VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija, tema  „Research of service level agreement aware autoscaling algorithms for containerized cloud-native applications“ („Konteinerizuotų debesų kompiuterijos programų sistemų automatinio masteliavimo algoritmų, pagrįstų susitarimu dėl paslaugos lygio, tyrimas“), kurią parengė doktorantė Olesia Pozdniakova. Disertacija rengta 2016–2025 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovas – prof. dr. Dalius Mažeika.

Disertacija ginama viešame Informatikos inžinierijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2025 m. gegužės 16 d. 13 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje.

Kuriant debesų kompiuterijos taikomąsias programas, daug dėmesio skiriama tam, kad konteinerizuoti mikroservisai būtų lengvai masteliuojami bei turėtų silpną sankibą, kas užtikrina sklandų taikomųjų sistemų diegimą debesų kompiuterijos ar konteinerių orkestravimo platformose. Automatinio masteliavimo komponentas (angl. autoscaler) yra esminis elementas, kai kalbama apie skaičiavimo resursų dinaminį paskirstymą, reaguojant į resursų poreikį. Kai automatinis masteliavimo komponentas paskirsto resursus, jis turi spręsti terminų bei tinkamo resursų kiekio nustatymo uždavinius, kurie daro įtaką paslaugos kokybei. Todėl dauguma automatinio masteliavimo algoritmų siekia rasti pusiausvyrą tarp susitarimo dėl paslaugų teikimo lygio (angl. Service Level Agreement, SLA) sąlygų pažeidimų išvengimo ir efektyvaus išlaidų ar energijos valdymo. Siekiant išspręsti paslaugų kokybės užtikrinimo problemas ir sumažinti SLA pažeidimų riziką, buvo sukurti įvairūs taisyklėmis pagrįsti automatinio mastelio keitimo metodai. Šiame tyrime pristatomi du novatoriški, savaime prisitaikantis automatinio masteliavimo sprendimai. Pirmas sprendimas skirtas palaikyti paslaugų teikimo lygio tiksluose (angl. Service Level Obectives, SLOs) nurodytą lygį tais atvejais, kai jis pablogėja dėl netinkamo ar uždelsto resursų teikimo. Sprendimu siekiama palaikyti nustatytą paslaugų lygį bei atstatyti jį degradavus. Taip pat šiame tyri- me pristatomas naujas, žiniomis apie SLA pagrįstas dinaminio slenksčio (angl. threshold) koregavimo algoritmas, skirtas CPU apkrovos slenksčiams nustatyti. Algoritmas siekia užtikrinti tokį resursų kiekį, kad taikomosios programos atsako į užklausas laikas neviršytų nustatyto paslaugos lygio tiksluose daugiau kartų nei leidžiama pagal paslaugos susitarimą. Be to, algoritmas siekia užtikrinti, kad teikiamos paslaugos kokybė kuo labiau atitiktų nustatytą paslaugos teikimo lygio tikslą, taip mažindamas resursų švaistymą. Slenksčiui nustatyti naudojami tiriamieji duomenų analizės metodai ir slankiojo vidurkio glodinimas. HPA yra plačiausiai naudojamas automatinio masteliavimo komponentas. Jis išlieka populiarus dėl pakankamai paprasto valdymo ir integravimo su kitais Kubernetes komponentais. Dėl šios priežasties tyrime siūlomi automatinio masteliavimo sprendimai yra palyginti su HPA. Tyrimo tikslas yra įvertinti siūlomų sprendimų gebėjimą veikti pagal nustatytus SLO, kartu įvertinant jų efektyvumą paskirstyti resursus, esant įvairių tipų apkrovoms. Rezultatų analizė rodo, kad siūlomi sprendimai sėkmingai paskirsto resursus, užtikrindami SLO palaikymą ar SLO atkūrimą. Disertacijos rezultatai buvo paskelbti 6 moksliniuose leidiniuose, iš kurių 2 – recenzuojamuose mokslo žurnaluose, indeksuotuose Web of Science, ir pristatyti 5 tarptautinėse konferencijose.

Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.