Defesa de Dissertação de Mestrado – Camilla Martins
Orientador: Sidney Cunha de Lucena
Título – Escalonamento de Contêineres em Orquestrador Kubernetes Usando uma Abordagem de Programação Linear
Resumo: Grande parte dos serviços providos na Internet residem em ambientes virtualizados de provedores de ”nuvem”, cujas infraestruturas de TI adotam, em sua grande maioria, a técnica de virtualização de contêineres para abrigar as diversas aplicações que devem rodar de forma independente e isolada. O gerenciamento desses contêineres é predominantemente realizado pela solução Kubernetes, contudo, o algoritmo padrão de alocação de contêineres em máquinas físicas (nós), usado pelo Kubernetes, não é capaz de otimizar a relação custo/desempenho do ambiente em nuvem. Para solucionar isso, este trabalho propõe uma abordagem de programação linear baseada no Capacitated Facility Location Problem para otimizar a distribuição de contêineres em nós de um cluster Kubernetes, através de uma formulação de otimização de minimização, levando em consideração na sua função objetivo o custo de abertura de um nó, o custo de alocação de um pod a um nó e a taxa de punição em caso de erros encontrados nos pods dentro de considerados instantes de tempo. Os experimentos realizados mostram que a solução proposta nesta dissertação têm resultados significativamente positivos, com uma ordem de grandeza de diferença, em relação ao custo final da solução no cluster Kubernetes construído sobre a estratégia convencional de agendamento comparando através de três conjuntos de experimentos propostos, ao mesmo tempo em que garante que as demandas dos ditos pods sejam atendidas de forma eficiente.
Palavras Chaves: \textbf{Palavras-chave:}~Problema de Localização de Instalações, Programação Linear, Kubernetes, Agendamento de Pods.
Banca examinadora:
Sidney Cunha de Lucena – UNIRIO
Pedro Nuno Moura
Carlos Alberto Vieira Campos
MARCEL WILLIAM ROCHA DA SILVA — UFRRJ
ADRIANA CESÁRIO DE FARIA ALVIM — UNIRIO
KLÉBER VIEIRA CARDOSO — UFG
Data e Horário: 01 de abril de 2024 / 09:00
local: auditório do PPGI
