Приближенная оценка задержек в компьютерной системе с контейнерной виртуализацией
Ключевые слова:
контейнер, контейнерная виртуализация, кластер, разделение ресурсов, задержкаАннотация
Ключевую роль в достижении высокой надежности, безопасности, отказоустойчивости и малых задержек обслуживания запросов в распределенных системах (в том числе облачных вычислений) играет консолидация ресурсов обработки и хранения данных в кластерах, эффективность которых повышается при использовании технологий виртуальных машин и контейнерной виртуализации. Сложность построения моделей массового обслуживания систем контейнерной виртуализации вызвана тем, что интенсивность выполнения запросов в каждом контейнере связана с динамическим разделением общих ресурсов между активными (выполняющими функциональные задачи) контейнерами и издержками на поддержку всех развернутых в виртуальной машине контейнеров, в том числе неактивных, ожидающих направления в них запросов для обслуживания. Снижение интенсивности обслуживания в каждом контейнере из-за совместного использования общих ресурсов зависит от многих трудно исследуемых факторов. Для кластеров с контейнерной виртуализацией в данной статье предлагается приближенная граничная оценка среднего времени ожидания запросов и вероятности их своевременного обслуживания. При построении аналитической модели каждый контейнер представляется как отдельная одноканальная система массового обслуживания с бесконечной очередью и простейшим входным потоком. Основное отличие предлагаемой модели виртуального кластера заключается в граничной верхней, нижней и усредненной оценке возможного снижения интенсивности обслуживания в контейнерах из-за разделения между ними общих ограниченных вычислительных ресурсов узла кластера в зависимости от количества развернутых в нем контейнеров и изменяющегося числа активных контейнеров, зависящего от интенсивности входного потока. Показано существование оптимального числа развернутых в узлах контейнеров, при котором среднее время пребывания запросов в системе минимально, либо вероятность выполнения запросов за заданное время максимальна. Предлагаемые модели могут быть применены при структурно-параметрической оптимизации кластеров с конвейерной виртуализацией, в том числе в случае масштабирования и реконфигурации, адаптивной к и изменениям трафика, путем отключения или подключения части развернутых контейнеров в зависимости от изменений нагрузки в системе.
Литература
1. Kumari P., Kaur P. A survey of fault tolerance in cloud computing // Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. 2021. vol. 33(10). pp. 1159-1176. DOI: 10.1016/j.jksuci.2018.09.021.
2. Половко А.М., Гуров С.В. Основы теории надежности // СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 702 с.
3. Goyal P., Deora S.S. Reliability of Trust Management Systems in Cloud Computing // Indian Journal of Cryptography and Network Security (IJCNS). 2022. vol. 2. no. 1. pp. 1-5. DOI: 10.54105/ijcns.C1417.051322.
4. Chen G., Guan N., Huang K., Yi W. Fault-tolerant real-time tasks scheduling with dynamic fault handling // Journal of Systems Architecture. 2020. vol. 102. DOI: 10.1016/j.sysarc.2019.101688.
5. Shubinsky I.B., Rozenberg I.N., Papic L. Adaptive fault tolerance in real-time information systems // Reliability: Theory & Applications. 2017. vol. 12. no 1(44). pp. 18–25.
6. Alam K., 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 (CSUR). 2020. vol. 53. no. 2. pp. 1–40. DOI: 10.1145/3379444.
7. Shukur H., Zeebaree S., Zebari R., Zeebaree D., Ahmed O. Cloud computing virtualization of resources allocation for distributed systems // Journal of Applied Science and Technology Trends. 2020. vol. 1. no. 2. pp. 98–105. DOI: 10.38094/jastt1331.
8. 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. vol. 97. DOI: 10.1016/j.cose.2020.101905.
9. Li Z., Jin H., Zou D., Yuan B. Exploring New Opportunities to Defeat Low-Rate DDoS Attack in Container-Based Cloud Environment // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2020. vol. 31. no. 3. pp. 695–706. DOI: 10.1109/TPDS.2019.2942591.
10. Chen H., Qin W., Wang L. Task partitioning and offloading in IoT cloud-edge collaborative computing framework: a survey // Journal of Cloud Computing. 2022. vol. 11. no. 1. DOI: 10.1186/s13677-022-00365-8.
11. 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. vol. 12. no. 3. DOI: 10.3390/math12030468.
12. 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. vol. 6. DOI: 10.1186/s13677-017-0092-1.
13. Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V. The probability of timeliness of a fully connected exchange in a redundant real-time communication system // Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF 2020). 2020. pp. 1-4, DOI: 10.1109/WECONF48837.2020.9131517.
14. Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V. Multipath Transmission of Heterogeneous Traffic in Acceptable Delays with Packet Replication and Destruction of Expired Replicas in the Nodes that Make Up the Path // Communications in Computer and Information Science. 2023. vol. 1748. pp. 104–121.
15. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями / перевод с английского под редакцией д-ра техн. наук Б.С. Цыбакова. Москва: Мир, 1979. 600 с.
16. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания // М.: Машиностроение, 1979. 432 с.
17. Ejem A., Njoku C.N., Uzoh O.F., Odii J.N. Queue Control Model in a Clustered Computer Network using M/M/m Approach // International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT). 2016. vol. 35. no. 1. pp. 12–20. DOI: 10.14445/22312803/IJCTT-V35P103.
18. Khalill M.M., Khomonenko A.D., Gindin S.I. Load balancing cloud computing with web-interface using multi-channel queuing systems with warming up and cooling // Intelligent Distributed Computing XIII. 2020. vol. 868. pp. 385–393. DOI: 10.1007/978-3-030-32258-8_45.
19. Mochalov V.P., Bratchenko N.Yu., Linets G.I., Palkanov I.S. Methods and models of resource allocation in load balancing clusters s for data centers // Modeling, Optimization and Information Technology. 2022. vol. 10. no. 2. pp. 1–15. DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.030.
20. Volkov A.O. Evaluation of cloud computing cluster performance // T-Comm. 2020. vol. 14. no. 12. pp. 72–79. DOI: 10.13140/RG.2.2.32529.86885.
21. Goncharenko V.A., Lokhvitsky V.A. Cluster Load Balancing Algorithms Based on Shortest Queue Models // Intellectual Technologies on Transport. 2022. vol. 3. no. 31. pp. 37–45. DOI: 10.24412/2413-2527-2022-331-37-45.
22. Мартынчук И.Г. Прогнозирование мультисезонных нагрузочных процессов в эластичных системах // Изв. вузов. Приборостроени. 2023. Т. 66. № 11. С. 907–916. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-11-907-916.
23. Singh P. Mathematical Rendition of Generic Process Model-based Design for Decision Making about Cloud Instance Autoscaling Actions // IOSR Journal of Mathematics (IOSR-JM). 2021. vol. 17. no. 3. pp. 49–56. DOI: 10.9790/5728-1703024956.
24. Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V., Bogatyrev A.V. Recovery of Real-Time Clusters with the Division of Computing Resources into the Execution of Functional Queries and the Restoration of Data Generated Since the Last Backup // International Conference on Distributed Computer and Communication Networks. 2023. pp. 236–250. DOI: 10.1007/978-3-031-50482-2_19.
25. 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. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-3-608-617.
26. Srivastava A., Kumar N. Queueing model based dynamic scalability for containerized cloud // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2023. vol. 14. no. 1. pp. 465–472. DOI: 10.14569/IJACSA.2023.0140150.
27. Khazaei H., Barna C., Beigi-Mohammadi N., Litoiu M. Efficiency analysis of provisioning microservices // Proceedings of the International Conference on Cloud Computing Technology and Science (CloudCom). IEEE. 2016. pp. 261–268.
28. Liu B., Chen Y. A scalable fine-grained analytic model for container cloud data centres // Int. J. Internet Technol. Secur. Trans. 2019. vol. 9. no. 4. pp. 355–389.
29. Ye T., Guangtao X., Shiyou Q., Minglu L. An auto-scaling framework for containerized elastic applications // Proceedings of the 3rd International Conference on Big Data Computing and Communications (BIGCOM), IEEE. 2017. pp. 422–430.
30. El Kafhali S., El Mir I., Salah K., Hanini M. Dynamic Scalability Model for Containerized Cloud Services // Arabian Journal for Science and Engineering. 2020. vol. 45(12). pp. 10693–10708. DOI: 10.1007/s13369-020-04847-2.
31. Фунг В., Богатырев В.А., Кармановский Н.С., Лэ В. Оценка вероятностно-временных характеристик компьютерной системы с контейнерной виртуализацией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24. № 2. С. 249–255.
32. Фунг В., Богатырев В.А. Задержки и надежность обслуживания запросов в виртуальном компьютерном кластере // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 68. С. 48–58.
