ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ ВЕРТИКАЛЬНОГО ТА ГОРИЗОНТАЛЬНОГО МАШТАБУВАННЯ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ СИСТЕМ

DOI: 10.31673/2412-4338.2024.036268

Анотація

В статті розглядається актуальна проблема масштабування обчислювальних систем, що є ключовим фактором для забезпечення ефективної роботи сучасних інформаційних систем. Дослідження зосереджено на порівняльному аналізі двох основних підходів до масштабування: вертикального та горизонтального. Метою роботи є визначення оптимального методу масштабування для різних типів навантажень та обчислювальних ресурсів. Для досягнення мети було проведено детальний аналіз існуючих досліджень, а також експериментальні дослідження на основі створених моделей обчислювальних систем. В результаті дослідження було встановлено, що вибір методу масштабування залежить від конкретних вимог до системи, таких як вартість, продуктивність, надійність та гнучкість. Важливим критерієм також є наявність спеціалістів та інфраструктури для побудови того чи іншого рішення, що впливає на можливість вибору в цілому. Було виявлено, що горизонтальне масштабування є більш ефективним для систем з високою динамічністю навантаження, тоді як вертикальне масштабування краще підходить для систем з високими вимогами до обчислювальної потужності окремого вузла. Отримані результати можуть бути використані для розробки рекомендацій щодо вибору оптимального методу масштабування для конкретних застосувань. Результати отримані за допомогою використання існуючих IaaS (Інфраструктура як сервіс) таких як AWS та Azure, а також розгортання тестового серверу в локальних умовах. Перспективи подальших досліджень полягають у розробці гібридних методів масштабування, що поєднують переваги вертикального та горизонтального масштабування, а також у дослідженні впливу нових технологій, таких як контейнеризація та серверless архітектури, на ефективність масштабування.

Ключові слова: масштабування, вертикальне масштабування, горизонтальне масштабування, обчислювальні системи, надійність.

Список використаних джерел
1. A. Kwan, J. Wong, H.A. Jacobsen and V. Muthusamy, "HyScale: Hybrid and Network Scaling of Dockerized Microservices in Cloud Data Centres," 2019 IEEE 39th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), Dallas, TX, USA, 2019, pp. 80-90
2. Afzal, S., Kavitha, G. Load balancing in cloud computing – A hierarchical taxonomical classification. J Cloud Comp 8, 22 (2019).
3. S. Spinner et al., "Runtime Vertical Scaling of Virtualized Applications via Online Model Estimation," 2014 IEEE Eighth International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems, London, UK, 2014, pp. 157-166
4. What are race conditions?: Some issues and formalizations 1992. URL: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/130616.130623
5. Bhagwan, R., Savage, S., Voelker, G.M. (2003). Understanding Availability. In: Kaashoek, M.F., Stoica, I. (eds) Peer-to-Peer Systems II. IPTPS 2003. Lecture Notes in Computer Science, vol 2735. Springer, Berlin, Heidelberg.
6. Sivasubramanian S. Szymaniak M. Pierre G. van Steen M. (2004). Replication for web hosting systems.ACM Computing Surveys, 36(3), 291–334.
7. Sakurai, H., Phung-Duc, T. Scaling limits for single server retrial queues with two-way communication. Ann Oper Res 247, 229–256 (2016).