ПІДХІД ДО АВТОМАСШТАБУВАННЯ КЛАСТЕРІВ KUBERNETES НА ОСНОВІ ПЕРСОНАЛЬНИХ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ РЕСУРСІВ КОРИСТУВАЧІВ

Анотація

У роботі запропонований підхід до автомасштабування кластерів Kubernetes на основі задіяння персональних обчислювальних ресурсів користувачів, який є актуальним, оскільки дозволяє оптимізувати використання існуючих пристроїв та знизити витрати на серверне обладнання в умовах зростаючих вимог до обчислювальної потужності. На даний момент існують рішення, орієнтовані переважно на хмарні середовища та статичні кластери, серед яких використовуються Kubernetes Autoscaler, Cluster API, metal3-io та інші інструменти для автоматизації управління вузлами. Проте, ці рішення мають недоліки, зокрема, високу залежність від хмарних провайдерів, обмежену гнучкість у інтеграції гетерогенних ресурсів та складність керування короткоживучими обчислювальними агентами. Дана робота присвячена розробці підходу, що забезпечує автоматичне масштабування кластерів Kubernetes за рахунок залучення персональних пристроїв користувачів, використовуючи можливості Cluster API та metal3-io для реєстрації та управління життєвим циклом вузлів. Ефективність запропонованого рішення підтверджено експериментально через розгортання прототипу, який демонструє успішне масштабування від одного до кількох робочих вузлів без значних збоїв, що свідчить про потенціал впровадження даного підходу у реальних умовах.