МОДЕЛЬ САМОАДАПТИВНОЇ РОЗПОДІЛЕНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ РЕСУРСАМИ У ХМАРНИХ ОБЧИСЛЕННЯХ

Анотація

У роботі представлено децентралізований підхід до самоадаптивного керування ресурсами хмарної інфраструктури на основі мережі взаємодіючих агентів із локальними прогнозними моделями та протоколом консенсусу. Запропонована архітектура поєднує механізми прогнозування навантаження, локального аналізу телеметрії та P2P-синхронізації станів, формуючи розподілений контур MAPE (Monitor – Analyze – Plan – Execute), який працює без центрального контролера. На рівні кожного вузла реалізовано автономний агент із можливістю колективного прийняття рішень щодо масштабування сервісів у реальному часі. Для оцінювання ефективності розроблено симуляційне середовище, яке відтворює складні навантажувальні профілі та аварійні стани кластерів Kubernetes. Проведено порівняння децентралізованої архітектури з класичним централізованим автоскейлером. Експериментальні результати показали, що запропонована P2P-система забезпечує істотно швидший відгук на раптові зміни навантаження, меншу кількість перевантажень CPU, скорочений час відновлення після відмов вузлів і стабільність масштабування навіть під час мережевих розділень.