33. Гончаренко В.А., Хомоненко А.Д., Абу Хасан Р. Композиционный подход к имитационному моделированию систем массового обслуживания со случайными параметрами // Информатика и автоматизация. 2024. Т. 23. № 6. С. 1577–1608. DOI: 10.15622/ia.23.6.1
34. Syed Z.A., Gummadi S., Mahima E.L., Naina S.R., Eswaran S., Honnavalli P. Performance Analysis Of 5G Network Slicing Simulations Using SimPy // Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Electronics, Computing and Communication Technologies (CONECCT). Bangalore, India: IEEE. 2022. pp. 1–6. DOI: 10.1109/CONECCT55679.2022.9865799.
35. Peyman M., Copado P., Panadero J., Juan A.A., Dehghanimohammadabadi M. A Tutorial on how to Connect Python with Different Simulation Software to Develop Rich Simheuristics // Proceedings of the 2021 Winter Simulation Conference (WSC). Phoenix, AZ, USA: IEEE, 2021. pp. 1–12. DOI: 10.1109/WSC52266.2021.9715511.
36. Nam S.H., Oh S.H., Yoon H.C., Cho Y.I., Cho K.Y., Kwak D.H., Woo J.H. Development of DES Application for Factory Material Flow Simulation with SimPy // Proceedings of the 2022 Winter Simulation Conference (WSC), Singapore. IEEE. 2022. pp. 1545–1556. DOI: 10.1109/WSC57314.2022.10015508.
37. Oszczypała M., Ziółkowski J., Małachowski J. Redundancy allocation problem in repairable k-out-of-n systems with cold, warm, and hot standby: A genetic algorithm for availability optimization // Applied Soft Computing. 2024. vol. 165. DOI: 10.1016/j.asoc.2024.112041.
38. Oszczypała M., Konwerski J., Ziółkowski J., Małachowski J. Reliability analysis and redundancy optimization of k-out-of-n systems with random variable k using continuous time Markov chain and Monte Carlo simulation // Reliability Engineering & System Safety. 2024. vol. 242. DOI: 10.1016/j.ress.2023.109780.
39. Komari I.E., Fedorenko M., Kharchenko V., Yehorova Y., Bardis N., Lutai L. The neural modules network with collective relearning for the recognition of diseases: Fault-tolerant structures and reliability assessment // Neural Networks. 2020. vol. 1. DOI: 10.46300/9106.2020.14.102.
40. Kumar A., Saini M., Saini D.K., Badiwal, N. Cyber physical systems-reliability modelling: critical perspective and its impact // International Journal of System Assurance Engineering and Management. 2021. vol. 12. pp. 1334–1347. DOI: 10.1007/s13198-021-01305-6.
41. Lambropoulos G., Mitropoulos S., Douligeris C. Improving Business Performance by Employing Virtualization Technology: A Case Study in the Financial Sector // Computers. 2021. vol. 10. no. 4. DOI: 10.3390/computers10040052.
42. Shi F., Lin J. Virtual machine resource allocation optimization in cloud computing based on multiobjective genetic algorithm // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. vol. 2022. no. 1. DOI: 10.1155/2022/7873131.
43. Al-Dulaimi M.K.H., Al-Dulaimi O.M.K., Al-Dulaimi A.M.K., Alexandra M.O., Jihad N. Deep Learning for Wireless Network Distribution (5G/LTE) // Proceedings of the 2023 4th International Conference on Communications, Information, Electronic and Energy Systems (CIEES). Plovdiv, Bulgaria: IEEE, 2023. pp. 1–6. DOI: 10.1109/CIEES58940.2023.10378816.
44. Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V., Bogatyrev A.V. Control of Multipath Transmissions in the Nodes of Switching Segments of Reserved Paths // International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT). IEEE, 2022. pp. 1–5.
45. Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V., Bogatyrev A.V. Reliability and Timeliness of Servicing Requests in Infocommunication Systems, Taking into Account the Physical and Information Recovery of Redundant Storage Devices // International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT). IEEE, 2022. pp. 1–4.
46. 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. DOI: 10.24411/2409-5419-2018-10099.
47. Sturley H., Fourmier A., Salcedo-Navarro A., Garcia-Pineda M., Segura-Garcia J. Virtualization vs. containerization, a comparative approach for application deployment in the continuum focused on the edge // Future Internet. 2024. vol. 16. no. 11.
48. Aniruddh M., Dinkar A., Mouli S.C., Sahana B., Deshpande A.A. Comparison of containerization and virtualization in cloud architectures // 2021 IEEE International conference on electronics, computing and communication technologies (CONECT). 2021. pp. 1–5.
