ПІДВИЩЕНЯ ЕФЕКТИВНОСТІ АВТОМАТИЗАЦІЇ МАСШТАБУВАННЯ МІКРОСЕРВІСІВ У СИСТЕМІ КЕРУВАННЯ КОНТЕЙНЕРИЗОВАНИМИ ЗАСТОСУНКАМИ KUBERNETES
IMPROVING THE EFFICIENCY OF AUTOMATION THE SCALING OF MICROSERVICES IN THE KUBERNETES CONTAINERIZED APPLICATION MANAGEMENT SYSTEM
Сторінки: 260-264. Номер: №5, 2022 (313) 
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-313-5-260-264
Автори:
МАЄВСЬКИЙ Ярослав
Хмельницький національний університет
ORCID ID: 0000-0002-5732-7093
e-mail: yarchik.mayevskij@gmail.com
ПРАВОРСЬКА Наталія
Хмельницький національний університет
ORCID ID: 0000-0001-6001-3311
e-mail: margana2000007@gmail.com
MAYEVSKIJ Yaroslav, PRAVORSKA Natalya
Khmelnitskyi national university
Анотація мовою оригіналу
Автоматичне масштабування контейнерів в системі Kubernetes відіграє важливу роль у опрацюванні вхідних запитів користувачів веб-застосунків. В цій статті проаналізовано етапи масштабування контейнерів, їхня ініціалізація і подальший запуск програмного забезпечення. Для досягнення низької затримки запитів користувача у випадку динамічного навантаження проводився аналіз процесу автоматичного масштабування контейнерів та факторів, які впливатимуть на процес масштабування. Маючи повне розуміння процесів та механізмів, за правилами яких відбувається масштабування, стало можливим розробка методу та стратегії для прибирання перепон, що сповільнюють сам процес автомасштабування і при цьому збереження необхідних властивостей від існуючого масштабування. Пришвидшення масштабування контейнерів, яке напряму буде впливати на швидкість веб-сервісів стає можливим саме через позбавлення затримки в автоматичному масштабуванні контейнерів.
З отриманих результатів дослідження сформовано метод оптимізації автоматичного масштабування контейнеризованих застосунків за рахунок позбавлення затримки під час холодного старту. Така затримка проявляється у випадку автомасштабуванням мікросервіса, де Kubernetes, як очікується, горизонтально масштабує контейнери шляхом створення додаткових реплік до необхідної кількості, щоб опрацювати необхідний трафік ззовні. Затримка, спричинена автомасштабувальником, впливає на час опрацювання запитів користувача веб-сервісу.
Ключові слова: мікросервіси, контейнери, автомасштабувальник, автоматичне масштабування контейнерів, Kubernetes, затримка, холодний старт.
Розширена анотація англійською мовою
Automatic container scaling in Kubernetes plays an important role in handling incoming requests from web application users. This article analyzes the stages of container scaling, their initialization and subsequent software launch. In order to achieve low latency of user requests in the case of dynamic load, the analysis of the process of automatic scaling of containers and the factors that will affect the scaling process was carried out. Having a full understanding of the processes and mechanisms by which scaling takes place, it became possible to develop a method and strategy for cleaning obstacles that slow down the autoscaling process itself and at the same time preserve the necessary properties of the existing scaling. Acceleration of scaling of containers, which will directly affect the speed of web services, becomes possible precisely because of the elimination of the delay in automatic scaling of containers.
The work considered scaling optimization using not only container pre-creation networks, but also the use of container images, which enable the sharing of linked libraries in memory and the extension of Kubernetes’ declarative configuration management approach for parallel creation of multiple container instances.
Based on the obtained research results, a method for optimizing the automatic scaling of containerized applications by eliminating the delay during a cold start has been developed. This latency manifests itself in the case of microservice autoscaling, where Kubernetes is expected to scale containers horizontally by creating additional replicas to the required number to handle the required traffic from the outside. The delay caused by the autoscaler affects the processing time of the user’s web service requests.
Keywords: microservices, containers, autoscaler, autoscaling of containers, Kubernetes, latency, cold start.
Література:
- Mao, Z. Hao, F. Wang, and H. Li, State-of-the-practice Autoscalers: A case study in Shandong Province, China, Sustainability, vol. 10, no. 2, p. 3149, 2018.
- Bershad, R. P. Draves, and A. Forin. Using microbenchmarks to evaluate system performance. In [1992] Proceedings Third Workshop on Workstation Operating Systems, pages 148–153. IEEE, 1992
- Dieltjens, E. Heydari Beni, E. Truyen, B. Lagaisse – Reducing cold start during elastic scaling, KU Leuven, Belgium, 2019.
- Kubernetes Documentation – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://kubernetes.io/docs/home
