Podpora pro prediktivní škálování aplikací na platformě Kubernetes
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této práce je vytvořit nové rozhraní, které umožní uživateli zpracovávat sbírané metriky pro škálování podle definované formule (např. využití průměrné hodnoty, matematických rovnic, podmíněných příkazů apod.), kterou sám definuje. Dále umožňuje využít externí rozhraní pro připojení komponenty, který definuje vlastní škálovací chování, pomocí kterého může uživatel docílit automatizovaného prediktivního škálování aplikací na platformě Kubernetes. Zvolené problémy jsem vyřešil upravením jádra KEDY implementací nového rozhraní pro škálování podle vlastní formule s aritmetickými a podmiňovacími výrazy a možnosti připojení vlastní externí metody pro výpočet metrik pomocí gRPC technologie. Vytvořené řešení poskytuje flexibilnější způsob zpracovávání metrik a také umožňuje implementovat způsob zcela vlastní
The goal of this work is to create a new interface that will allow users to process collected metrics for scaling according to a formula (e.g. average value, mathematical equations, conditional statements) defined by a user. It also allows users to use an external interface for connecting KEDA to a component that defines its own scaling behavior, with which the user can achieve more complex solutions like automated predictive scaling of applications on Kubernetes platform. I solved the selected problems by modifying the KEDA core by implementing a new interface for scaling according to a custom formula with arithmetic and conditional expressions and the ability to connect a custom external remote method for calculating metrics using gRPC technology. The created solution provides a more flexible way to process metrics and also allows user to implement their own methods.
The goal of this work is to create a new interface that will allow users to process collected metrics for scaling according to a formula (e.g. average value, mathematical equations, conditional statements) defined by a user. It also allows users to use an external interface for connecting KEDA to a component that defines its own scaling behavior, with which the user can achieve more complex solutions like automated predictive scaling of applications on Kubernetes platform. I solved the selected problems by modifying the KEDA core by implementing a new interface for scaling according to a custom formula with arithmetic and conditional expressions and the ability to connect a custom external remote method for calculating metrics using gRPC technology. The created solution provides a more flexible way to process metrics and also allows user to implement their own methods.
Description
Citation
FRIDRICH, D. Podpora pro prediktivní škálování aplikací na platformě Kubernetes [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc. (člen)
Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (člen)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných, např. k upřesnění cílů práce a implementovaných řešení. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře / B.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení