Dehury, Chinmaya Kumar, juhendajaChernetskyi, VolodymyrTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2024-10-102024-10-102023https://hdl.handle.net/10062/105314Tänapäeval töötavad paljud rakendused konteinerite mikroteenustena, mis töötavad mitme masinaga klastrites pilvandmetöötluse keskkondades. Konteinerite ja masinate paigutuse kõrge kvaliteet suurendab läbilaskevõimet, vähendab latentsust ja parandab klastri ressursside kasutamist. Optimaalne paigutus saavutatakse keeruliste mitmemõõtmeliste optimeerimisülesannete lahendamisega. Kuid vastuseks pilvekeskkonna väga muutlikule olemusele valivad kaasaegsed konteinerihaldussüsteemid mitteoptimaalse paigutuse, eelistades kiiret otsustamist. Aja jooksul need kehvad otsused süvenevad, suurendades vajadust paigutuse ümberhindamise järele. Saadaolevad ümberhindamise lahendused muudavad konteinerite paigutust, pannes need uuesti läbi sama paigutusprotsessi, ilma et tulemused paraneksid. Selle probleemi lahendamiseks esitatakse selles lõputöös uudne paigutuse ümberhindamise algoritm, mis põhineb osakeste sülemi optimeerimise lähenemisviisil, keskendudes infrastruktuuri kulude optimeerimisele. Integreerides tsoonidevahelisi võrguliikluskulusid, saavutab pakutud algoritm kulude vähendamise, mis on suurem kui tavapäraste lahenduste abil, mis keskenduvad ainult ressursikulude arvutamisele. Algoritmi stabiilsust suuremõõtmelistes tihedalt piiratud diskreetsetes otsinguruumides suurendas osakeste positsiooni täiustatud lähtestamine. Empiirilised hinnangud näitavad pakutud algoritmi tõhusust, ületades traditsioonilisi optimeerimisprobleemide lahendajaid, ületades samal ajal täpsuse osas standardseid osakeste sülemi optimeerimise rakendusi.enAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 EstoniaOsakeste sülemi optimeerimineKubernetesvõrguühenduseta ajakavamikroteenuste arhitektuurkulude optimeeriminepilvandmetöötlushajutatud süsteemidmagistritöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis