Bewertung von Inter-Cluster-Kommunikationstools für Edge-Anwendungen

Verteilte Anwendungen, die Mikro-Services am Rand mobiler Netzwerke verwenden, werden immer häufiger. Kubernetes ist das Hauptwerkzeug zur Verwaltung dieser Anwendungen. Allerdings bringt das Ausführen von Apps an unterschiedlichen Standorten, wie Cloud und Edge, neue Herausforderungen mit sich, da Kubernetes keine einfachen Möglichkeiten zur Verwaltung der Kommunikation zwischen verschiedenen Clustern bietet.

In diesem Papier schauen wir uns an, wie die Kommunikation zwischen Clustern die Leistung im Edge-Computing beeinflusst. Wir untersuchen drei Open-Source-Tools: Submariner, ClusterLink und Skupper. Wir haben eine Open-Source-Testumgebung erstellt, die diese Tools kombiniert und es uns ermöglicht, ihre Leistung unter verschiedenen Netzwerkbedingungen zu testen. Wir haben verschiedene Beispielanwendungen getestet, insbesondere solche aus der Kategorie maschinelles Lernen, um zu sehen, wie sie in einem Multi-Cluster-System abschneiden.

Wir konzentrieren uns auf zwei Arten von mobilen Anwendungen: industrielle Automatisierung und Fahrzeugsysteme zur Entscheidungsunterstützung. Unsere Tests zeigen, dass Submariner am besten für kleine Datenübertragungen funktioniert, unabhängig von den Netzwerkbedingungen. In Fällen, in denen grössere Daten an einen Dienst gesendet werden, übertrifft ClusterLink Submariner, wenn die Netzwerkbedingungen schlechter werden. Skupper hingegen funktioniert in vielen Szenarien mit grösseren Daten gut.

#Die Rolle des Edge-Computing in mobilen Netzwerken

Während sich mobile Netzwerke in Richtung schnellerer Technologien wie 5G und 6G entwickeln, werden neue mobile Anwendungen zunehmend verteilt. Edge-Computing ist entscheidend für die Unterstützung dieser Anwendungen, da es flexible und latenzarme Berechnungen bietet. Container-Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes spielen eine wesentliche Rolle, indem sie mehrere Knoten in Cluster organisieren, um Anwendungen bereitzustellen und auszuführen.

In Edge-Umgebungen können jedoch einige Knoten häufig Cluster beitreten oder verlassen, was zusätzlichen Aufwand bei der Verwaltung von Diensten verursacht. Dieses Problem schränkt die Grösse und Komplexität der Anwendungen ein, die innerhalb eines einzigen Clusters betrieben werden können. Um mit dieser Einschränkung umzugehen, müssen Komponenten über mehrere Cluster verteilt werden, während die Kommunikation zwischen ihnen aufrechterhalten wird.

Die inter-cluster Kommunikation in Edge-Kontexten ist nach wie vor ein sich entwickelndes Feld. Die aktuelle Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf die Platzierung von Arbeitslasten, das Management mehrerer Cluster oder die Erstellung von Clustern basierend auf den Eigenschaften der Knoten. Es mangelt an Forschung darüber, wie die Konnektivität zwischen diesen Komponenten hergestellt werden kann und wie eine solche Konnektivität die Anwendungsleistung beeinflusst. Statische IP-Konnektivität funktioniert möglicherweise gut für Cloud-Umgebungen, erfordert jedoch zu viel Aufwand in dynamischen Umgebungen wie MEC (Multi-Access Edge Computing).

Mehrere neue Open-Source-Projekte zielen darauf ab, die inter-cluster Kommunikation zu verbessern, was Fragen zu ihrer Effektivität und ihrem Einfluss auf die Anwendungsleistung aufwirft.

#Die Untersuchung von Inter-Cluster-Kommunikationstools

In dieser Forschung untersuchen wir drei bemerkenswerte Open-Source-Tools zur inter-cluster Kommunikation: Submariner, ClusterLink und Skupper. Diese Studie konzentriert sich auf Tools, die keine spezifischen Konfigurationen oder Schnittstellen erfordern, was eine einfache Integration in bestehende Systeme ermöglicht. Wir haben eine Open-Source-Testumgebung entworfen, die nur produktionsbereite Open-Source-Tools verwendet und in der Lage ist, verschiedene Netzwerkbedingungen zu simulieren, um reale Edge-Netzwerkeinstellungen darzustellen.