49. Abuabdo A., Al-Sharif Z.A. Virtualization vs. containerization: towards a multithreaded performance evaluation approach // 2019 IEEE/ACS 16th international conference on computer systems and applications (AICCSA). 2019. pp. 1–6.
50. Kumar S. A brief study on virtualization and containerization // Cloud computing. 2022. pp. 37–46.
51. Xu J., Fortes J.A. Multi-objective virtual machine placement in virtualized data center environments // 2010 IEEE/ACM International conference on green computing and communications (GreenCom) and International conference on cyber, physical and social computing (CPSCom). 2010. pp. 179–188.
52. Ходосов М.А. Анализ технологий виртуализации // ИИАСУ’23 – Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных: Сборник статей II Всероссийской научной конференции (Москва, 27–28 апреля 2023 г.): в 5 т. М.: «КДУ», «Добросвет», 2024. Т. 4. С. 475–481. DOI: 10.31453/kdu.ru.978-5-7913-1354-6-2024-488.
2. Половко А.М., Гуров С.В. Основы теории надежности // СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 702 с.
3. Goyal P., Deora S.S. Reliability of Trust Management Systems in Cloud Computing // Indian Journal of Cryptography and Network Security (IJCNS). 2022. vol. 2. no. 1. pp. 1-5. DOI: 10.54105/ijcns.C1417.051322.
4. Chen G., Guan N., Huang K., Yi W. Fault-tolerant real-time tasks scheduling with dynamic fault handling // Journal of Systems Architecture. 2020. vol. 102. DOI: 10.1016/j.sysarc.2019.101688.
5. Shubinsky I.B., Rozenberg I.N., Papic L. Adaptive fault tolerance in real-time information systems // Reliability: Theory & Applications. 2017. vol. 12. no 1(44). pp. 18–25.
6. Alam K., 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 (CSUR). 2020. vol. 53. no. 2. pp. 1–40. DOI: 10.1145/3379444.
7. Shukur H., Zeebaree S., Zebari R., Zeebaree D., Ahmed O. Cloud computing virtualization of resources allocation for distributed systems // Journal of Applied Science and Technology Trends. 2020. vol. 1. no. 2. pp. 98–105. DOI: 10.38094/jastt1331.
8. 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. vol. 97. DOI: 10.1016/j.cose.2020.101905.
9. Li Z., Jin H., Zou D., Yuan B. Exploring New Opportunities to Defeat Low-Rate DDoS Attack in Container-Based Cloud Environment // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2020. vol. 31. no. 3. pp. 695–706. DOI: 10.1109/TPDS.2019.2942591.
10. Chen H., Qin W., Wang L. Task partitioning and offloading in IoT cloud-edge collaborative computing framework: a survey // Journal of Cloud Computing. 2022. vol. 11. no. 1. DOI: 10.1186/s13677-022-00365-8.
11. 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. vol. 12. no. 3. DOI: 10.3390/math12030468.
12. 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. vol. 6. DOI: 10.1186/s13677-017-0092-1.
13. Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V. The probability of timeliness of a fully connected exchange in a redundant real-time communication system // Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF 2020). 2020. pp. 1-4, DOI: 10.1109/WECONF48837.2020.9131517.
14. Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V. Multipath Transmission of Heterogeneous Traffic in Acceptable Delays with Packet Replication and Destruction of Expired Replicas in the Nodes that Make Up the Path // Communications in Computer and Information Science. 2023. vol. 1748. pp. 104–121.
15. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями / перевод с английского под редакцией д-ра техн. наук Б.С. Цыбакова. Москва: Мир, 1979. 600 с.
16. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания // М.: Машиностроение, 1979. 432 с.
17. Ejem A., Njoku C.N., Uzoh O.F., Odii J.N. Queue Control Model in a Clustered Computer Network using M/M/m Approach // International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT). 2016. vol. 35. no. 1. pp. 12–20. DOI: 10.14445/22312803/IJCTT-V35P103.
18. Khalill M.M., Khomonenko A.D., Gindin S.I. Load balancing cloud computing with web-interface using multi-channel queuing systems with warming up and cooling // Intelligent Distributed Computing XIII. 2020. vol. 868. pp. 385–393. DOI: 10.1007/978-3-030-32258-8_45.
19. Mochalov V.P., Bratchenko N.Yu., Linets G.I., Palkanov I.S. Methods and models of resource allocation in load balancing clusters s for data centers // Modeling, Optimization and Information Technology. 2022. vol. 10. no. 2. pp. 1–15. DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.030.
