивность обслуживания зависит от числа развернутых контейнеров и от числа запросов в системе.
Основные результаты:
Экспериментально установлена зависимость интенсивности обслуживания от числа
активных контейнеров.
Исследование выполнено на платформе, основанной на технологии виртуализации
Proxmox с фиксированными ресурсами.
Для изучения влияния числа активных контейнеров на интенсивность обслуживания в рамках эксперимента развернут однопоточный веб-сервер в виде нескольких контейнеров,
управляемый с помощью портативной расширяемой платформы Kubernetes k3s.
Результаты расчетов с применением аналитической модели подтверждены результатами имитационного моделирования, реализованного с использованием библиотеки моделирования SimPy на языке программирования Python.
На основе проведенных исследований показана необходимость решения задачи оптимизации числа развертываемых в компьютерной системе контейнеров с у