Меню
Публикации
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2025-25-5-988-995
УДК 004. 942
Оценка надежности восстанавливаемого кластера контейнерной виртуализацией
Читать статью полностью
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Богатырев В.А., Фунг В.К. Оценка надежности восстанавливаемого кластера контейнерной виртуализацией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2025. Т. 25, № 5. С. 988–995. doi: 10.17586/2226-1494-2025-25-5-988-995
Аннотация
Введение. При построении отказоустойчивых кластеров высокой готовности с малыми задержками обслуживания потоков запросов все большее применение находит технология контейнерной виртуализации. При проектировании высоконадежных кластеров важной задачей является их структурно-параметрический модельно- ориентированный синтез с учетом влияния числа развертываемых контейнеров на производительность, задержки обслуживания потоков запросов и надежность системы. Метод. Обоснование решений по обеспечению высокой готовности кластера основывается на разработке моделей восстанавливаемого кластера при реконфигурации с учетом миграции виртуальных контейнеров. Новизна предлагаемых марковских моделей кластера состоит в учете двухэтапного восстановления его работоспособности с определением влияния на надежность кластера числа контейнеров, подлежащих миграции в процессе реконфигурации — до и после физического восстановления отказавших серверов. Рассмотрены два варианта миграции контейнеров при восстановлении кластера. В первом варианте, на этапе физического восстановления отказавшего сервера, миграция контейнеров на исправный сервер не происходит, а во втором — происходит. На втором этапе реконфигурации после физического восстановления отказавшего сервера осуществляется миграция контейнеров, при которой возможно как увеличение, так и уменьшение числа развернутых в них контейнеров. Основные результаты. На основе предлагаемых марковских моделей надежности кластера с контейнерной виртуализацией дана оценка его коэффициента готовности и определено влияние числа контейнеров, загружаемых при миграции на двух этапах реконфигурации, на надежность системы. Обсуждение. Предложенные марковские модели надежности кластера с контейнерной виртуализацией направлены на обоснование выбора проектных решений по организации и восстановлению работоспособности кластера после отказов серверов с учетом влияния вариантов реализации миграции виртуальных контейнеров на готовность системы. В дальнейших исследованиях предполагается анализ влияния вариантов миграции контейнеров как на готовность кластера, так и на задержки обслуживания запросов на двух рассматриваемых этапах реконфигурации.
Ключевые слова: отказоустойчивость, коэффициент готовности, контейнерная виртуализация, кластер, миграция контейнеров, марковская модель, надежность
Список литературы
Список литературы
1. Goyal P., Deora S.S. Reliability of Trust Management Systems in Cloud Computing // Indian Journal of Cryptography and Network Security. 2022. V. 2. N 1. P. 1–5. https://doi.org/10.54105/ijcns.C1417.051322
2. Chen G., Guan N., Huang K., Yi W. Fault-tolerant real-time tasks scheduling with dynamic fault handling // Journal of Systems Architecture. 2020. V. 102. P. 101688. https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2019.101688
3. Shubinsky I.B., Rozenberg I.N., Papic L. Adaptive fault tolerance in real-time information systems // Reliability: Theory and Applications. 2017. V. 12. N 1 (44). P. 18–25.
4. Chinnaiah N.R., Niranjan N.Fault tolerant software systems using software configurations for cloud computing // Journal of Cloud Computing. 2018. V. 7. P. 3. https://doi.org/10.1186/s13677-018-0104-9
5. Srivastava A., Kumar N. Queueing model based dynamic scalability for containerized cloud // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2023. V. 14. N 1. P. 465–472. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0140150
6. Shukur H.M., Zeebaree S.R.M., Zebari R.R., Zeebaree D.Q., Ahmed O.M., Salih A.A. Cloud computing virtualization of resources allocation for distributed systems // Journal of Applied Science and Technology Trends. 2020. V. 1. N 2. P. 98–105. https://doi.org/10.38094/jastt1331
7. Alam I., Sharif K., Li F., Latif Z., Karim M.M., Biswas S., Nour B., Wang Y. A survey of network virtualization techniques for Internet of things using SDN and NFV // ACM Computing Surveys. 2020. V. 53. N 2. P. 1–40. https://doi.org/10.1145/3379444
8. Chen H., Qin W., Wang L. Task partitioning and offloading in IoT cloud-edge collaborative computing framework: a survey // Journal of Cloud Computing. 2022. V. 11. P. 86. https://doi.org/10.1186/s13677-022-00365-8
9. Kushchazli A., Safargalieva A., Kochetkova I., Gorshenin A. Queuing model with customer class movement across server groups for analyzing virtual machine migration in cloud computing // Mathematics. 2024. V. 12. N 3. P. 468. https://doi.org/10.3390/math12030468
10. Kumari P., Kaur P. A survey of fault tolerance in cloud computing // Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences. 2021. V. 33. N 10. P. 1159–1176. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.09.021
11. Tatarnikova T.M., Arkhiptsev E.D. Designing fault-tolerant systems with micro-service architecture // Proc. of the 27th International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). 2024. P. 348–351. https://doi.org/10.1109/SCM62608.2024.10554143
12. Bogatyrev V.A. Protocols for dynamic distribution of requests through a bus with variable logic ring for reception authority transfer // Automatic Control and Computer Sciences. 1999. V. 33. N 1. P. 57–63.