20. Volkov A.O. Evaluation of cloud computing cluster performance // T-Comm. 2020. vol. 14. no. 12. pp. 72–79. DOI: 10.13140/RG.2.2.32529.86885.
21. Goncharenko V.A., Lokhvitsky V.A. Cluster Load Balancing Algorithms Based on Shortest Queue Models // Intellectual Technologies on Transport. 2022. vol. 3. no. 31. pp. 37–45. DOI: 10.24412/2413-2527-2022-331-37-45.
22. Мартынчук И.Г. Прогнозирование мультисезонных нагрузочных процессов в эластичных системах // Изв. вузов. Приборостроени. 2023. Т. 66. № 11. С. 907–916. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-11-907-916.
23. Singh P. Mathematical Rendition of Generic Process Model-based Design for Decision Making about Cloud Instance Autoscaling Actions // IOSR Journal of Mathematics (IOSR-JM). 2021. vol. 17. no. 3. pp. 49–56. DOI: 10.9790/5728-1703024956.
24. Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V., Bogatyrev A.V. Recovery of Real-Time Clusters with the Division of Computing Resources into the Execution of Functional Queries and the Restoration of Data Generated Since the Last Backup // International Conference on Distributed Computer and Communication Networks. 2023. pp. 236–250. DOI: 10.1007/978-3-031-50482-2_19.
25. 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. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-3-608-617.
26. Srivastava A., Kumar N. Queueing model based dynamic scalability for containerized cloud // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2023. vol. 14. no. 1. pp. 465–472. DOI: 10.14569/IJACSA.2023.0140150.
27. Khazaei H., Barna C., Beigi-Mohammadi N., Litoiu M. Efficiency analysis of provisioning microservices // Proceedings of the International Conference on Cloud Computing Technology and Science (CloudCom). IEEE. 2016. pp. 261–268.
28. Liu B., Chen Y. A scalable fine-grained analytic model for container cloud data centres // Int. J. Internet Technol. Secur. Trans. 2019. vol. 9. no. 4. pp. 355–389.
29. Ye T., Guangtao X., Shiyou Q., Minglu L. An auto-scaling framework for containerized elastic applications // Proceedings of the 3rd International Conference on Big Data Computing and Communications (BIGCOM), IEEE. 2017. pp. 422–430.
30. El Kafhali S., El Mir I., Salah K., Hanini M. Dynamic Scalability Model for Containerized Cloud Services // Arabian Journal for Science and Engineering. 2020. vol. 45(12). pp. 10693–10708. DOI: 10.1007/s13369-020-04847-2.
31. Фунг В., Богатырев В.А., Кармановский Н.С., Лэ В. Оценка вероятностно-временных характеристик компьютерной системы с контейнерной виртуализацией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24. № 2. С. 249–255.
32. Фунг В., Богатырев В.А. Задержки и надежность обслуживания запросов в виртуальном компьютерном кластере // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 68. С. 48–58.
33. Гончаренко В.А., Хомоненко А.Д., Абу Хасан Р. Композиционный подход к имитационному моделированию систем массового обслуживания со случайными параметрами // Информатика и автоматизация. 2024. Т. 23. № 6. С. 1577–1608. DOI: 10.15622/ia.23.6.1
34. Syed Z.A., Gummadi S., Mahima E.L., Naina S.R., Eswaran S., Honnavalli P. Performance Analysis Of 5G Network Slicing Simulations Using SimPy // Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Electronics, Computing and Communication Technologies (CONECCT). Bangalore, India: IEEE. 2022. pp. 1–6. DOI: 10.1109/CONECCT55679.2022.9865799.
35. Peyman M., Copado P., Panadero J., Juan A.A., Dehghanimohammadabadi M. A Tutorial on how to Connect Python with Different Simulation Software to Develop Rich Simheuristics // Proceedings of the 2021 Winter Simulation Conference (WSC). Phoenix, AZ, USA: IEEE, 2021. pp. 1–12. DOI: 10.1109/WSC52266.2021.9715511.
36. Nam S.H., Oh S.H., Yoon H.C., Cho Y.I., Cho K.Y., Kwak D.H., Woo J.H. Development of DES Application for Factory Material Flow Simulation with SimPy // Proceedings of the 2022 Winter Simulation Conference (WSC), Singapore. IEEE. 2022. pp. 1545–1556. DOI: 10.1109/WSC57314.2022.10015508.
