Подход автоматизации мониторинга дисковых носителей для системы оркестрации контейнеров Kubernetes
https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(2)-8
Аннотация
На сегодняшний день трудоемкой и нетривиальной задачей является автоматизация мониторинга дисковых носителей в кластерной инфраструктуре при использовании системы управления контейнерами Kubernetes. В работе рассматриваются существующие подходы к мониторингу дисковых носителей в системе оркестрации контейнеров Kubernetes и приведен их сравнительный анализ. На основе представленного анализа делается вывод о необходимости совершенствования и автоматизации подходов. Для этого в работе предлагается подход автоматизации сбора метрик с дисковых носителей за счет реализации Kubernetes «оператора» для инструмента, с помощью которого можно эффективно получать информацию о состоянии дисковых носителей в системе. В качестве результатов приведены временные характеристики сбора информации о дисках с использованием существующих подходов и предлагаемого подхода. Приведены численных результаты и графики, демонстрирующие выигрыш предлагаемого подхода.
Об авторах
Анастасия Сергеевна ШЕМЯКИНСКАЯ
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Студентка Института компьютерных наук и технологий
Россия
Студентка Института компьютерных наук и технологий
Игорь Валерьевич НИКИФОРОВ
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия
Кандидат технических наук, доцент Высшей школы программной инженерии Института компютерных наук и технологий
Россия
Кандидат технических наук, доцент Высшей школы программной инженерии Института компютерных наук и технологий
Список литературы
1. Kubernetes, Available at: https://kubernetes.io/, accessed 20.05.2020.
2. Docker Swarm, Available at: https://docs.docker.com/engine/swarm/, accessed 20.05.2020..
3. Mesos, Available at: http://mesos.apache.org/, accessed 20.05.2020.
4. Adam K.D. Linux Administration Cookbook. Birmingham, UK, Packt Publishing, 2016, 783 p.
5. A. Chatzidimitriou, G. Papadimitriou, and D. Gizopoulos. HealthLog Monitor: Errors, Symptoms and Reactions Consolidated. IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, vol. 19, no. 1, 2019, pp. 46-54.
6. S. Ganguly et al. A Practical Approach to Hard Disk Failure Prediction in Cloud Platforms: Big Data Model for Failure Management in Datacenters. In Proc of the 2016 IEEE Second International Conference on Big Data Computing Service and Applications (BigDataService), 2016, pp. 105-116.
7. X. Sun et al. System-level hardware failure prediction using deep learning. In Proc of the 2019 56th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), 2019, pp. 1-6.
8. IPMI Specification. Available at: https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/products/docs/servers/ipmi/ipmi-second-gen-interface-spec-v2-rev1-1.html, accessed 20.05.2020.
9. ipmitool man page. Available at: https://linux.die.net/man/1/ipmitool, accessed 20.05.2020.
10. M. Abdelbaky et al. Docker Containers across Multiple Clouds and Data Centers. 2015 IEEE/ACM 8th International Conference on Utility and Cloud Computing, 2015, pp. 368-371.
11. Docker. Available at: https://www.docker.com/, accessed 20.05.2020.
12. I.M.A. Jawarneh et al. Container Orchestration Engines: A Thorough Functional and Performance Comparison. In Proc of the 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2019, pp. 1-6.
13. Operator Pattern. Available at: https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/operator/, accessed 20.05.2020.
14. Operator SDK. Available at: https://github.com/operator-framework/operator-sdk, accessed 20.05.2020.
15. Kubebuilder. Available at: https://github.com/kubernetes-sigs/kubebuilder, accessed 20.05.2020.
16. Code-generator. Available at: https://github.com/kubernetes/code-generator, accessed 20.05.2020.
17. Helm. Available at: https://helm.sh/, accessed 20.05.2020.
Рецензия
Для цитирования:
ШЕМЯКИНСКАЯ А.С., НИКИФОРОВ И.В. Подход автоматизации мониторинга дисковых носителей для системы оркестрации контейнеров Kubernetes. Труды Института системного программирования РАН. 2020;32(2):99-106. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(2)-8
For citation:
SHEMYAKINSKAYA A.S., NIKIFOROV I.V. Hard drives monitoring automation approach for Kubernetes container orchestration system. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2020;32(2):99-106. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(2)-8
Послать статью по эл. почте 