Améliorer l'autoscaling dans les microservices avec DRPC
Un aperçu d'une nouvelle méthode pour mieux gérer les ressources dans les microservices.
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Table des matières
- Le défi de l'autoscaling dans les microservices
- Une nouvelle approche de la Gestion des ressources
- Comment ça marche le DRPC
- Les avantages du DRPC
- Mise en œuvre réelle et performance
- Résultats clés des tests
- Tendances actuelles dans les microservices et l'autoscaling
- L'avenir de la gestion distribuée des ressources
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Les Microservices, c'est une manière de construire des applis en les décomposant en parties plus petites et indépendantes. Chacune de ces parties, appelées microservices, a un rôle spécifique. Ce design facilite le développement et la gestion des applis, car différentes équipes peuvent bosser sur des microservices différents en même temps. Ça permet aussi de faire des changements et des mises à jour plus rapidement. Les microservices communiquent entre eux via des connexions claires, ce qui les rend capables de bosser ensemble même s'ils utilisent des technos différentes.
Avec la montée du cloud computing, plein de grandes boîtes tech comme Amazon, Google, Microsoft et Alibaba ont adopté les microservices pour créer et gérer leurs applis. Mais plus le nombre de microservices augmente, plus c'est compliqué de gérer les ressources qu'ils nécessitent. C'est là qu'entre en jeu l'autoscaling.
L'autoscaling, c'est une méthode qui ajuste le nombre d'instances d'un microservice en fonction de la demande en temps réel. Par exemple, si plein de gens utilisent un service, le système peut automatiquement augmenter le nombre d'instances actives pour gérer cette charge. Quand la demande baisse, il peut réduire le nombre d'instances pour économiser des ressources. L'autoscaling aide à garantir que les applis fonctionnent bien tout en minimisant les coûts.
Le défi de l'autoscaling dans les microservices
Comme les microservices sont connectés, gérer comment les ressources s'ajustent devient plus compliqué. Chaque microservice dépend des autres, créant un réseau de dépendances. Quand un service a besoin de plus de ressources à cause d'une forte demande, ça peut impacter les autres qui dépendent de lui, entraînant des problèmes de performance.
Les stratégies d'autoscaling centralisées, où un seul système prend toutes les décisions d'échelle, peuvent rencontrer des problèmes à mesure que le système grandit. Une approche centralisée peut avoir du mal à suivre quand il y a plein de microservices, menant à des temps de réponse lents et à des échecs possibles. Trouver un moyen de gérer les ressources efficacement sans surcharger certaines parties du système est crucial pour maintenir la performance lorsque la demande fluctue.
Gestion des ressources
Une nouvelle approche de laPour relever ces défis, une nouvelle méthode appelée Provisionnement de Ressources Distribuées pour l'Autoscaling Basé sur Conteneurs (DRPC) a été proposée. Cette approche utilise un système d'apprentissage distribué qui permet à chaque microservice de prendre ses propres décisions d'échelle tout en se coordonnant avec les autres. En s'éloignant d'un modèle centralisé, elle vise à réduire la complexité et à améliorer la Scalabilité.
Dans le DRPC, chaque microservice peut prendre des décisions basées sur ses informations locales. Cela allège la charge d'un système central qui pourrait devenir un goulet d'étranglement. Le système utilise des techniques d'apprentissage pour prendre des décisions éclairées sur quand faire évoluer les ressources, conduisant à des temps de réponse plus rapides et une utilisation plus efficace des ressources.
Comment ça marche le DRPC
Le cadre DRPC est structuré autour de plusieurs composants clés :
Analyse de Charge : Le système surveille en continu le travail que chaque microservice effectue, prédisant les charges futures sur la base des données passées. Un aspect majeur de ce travail consiste à analyser comment les requêtes arrivent et comment les ressources sont actuellement utilisées.
Prise de Décision Décentralisée : Chaque microservice utilise des infos de ses opérations pour décider quand évoluer. Ce processus décisionnel est décentralisé, ce qui signifie que chaque service fonctionne de manière indépendante tout en étant conscient de ce que font les autres.
Boucle de Retour d'Information : Le système apprend en permanence de ses expériences. Quand un microservice évolue, il reçoit un retour sur la performance de cette décision, aidant à affiner les décisions futures.
Optimisation des Ressources : L'objectif ultime du DRPC est d'allouer les ressources de manière optimale. Ça veut dire non seulement évoluer quand c'est nécessaire, mais aussi s'assurer que les ressources ne sont pas gaspillées pendant les périodes de faible demande.
Les avantages du DRPC
Le cadre DRPC offre plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles :
- Scalabilité : En distribuant la prise de décision, le DRPC peut mieux gérer les augmentations de demande sans submerger un point central dans le système.
- Efficacité : Ça peut réduire le gaspillage de ressources en prédisant précisément quand évoluer, assurant un fonctionnement fluide des microservices.
- Temps de Réponse Réduit : Avec des décisions localisées, les microservices peuvent réagir plus rapidement aux changements de demande, offrant un service plus rapide pour les utilisateurs.
Mise en œuvre réelle et performance
Dans des tests pratiques utilisant une application de réservation de billets simulée, le cadre DRPC a démontré son efficacité. L'application avait environ 40 microservices différents gérant diverses tâches comme les achats de billets, la connexion utilisateur et les vérifications de disponibilité.