37. Oszczypała M., Ziółkowski J., Małachowski J. Redundancy allocation problem in repairable k-out-of-n systems with cold, warm, and hot standby: A genetic algorithm for availability optimization // Applied Soft Computing. 2024. vol. 165. DOI: 10.1016/j.asoc.2024.112041.
38. Oszczypała M., Konwerski J., Ziółkowski J., Małachowski J. Reliability analysis and redundancy optimization of k-out-of-n systems with random variable k using continuous time Markov chain and Monte Carlo simulation // Reliability Engineering & System Safety. 2024. vol. 242. DOI: 10.1016/j.ress.2023.109780.
39. Komari I.E., Fedorenko M., Kharchenko V., Yehorova Y., Bardis N., Lutai L. The neural modules network with collective relearning for the recognition of diseases: Fault-tolerant structures and reliability assessment // Neural Networks. 2020. vol. 1. DOI: 10.46300/9106.2020.14.102.
40. Kumar A., Saini M., Saini D.K., Badiwal, N. Cyber physical systems-reliability modelling: critical perspective and its impact // International Journal of System Assurance Engineering and Management. 2021. vol. 12. pp. 1334–1347. DOI: 10.1007/s13198-021-01305-6.
41. Lambropoulos G., Mitropoulos S., Douligeris C. Improving Business Performance by Employing Virtualization Technology: A Case Study in the Financial Sector // Computers. 2021. vol. 10. no. 4. DOI: 10.3390/computers10040052.
42. Shi F., Lin J. Virtual machine resource allocation optimization in cloud computing based on multiobjective genetic algorithm // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. vol. 2022. no. 1. DOI: 10.1155/2022/7873131.
43. Al-Dulaimi M.K.H., Al-Dulaimi O.M.K., Al-Dulaimi A.M.K., Alexandra M.O., Jihad N. Deep Learning for Wireless Network Distribution (5G/LTE) // Proceedings of the 2023 4th International Conference on Communications, Information, Electronic and Energy Systems (CIEES). Plovdiv, Bulgaria: IEEE, 2023. pp. 1–6. DOI: 10.1109/CIEES58940.2023.10378816.
44. Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V., Bogatyrev A.V. Control of Multipath Transmissions in the Nodes of Switching Segments of Reserved Paths // International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT). IEEE, 2022. pp. 1–5.
45. Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V., Bogatyrev A.V. Reliability and Timeliness of Servicing Requests in Infocommunication Systems, Taking into Account the Physical and Information Recovery of Redundant Storage Devices // International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT). IEEE, 2022. pp. 1–4.
46. 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. DOI: 10.24411/2409-5419-2018-10099.
47. Sturley H., Fourmier A., Salcedo-Navarro A., Garcia-Pineda M., Segura-Garcia J. Virtualization vs. containerization, a comparative approach for application deployment in the continuum focused on the edge // Future Internet. 2024. vol. 16. no. 11.
48. Aniruddh M., Dinkar A., Mouli S.C., Sahana B., Deshpande A.A. Comparison of containerization and virtualization in cloud architectures // 2021 IEEE International conference on electronics, computing and communication technologies (CONECT). 2021. pp. 1–5.
49. Abuabdo A., Al-Sharif Z.A. Virtualization vs. containerization: towards a multithreaded performance evaluation approach // 2019 IEEE/ACS 16th international conference on computer systems and applications (AICCSA). 2019. pp. 1–6.
50. Kumar S. A brief study on virtualization and containerization // Cloud computing. 2022. pp. 37–46.
51. Xu J., Fortes J.A. Multi-objective virtual machine placement in virtualized data center environments // 2010 IEEE/ACM International conference on green computing and communications (GreenCom) and International conference on cyber, physical and social computing (CPSCom). 2010. pp. 179–188.
52. Ходосов М.А. Анализ технологий виртуализации // ИИАСУ’23 – Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных: Сборник статей II Всероссийской научной конференции (Москва, 27–28 апреля 2023 г.): в 5 т. М.: «КДУ», «Добросвет», 2024. Т. 4. С. 475–481. DOI: 10.31453/kdu.ru.978-5-7913-1354-6-2024-488.
Опубликован
2025-06-25
Как цитировать
Богатырев, В. А., & Фунг, В. К. (2025). Приближенная оценка задержек в компьютерной системе с контейнерной виртуализацией. Информатика и автоматизация, 24(3), 914-950. https://doi.org/10.15622/ia.24.3.7
Раздел
Математическое моделирование и прикладная математика
Copyright (c) Владимир Анатольевич Богатырев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).