Migração de microsserviços containerizados em tempo de execução
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32481 |
Resumo: | A arquitetura de microsserviços tem sido amplamente adotada para construir sistemas em ambientes de nuvem. Um aspecto crítico sobre aplicações baseadas em microsserviço (Apps) é sua implantação em nós/hosts num cluster devido a sua dinamicidade e facilidade. Ferramentas de gerenciamento de Apps como Kubernetes e Docker Swarm implantam microsserviços baseando-se em recursos disponíveis nos nós/hosts em tempo de implantação. Porém, operações para escalar/replicar microsserviços podem ocasionar, com o passar do tempo, uma queda de desempenho em relação ao que se tinha no momento da implantação. Por exemplo, uma operação para replicar um microsserviço pode sobrecarregar um nó/host ou intensificar significativamente a comunicação entre microsserviços implantados em nós/hosts diferentes. Essas operações acontecem sob demanda em tempo de execução. Neste trabalho, apresentamos uma solução capaz de alterar a implantação da App movendo os microsserviços considerando informações de tempo de execução que representam uma visão mais realista dos recursos disponíveis no cluster. Para avaliar a solução proposta, avaliamos o seu desempenho com as estratégias padrões usadas pelas ferramentas de gerenciamento de microsserviços, e em vários cenários diferentes. |
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Migração de microsserviços containerizados em tempo de execuçãoMigração de microsserviços em tempo de execuçãoSistemas distribuídosMicroserviçosDocker SwarmSchedulingA arquitetura de microsserviços tem sido amplamente adotada para construir sistemas em ambientes de nuvem. Um aspecto crítico sobre aplicações baseadas em microsserviço (Apps) é sua implantação em nós/hosts num cluster devido a sua dinamicidade e facilidade. Ferramentas de gerenciamento de Apps como Kubernetes e Docker Swarm implantam microsserviços baseando-se em recursos disponíveis nos nós/hosts em tempo de implantação. Porém, operações para escalar/replicar microsserviços podem ocasionar, com o passar do tempo, uma queda de desempenho em relação ao que se tinha no momento da implantação. Por exemplo, uma operação para replicar um microsserviço pode sobrecarregar um nó/host ou intensificar significativamente a comunicação entre microsserviços implantados em nós/hosts diferentes. Essas operações acontecem sob demanda em tempo de execução. Neste trabalho, apresentamos uma solução capaz de alterar a implantação da App movendo os microsserviços considerando informações de tempo de execução que representam uma visão mais realista dos recursos disponíveis no cluster. Para avaliar a solução proposta, avaliamos o seu desempenho com as estratégias padrões usadas pelas ferramentas de gerenciamento de microsserviços, e em vários cenários diferentes.CAPESThe Microservice architectural style has been widely adopted for building distributed systems in cloud environments. A critical aspect of microservice-based applications (Apps) is their deployment throughout nodes of a cluster due their dynamism and ease. Commonly adopted management tools like Kubernetes and Docker Swarm deploy Apps based on the resources available in the nodes at deployment time. However, traditional scale in-/out operations of Apps may lead the initial deployment to a lousy performance over time. For example, scale-in/out operation can overload a given node or put high-intensive communicating microservices in different nodes. These operations happen on-demand during runtime. In this work, we present a solution capable of changing the deployment of the App by moving the microservices considering runtime information that represents a more realistic view of available resources in the cluster. To assess the proposed solution, we compare the performance of microservices from a Apps using the proposed solution against ones adopting the default strategies available in the mentioned management tools in several different scenarios.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoROSA, Nelson Soutohttp://lattes.cnpq.br/1561035792130867http://lattes.cnpq.br/4220236737158909ANDRADE, Marcos Vinicius de Araújo2019-09-10T21:24:18Z2019-09-10T21:24:18Z2018-09-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32481porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2019-10-26T07:09:00Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/32481Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-26T07:09Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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