La performance du DRPC a été comparée à d'autres cadres d'autoscaling courants. Les résultats ont montré que certaines méthodes traditionnelles comme l'Autoscaling Basé sur Seuils (qui fait évoluer les ressources en fonction de limites fixes) fonctionnaient bien sous faible charge, mais avaient du mal quand la demande augmentait. En revanche, le DRPC a montré une amélioration marquée dans la gestion des ressources durant les périodes de forte demande, permettant des temps de réponse plus rapides et des taux d'échec plus bas.
Résultats clés des tests
- Taux de Réussite Amélioré : Le nombre de requêtes réussies traitées par le système a considérablement augmenté avec le DRPC par rapport aux méthodes traditionnelles.
- Taux d'Échec Réduit : Le DRPC a réduit le nombre de requêtes échouées, indiquant un service plus fiable.
- Temps de Réponse Plus Rapides : Les temps de réponse moyens ont diminué, rendant l'expérience utilisateur plus fluide.
Tendances actuelles dans les microservices et l'autoscaling
À mesure que la technologie continue d'évoluer, l'adoption des microservices devient de plus en plus répandue. Des tendances comme la containerisation, où les applications sont emballées avec toutes leurs dépendances, améliorent la fiabilité et la portabilité des microservices. Kubernetes, un système de gestion des applications containerisées, est communément utilisé pour faire tourner des microservices, permettant une mise à l'échelle et une gestion faciles.
Avec des volumes de données croissants et un comportement utilisateur plus dynamique, l'avenir des méthodes d'autoscaling repose sur des systèmes d'apprentissage avancés. Des techniques comme l'apprentissage par renforcement, où le système apprend des décisions passées pour faire de meilleurs choix futurs, gagnent en popularité.
L'avenir de la gestion distribuée des ressources
En regardant vers l'avenir, l'objectif sera de peaufiner encore le cadre DRPC. La recherche visera à réduire la surcharge réseau causée par le traitement distribué et à améliorer la vitesse à laquelle le système peut s'adapter aux charges de travail changeantes. Il y a aussi de la place pour améliorer l'intégration de techniques capables de détecter des anomalies dans les schémas de charge de travail, aidant le système à réagir plus efficacement aux changements inattendus.
De plus, l'objectif est d'intégrer le DRPC dans des environnements de production à plus grande échelle. Le tester au sein de plateformes comme des clouds publics peut aider à identifier les moteurs de performance et les goulets d'étranglement, permettant des améliorations basées sur l'utilisation dans le monde réel.
Conclusion
Le passage aux microservices présente à la fois des opportunités et des défis. Gérer efficacement la scalabilité est crucial pour s'assurer que les applications peuvent gérer les charges de manière efficace sans compromettre la performance. Le cadre DRPC propose une solution avant-gardiste qui combine prise de décision décentralisée et méthodologies d'apprentissage avancées.
En s'éloignant de la gestion centralisée et en permettant aux microservices de fonctionner de manière plus indépendante, le DRPC a montré un potentiel significatif pour améliorer la réponse des applications à la demande. À mesure que ce domaine de recherche progresse, on risque de voir encore plus de solutions innovantes répondant aux complexités du design et de la mise en œuvre des applis modernes.
Titre: DRPC: Distributed Reinforcement Learning Approach for Scalable Resource Provisioning in Container-based Clusters
Résumé: Microservices have transformed monolithic applications into lightweight, self-contained, and isolated application components, establishing themselves as a dominant paradigm for application development and deployment in public clouds such as Google and Alibaba. Autoscaling emerges as an efficient strategy for managing resources allocated to microservices' replicas. However, the dynamic and intricate dependencies within microservice chains present challenges to the effective management of scaled microservices. Additionally, the centralized autoscaling approach can encounter scalability issues, especially in the management of large-scale microservice-based clusters. To address these challenges and enhance scalability, we propose an innovative distributed resource provisioning approach for microservices based on the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient algorithm. This approach enables effective autoscaling decisions and decentralizes responsibilities from a central node to distributed nodes. Comparative results with state-of-the-art approaches, obtained from a realistic testbed and traces, indicate that our approach reduces the average response time by 15% and the number of failed requests by 24%, validating improved scalability as the number of requests increases.
Auteurs: Haoyu Bai, Minxian Xu, Kejiang Ye, Rajkumar Buyya, Chengzhong Xu
Dernière mise à jour: 2024-07-14 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.10169
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.10169
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Liens de référence
- https://www.michaelshell.org/
- https://www.michaelshell.org/tex/ieeetran/
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- https://www.latex-project.org/
- https://www.michaelshell.org/tex/testflow/
- https://www.ctan.org/pkg/ifpdf
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- https://www.ctan.org/pkg/graphicx
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- https://www.tug.org/applications/pdftex
- https://www.ctan.org/pkg/amsmath
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- https://www.ctan.org/pkg/array
- https://www.ctan.org/pkg/subfig
- https://www.ctan.org/pkg/fixltx2e
- https://www.ctan.org/pkg/stfloats
- https://www.ctan.org/pkg/dblfloatfix
- https://www.ctan.org/pkg/endfloat
- https://www.ctan.org/pkg/url
- https://github.com/vincent-haoy/DRPC