Die inter-cluster Kommunikationstools sind so implementiert, dass sie einen vergleichenden Analyse ermöglichen. Wir haben auch einzigartige Fallstudien für verteilte mobile Anwendungen entworfen, die inter-cluster Kommunikation benötigen. Schliesslich messen wir die Leistung und bewerten die Ergebnisse.

#Forschungsfragen

Um den Einfluss der inter-cluster Kommunikation klarzustellen, haben wir uns drei zentrale Fragen vorgenommen:

1. Wie wirkt sich die Entfernung zwischen Clustern auf die Antwortzeit für latenzempfindliche Anwendungen aus?
2. Was ist der kombinierte Effekt von Clusterentfernung und Payload-Grösse auf die Anwendungsleistung?
3. Wie schneiden verschiedene inter-cluster Kommunikationstools in latenzempfindlichen Situationen ab?

#Hintergrund zur Inter-Cluster-Kommunikation

Kubernetes ist das primäre Werkzeug zur Verwaltung von Arbeitslasten in der Cloud, das Ressourcen in Cluster basierend auf verschiedenen Eigenschaften organisiert. Cluster können dynamisch sein, insbesondere in Szenarien, in denen Knoten häufig ihren Standort wechseln. Statische Cluster hingegen basieren normalerweise auf Hardwaremerkmalen und können die Kompatibilität mit anderen Clustern einschränken.

Die Bereitstellung von Anwendungen über mehrere Cluster gewinnt an Interesse, da sie verschiedene Herausforderungen in verteilten Umgebungen angeht. Geschäftliche Gründe für die Nutzung mehrerer Anbieter sind unter anderem die Vermeidung von Anbieterbindung und die Sicherstellung einer globalen Präsenz. Technische Gründe beinhalten oft die Erfüllung strenger Latenzanforderungen neuer Anwendungen.

Die Forschung zur inter-cluster Kommunikation bleibt im Gange. Einige Studien konzentrieren sich auf die Bewertung der Werkzeugleistung hinsichtlich CPU-Nutzung und maximalem Durchsatz, berücksichtigen jedoch nicht die variierenden Latenzen oder die Menge an Daten, die zwischen Clustern ausgetauscht werden. Darüber hinaus haben Benchmarking-Tools in der Regel ihren Fokus auf die Leistung innerhalb eines einzelnen Cloud-Clusters gelegt, anstatt über mehrere Cluster hinweg.

#Übersicht über Inter-Cluster-Kommunikationstools

Submariner, ClusterLink und Skupper wurden entwickelt, um Herausforderungen der inter-cluster Kommunikation zu bewältigen. Jedes Tool hat seine eigenen Merkmale:

• Skupper arbeitet auf Ebene 7 und erfordert keine Konfiguration von IP-Adressbereichen. Es lässt sich gut skalieren und hat einen geringeren Einrichtungsaufwand.
• Submariner verwendet einen Broker zur Herstellung von Verbindungen und ermöglicht konfigurationlose Kommunikation durch NAT und Firewalls.
• ClusterLink bietet Authentifizierung und detailliertes Berechtigungsmanagement und schafft so eine sichere Umgebung mit begrenztem impliziten Vertrauen.

Alle drei Tools sind in Go programmiert, bieten moderne Verschlüsselung und können ohne Systemänderungen über Kubernetes bereitgestellt werden.

#Anwendungen der inter-Cluster-Kommunikation

Wir haben zwei zentrale Anwendungsfälle definiert, um die Leistung unserer gewählten Tools zu messen:

1. Industrielle Automatisierung: In Fabriken sammeln Sensoren Daten von Maschinen und kommunizieren zurück zur Auswertung und Instandhaltungsmassnahmen. Die Daten werden in einem Cluster vorverarbeitet und in einem anderen bewertet.

2. Fahrzeugentscheidungsassistenz: Fahrzeuge in der Nähe teilen Informationen, um beim sicheren Überholen oder Manövrieren zu helfen. Die Kommunikation erfolgt zwischen Fahrzeugclustern und Strassenstationen.

Für beide Anwendungsfälle ziehen wir messbare Leistungsindikatoren heran und legen typische Payload-Grössen sowie Antwortzeitlimits fest.

#Systemarchitektur und Testbed-Design

Das Testbed, das wir erstellt haben, besteht aus vier physischen Maschinen, die über einen Gigabit-Ethernet-Switch verbunden sind. Diese Maschinen repräsentieren typische Edge-Geräte, die in realen Szenarien eingesetzt werden könnten. Der Software-Stack ist schichtweise aufgebaut, um die Funktionalität sicherzustellen, wobei der Fokus auf Open-Source-Tools liegt.

