МЕТОДИКА ОПТИМІЗАЦІЇ РОЗМІЩЕННЯ КОНТЕЙНЕРІВ У РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМАХ

Анотація

Контейнеризація є одним з ключових рішень в управлінні розподіленими сервісами завдяки своїй масштабованості та ефективному використанню ресурсів. Проте неефективне розміщення контейнерів у розподілених обчислювальних середовищах може спричиняти дисбаланс у навантаженні між вузлами, знижувати загальну продуктивність системи та збільшувати час відповіді. Мета дослідження полягає в розробці методики динамічного розміщення контейнерів у розподілених обчислювальних середовищах, яка не потребує прогнозних моделей і дозволяє підвищити стабільність функціонування вебпорталів. Для реалізації поставленої мети проаналізовано існуючі підходи до контейнеризації, а також розроблено алгоритм, що базується на поточному моніторингу ресурсів, пріоритетності завдань і обмеженнях доступності. Методи дослідження включали моделювання тестового середовища, розгортання сервісів у контейнерах Docker, оркестрацію в Kubernetes, моніторинг через Prometheus і аналіз метрик продуктивності. У роботі запропоновано удосконалену методику оптимізації розміщення контейнерів, що ґрунтується на аналізі поточного стану ресурсів у режимі реального часу, з урахуванням обсягу використання процесора, пам’яті, мережевого трафіку та важливості виконуваних завдань. На відміну від традиційних підходів, які застосовують фіксовані правила чи прогнозні моделі, розроблений метод використовує адаптивне реагування на змінні умови середовища без попередніх оцінок. Методика забезпечує збалансований розподіл навантаження та підвищує стабільність функціонування системи. Результати демонструють, що запропонована методика дозволила зменшити середній час відгуку на 34 %, скоротити кількість збоїв на 75 % і підвищити ефективність використання ресурсів на 37 % порівняно з базовими алгоритмами (Round-Robin, статичне планування, прогнозні моделі). Результати тестування у середовищі з симульованим навантаженням показали зменшення часу виконання завдань на 20–35 % і зростання ефективності використання обчислювальних ресурсів. Практичне значення роботи полягає у можливості інтеграції методики в DevOps-цикли CI/ CD, де важлива гнучкість, масштабованість і надійність. Розглянутий підхід доцільно застосовувати в умовах динамічних хмарних середовищ, систем мікросервісної архітектури, автоматизованих процесів розгортання (CI/CD), а також у високонавантажених веб-платформах. Методика може слугувати основою для подальших досліджень в області інтелектуального розміщення сервісів і самонавчальних систем керування ресурсами.