13. Sovetov B.Ya., Tatarnikova T.M., Poymanova E.D. Storage scaling management model // Information and Control Systems. 2020. N 5 (108). P. 43–49. https://doi.org/10.31799/1684-8853-2020-5-43-49
14. Bogatyrev A.V., Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V. The probability of timeliness of a fully connected exchange in a redundant real-time communication system // Proc. of the Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). 2020. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/WECONF48837.2020.9131517
15. Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V., Bogatyrev A.V. Control of multipath transmissions in the nodes of switching segments of reserved paths // Proc. of the International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT). 2022. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/ICCT56057.2022.9976839
16. Terskov V., Sakash I. The reliability evaluation of local computer networks using markov model of multiple heterogeneous groups of switches // E3S Web of Conferences. 2024. V. 592. P. 3036. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202459203036
17. Половко А.М., Гуров С.В. Основы теории надежности. СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 702 с.
18. Koren I. Fault-Tolerant Systems. Morgan Kaufmann, 2007. 400 p.
19. Aysan H. Fault-tolerance strategies and probabilistic guarantees for real-time systems. Doctoral dissertation, Mälardalen University, 2012. 109 p.
20. Рахман П.А., Шарипов М.И. Модель надежности двухузлового кластера приложений высокой готовности в системах управления предприятием // Экономика и менеджмент систем управления. 2015. № 3 (17). С. 85–102.
21. Хомоненко А.Д., Благовещенская Е.А., Проурзин О.В., Андрук А.А. Прогноз надежности кластерной вычислительной системы с помощью полумарковской модели альтернирующих процессов и мониторинга // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2018. Т. 10. № 4. С. 72–82. https://doi.org/10.24411/2409-5419-2018-10099
22. Bogatyrev V.A., Vinokurova M.S. Control and safety of operation of duplicated computer systems // Communications in Computer and Information Science. 2017. V. 700. P. 331–342. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66836-9_28
23. Bogatyrev V.A. Exchange of duplicated computing complexes in fault-tolerant systems // Automatic Control and Computer Sciences. 2011. V. 45. N 5. P. 268–276. https://doi.org/10.3103/S014641161105004X
24. Богатырев В.А., Богатырев С.В., Богатырев А.В. Оценка готовности компьютерной системы к своевременному обслуживанию запросов при его совмещении с информационным восстановлением памяти после отказов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23. № 3. С. 608–617. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-3-608-617
25. Compastié M., Badonnel R., Festor O., He R. From virtualization security issues to cloud protection opportunities: An in-depth analysis of system virtualization models // Computers & Security. 2020. V. 97. P. 101905. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.101905
26. Choudhary A., Govil M.C., Singh G., Awasthi L.K., Pilli E.S., Kapil D. A critical survey of live virtual machine migration techniques // Journal of Cloud Computing. 2017. V. 6. P. 23. https://doi.org/10.1186/s13677-017-0092-1
27. Алексанков С.М. Модели динамической миграции с итеративным подходом и сетевой миграции виртуальных машин // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 6. С. 1098–1104. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2015-15-6-1098-1104
28. Bogatyrev V.A., Derkach A.N. Evaluation of a cyber-physical computing system with migration of virtual machines during continuous computing // Computers. 2020. V. 9. N 2. P. 42. https://doi.org/10.3390/computers9020042
29. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.
30. Фунг В., Богатырев В.А., Кармановский Н.С., Лэ В.Х. Оценка вероятностно-временных характеристик компьютерной системы с контейнерной виртуализацией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24. № 2. С. 249–255. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2024-24-2-249-255
31. Nguyen T.A., Kim D.S., Park J.S. A comprehensive availability modeling and analysis of a virtualized servers system using stochastic reward nets // The Scientific World Journal. 2014. V. 2014. P. 165316. https://doi.org/10.1155/2014/165316

