АНАЛІЗ І ПРОЕКТУВАННЯ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ КЛАСТЕРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2021.14.186191Ключові слова:
розподілені системи, кластерні технології, теорема САР, аналіз і проектування розподілених систем, горизонтальне і вертикальне масштабуванняАнотація
У даній роботі виконано огляд деяких сучасних рішень, що забезпечують аналіз і проектування розподілених систем на основі кластерних технологій. Ці рішення ґрунтуються на використанні теореми CAP, яка стверджує, що для розподіленої комп'ютерної системи неможливо одночасно забезпечити виконання більше двох із трьох властивостей: узгодженості даних, доступності та стійкості до розділення. Стосовно до даної теорії наводиться формалізація визначення властивостей для інформаційних і розподілених систем.
Розглядається використання механізмів масштабованості в двох напрямках: вертикального масштабування (при якому відбувається нарощування обчислювальної потужності одного сервера) та горизонтального масштабування (при якому виконується нарощування великої кількості серверів в межах одного кластеру). Також, описується етап аналізу розподілених систем, де основна увага приділяється горизонтальному масштабуванню.
У роботі наводиться приклад створення програмного оточення для проведення експериментальних досліджень в області оцінки роботи розподілених систем. В основі побудованої розподіленої системи знаходиться кластер, який об'єднує корпоративну мережу з трьома локальними підмережами та до 40 серверів. Кожен сервер може мати кілька віртуальних машин з різними операційними системами. Наведено приклади програмного коду, який створює поди на яких встановлюється веб-сервер nginx, горизонтальне масштабування створеного поду та перевіряє поточний стану створених об'єктів і запуск подів.
Проведена робота надає можливість отримання і аналізу експериментальних даних на наступних етапах дослідження кластерних систем за допомогою навантажувальних впливів на веб-сервери і бази даних.
Завантаження
Посилання
Cooper, B. et al. (2008). PNUTS: Yahoo!’s Hosted Data Serving Platform. VLDB Endowment (VLDB 08), 1277-1288.
Sobel, J. (2008). Scaling Out. Facebook Engineering Notes. www.facebook.com/note.php?note_id=23844338919&id=9445547199.
Fox, A., Gribble, S. D., Chawathe, Y., Brewer, E. A., Gauthier, P. (1997). Cluster-based scalable network services. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 31(5), 78–91. https://doi.org/10.1145/269005.266662.
Brewer, E. (2012). CAP twelve years later: How the "rules" have changed. Computer, 45(2), 23–29. https://doi.org/10.1109/mc.2012.37.
Brewer, E. A. (2001). Lessons from giant-scale services. IEEE Internet Computing, 5(4), 46–55. https://doi.org/10.1109/4236.939450.
Abadi, D. (2010). Problems with CAP, and Yahoo’s Little Known NoSQL System. DBMS Musings, blog. http: //dbmsmusings. blogspot.com/2010/04/problems-with-cap-and-yahoos-little.html.
Brewer, E. A. (2000). Towards robust distributed systems. In the nineteenth annual ACM symposium. ACM Press. https://doi.org/10.1145/343477.343502
Mahajan, P.. Alvisi, L., Dahlin, M. (2011). Consistency, Availability, and Convergence, tech. report UTCS TR-11-22. Univ. of Texas at Austin.
Shapiro, M. (2011). Convergent and Commutative Replicated Data Types. Bulletin of the EATCS, 104, 67-88.
Gilbert, S., Lynch, N. (2002). Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services. ACM SIGACT News, 33(2), 51–59. https://doi.org/10.1145/564585.564601.
DeCandia, G. (2007). Dynamo: Amazon's Highly Available Key-Value Store. In 21st ACM SIGOPS Symp. Operating Systems Principles (SOSP 07) ACM (p. 205-220).
Hale, C. (2010). You Can’t Sacrifice Partition Tolerance. http:// codahale.com/you-cant-sacrifice-partition-tolerance
Du, B., Brewer, E. A. (2008). DTWiki: A Disconnection and Intermittency Tolerant Wiki. In 17th Int’ l Conf. World Wide Web [Online]. ACM (p. 945-952)
