Kubernetes as an Availability Manager for Microservice Based Applications
Notice bibliographique
Résumé
The architectural style of microservices has been gaining popularity in recent years. In this architectural style, small and loosely coupled modules are deployed and scaled inde-pendently to compose cloud-native applications. Microservices are maintained and tested easily and are faster at startup time. However, to fully leverage from the benefits of the archi-tectural style of microservices, it is necessary to use technologies such as containerization. Therefore, in practice, microservices are containerized in order to remain isolated and light-weight and are orchestrated by orchestration platforms such as Kubernetes. Kubernetes is an open-source platform that defines a set of building blocks which collectively provide mecha-nisms for orchestrating containerized microservices. The move towards the architectural style of microservices is well underway and carrier-grade service providers are migrating their lega-cy applications to a microservice based architecture running on Kubernetes. However, service availability remains a concern. Service availability is measured as the percentage of time the service is provisioned. High Availability (HA) is a non-functional requirement for service availability of at least 99.999%. Although the characteristics of microservice based architec-tures naturally contribute to improving the availability, Kubernetes as an orchestration plat-form for microservices needs to be evaluated in terms of availability. Therefore, in this thesis, we identify possible architectures for deploying stateless and stateful microservice based ap-plications with Kubernetes and evaluate Kubernetes from the perspective of availability it provides for its managed applications. Our experiment’s results show that the healing capabili-ties of Kubernetes are not sufficient for providing high availability, especially for stateful ap-plications. Therefore, we propose a State Controller which integrates with Kubernetes and allows for state replication and automatic service redirection to the healthy microservice instance. We conduct experiments to evaluate our solution and compare the different archi-tectures from an availability perspective and scaling overhead. The results of our investiga-tions show that our solution improves the recovery time of stateful microservice based appli-cations by 55% and even up to 99% in certain cases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».