Das Testbed erlaubt die Manipulation von Netzwerk-Eigenschaften wie Verzögerung und Paketverlust, um unterschiedliche Bedingungen zu simulieren, die die Leistung beeinflussen. Wir setzen ein Linux-basiertes Betriebssystem für Stabilität ein und verwenden eine schlanke Version von Kubernetes, um die Cluster zu verwalten.

#Inter-Cluster-Kommunikationseinrichtungen

Die Cluster sind über das gewählte inter-cluster Kommunikationstool miteinander verbunden, um sicherzustellen, dass Dienste in einem Cluster auf Dienste in einem anderen zugreifen können. Die Anwendungen werden mithilfe eines serverlosen Frameworks bereitgestellt, und wir nutzen ein Lastgenerator-Tool, um den Verkehr zu simulieren und die Antwortzeiten zu messen.

Wir haben unsere Testszenarien auf reale Kommunikationsmuster abgebildet und die Tests entsprechend entworfen. Jeder Test wird mehrere Male wiederholt, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse sicherzustellen.

#Bewertungseinrichtung

Bei der Erstellung der Bewertungseinrichtung ist es unser Ziel, die realen Bedingungen so genau wie möglich nachzubilden. Wir beginnen mit einem Basistest ohne Störungen und messen die Rohleistung jedes Tools unter Standardbedingungen. Danach führen wir Verzögerungen und Paketverluste ein, um längere Distanzen oder schlechtere Verbindungen zu simulieren.

Unsere Tests verfolgen die Zeit, die benötigt wird, um Anfragen zu senden und Antworten zu erhalten, wobei der Fokus auf Antwortzeiten und Netzwerkeigenschaften liegt. Jeder Testzyklus wird mehrmals durchgeführt, um Konsistenz zu gewährleisten und zu vermeiden, dass die Ergebnisse von äusseren Faktoren beeinflusst werden.

#Ergebnisse der Tests

Wir präsentieren die Ergebnisse unserer Tests über verschiedene Szenarien hinweg und heben die Unterschiede in der Leistung zwischen den Tools unter unterschiedlichen Bedingungen hervor.

Für den Anwendungsfall der Fernwartung haben wir festgestellt, dass die Antwortzeiten zunehmen, wenn die Netzwerkbedingungen schlechter werden, insbesondere bei grösseren Payload-Grössen. Submariner schnitt gut bei kleinen Payloads ab, während ClusterLink übertraf, wenn grössere Daten unter schlechten Bedingungen übertragen wurden. Skupper lieferte insgesamt die besten Ergebnisse bei grösseren Datenübertragungen.

Im Fall der Fahrzeugentscheidungsassistenz blieben alle drei Tools innerhalb akzeptabler Antwortzeitlimits, wobei Submariner im Allgemeinen besser abschnitt, wenn es um den Empfang von Daten ging.

#Einschränkungen der Studie

Während diese Studie wertvolle Einblicke bietet, hat sie auch ihre Einschränkungen. Unsere Ergebnisse können je nach Hardwarekonfiguration variieren, da die Leistung der Tools sich ändern könnte. Die Verwendung von TCP-Verbindungen in unseren Tests spiegelt möglicherweise nicht Szenarien wider, in denen mehrere Cluster gleichzeitig kommunizieren.

Die getesteten Payload-Grössen entsprechen möglicherweise nicht denen, die in anderen Anwendungen verwendet werden, und weitere Forschung ist für spezifische Anwendungsfälle erforderlich. Die Reife jedes Tools ist ebenfalls ein Faktor, da ClusterLink noch in der Entwicklung ist, während Submariner und Skupper etabliert sind.

#Fazit

Diese Forschung hebt die Bedeutung der inter-cluster Kommunikation im Edge-Computing hervor. Wir haben die Auswirkungen verschiedener Tools auf die Anwendungsleistung unter unterschiedlichen Netzwerkbedingungen untersucht. Submariner und Skupper zeigen in bestimmten Szenarien starke Leistungen, während ClusterLink in anderen übertrifft. Die Wahl des Tools sollte von den spezifischen Bedürfnissen der Anwendung abhängen, einschliesslich Leistung und Sicherheitsanforderungen.

Diese Arbeit betont, dass das Verständnis und die Bewertung von Kommunikationstools entscheidend sind, um die Leistung in Edge-Computing-Umgebungen zu optimieren. Die schnelle Entwicklung mobiler Netzwerke und Anwendungen erfordert fortlaufende Forschung in diesem Bereich, um neuen Herausforderungen effektiv zu begegnen.