Features of microservices placement of  learning management systems in hybrid clouds

I.P. Malinich; Y.V. Ivanchuk

doi:10.34185/1562-9945-3-158-2025-16

Автор(и)

I.P. Malinich
Y.V. Ivanchuk

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-3-158-2025-16

Ключові слова:

мікросервіс, хмара, сервер, контейнеризація, система управління навчанням, хмарні обчислення.

Анотація

У статті приділяється увага різним підходам та методам розміщення мікросервісів у хмарах, а також особливості їх застосування при розміщенні у гібридній хмарі мікросервісів систем управління навчанням. Актуальність дослідження полягає у тому що перенесення у хмару високонавантажених систем управління навчанням з великої кількістю інтеграційних зв’язків з іншими сервісами є досить складним завданням, яке не завжди можна вирішити за допомогою існуючих методів. Метою даного дослідження є розробка рішення для впорядкування потоків даних процесу розміщення мікросервісів з використанням різних методів та врахуванням особливостей освітніх інформаційних систем. Завдяки використанню методу структурного аналізу створено схему потоків даних автоматизованого розміщення мікросервісів систем управління навчанням у гібридній хмарі. Також розглянуто різні методи розміщення мікросервісів у хмарах: практичні та наукові, а також порівняно їх недоліки та переваги. Визначено основні показники оцінки мережевої доступності, які застосовуються для розміщення мікросервісів. Завдяки запропонованій схемі потоків даних автоматизованого розміщення мікросервісів у гібридній хмарі визначено способи вдосконалення методів розподілу мікросервісів таким чином щоб вони давали користувачеві достатній контроль над процесом, а також враховували особливості систем управління навчанням.

Посилання

Bisikalo, O. V., Palamarchuk, Y. A., & Kovalenko, O. O. (2017). Results of the implemen-tation of the pilot project of the management system for learning and coordination of educa-tional, methodological, and scientific activities "JetIQ". In Proceedings of the 9th Scientific and Practical Conference, Lviv, November 21-23, 2017 (pp. 73-77). Lviv: Publishing House of the Shevchenko Scientific Society.

Comer, D. (2021). The Cloud Computing Book: The Future of Computing Explained. Chapman and Hall/CRC.

Palamarchuk, Y.A. (2022). Methods of building microservice architecture of e-learning systems. Information Technologies and Computer Engineering, (1), 43-54.

Chawla, H., & Kathuria, H. (2019). Building microservices applications on Microsoft az-ure: designing, Developing, Deploying, and Monitoring. Apress.

Малініч І., & Паламарчук, Є. (2017). Способи отримання доступу до метаданих ста-тей через API-інтерфейси пакету програмного забезпечення DSpace. In Proceedings of the XLVI Scientific and Technical Conference of VNTU Departments, Vinnytsia, March 22-24, 2017.

Денесяк, О. І., & Паламарчук, Є. А. (2021). Комплексна система прокторингу у ін-формаційних технологіях аналізу контексту в системах оцінювання знань. Вісник ВПІ, (6), 93-99.

Hu, Y., de Laat, C., & Zhao, Z. (2019). Optimizing service placement for microservice ar-chitecture in clouds. Applied Sciences, 9(21), 4663. https://doi.org/10.3390/app9214663

Magda, D. (2022). Run Java microservices across multiple cloud regions with Spring Cloud. DZone. Retrieved from https://dzone.com/articles/run-java-microservices-across-multiple-cloud-regio

Garapati, S. E., Giral, E., & Antonijević, S. (2022). Rethinking Monitoring for Cloud Envi-ronments: BMC Software AIOps Case Study. In European Conference on Service-Oriented and Cloud Computing (pp. 109-115). Cham: Springer Nature Switzerland.

Chen, X., Tang, S., Lu, Z., Wu, J., Duan, Y., Huang, S. C., & Tang, Q. (2019). iDiSC: A new approach to IoT-data-intensive service components deployment in edge-cloud-hybrid systems. IEEE Access, 7, 59172–59184.

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8706879

Petrakis, E. G., Skevakis, V., Eliades, P., Aznavouridis, A., & Tsakos, K. (2023). ModSoft-HP: Fuzzy Microservices Placement in Kubernetes. Electronics, 13(1), 65.

Guerrero, C., Lera, I., & Juiz, C. (2019). A lightweight decentralized service placement policy for performance optimization in fog computing. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 10, 2435–2452. https://doi.org/10.1007/s12652-018-10068-5

Selimi, M., Cerdà-Alabern, L., Freitag, F., Veiga, L., Sathiaseelan, A., & Crowcroft, J. (2019). A lightweight service placement approach for community network micro-clouds. Journal of Grid Computing, 17, 169–189. https://doi.org/10.1007/s10723-018-09427-2

Wang, M., Meng, X., & Zhang, L. (2011). Consolidating virtual machines with dynamic bandwidth demand in data centers. INFOCOM 2011, 71–75.

Meng, X., Pappas, V., & Zhang, L. (2010). Improving the scalability of data center net-works with traffic-aware virtual machine placement. In Proceedings of the 2010 IEEE INFOCOM (pp. 1–9). San Diego, CA, USA.

Alicherry, M., & Lakshman, T. (2012). Network-aware resource allocation in distributed clouds. In Proceedings of the 2012 IEEE INFOCOM (pp. 963–971). Orlando, FL, USA.

Leitner, P., Cito, J., & Stöckli, E. (2016). Modelling and managing deployment costs of microservice-based cloud applications. In Proceedings of the 9th International Conference on Utility and Cloud Computing (pp. 165–174). ACM. Shanghai, China.

Yusoh, Z. I. M., & Tang, M. (2010). A penalty-based genetic algorithm for the composite SaaS placement problem in the cloud. In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (pp. 1–8). Barcelona, Spain.

Rogers, O. (2022). Cloud SLAs punish, not compensate. Uptime Institute. Retrieved from https://journal.uptimeinstitute.com/cloud-slas-punish-not-compensate/

Pressman, R. S. (1982). Software Engineering – A Practitioner's Approach (4 ed.). McGraw-Hill. ISBN 0-07-052182-4.

Tulka, T. (2020). How cohesion and coupling correlate. Retrieved from https://blog.ttulka.com/how-cohesion-and-coupling-correlate/

Ivanchuk, Y. V., Horobets, Y. V., & Koval, K. O. (2022). Method for increasing the de-gree of protection in message encryption based on a time-constant algorithm. System Tech-nologies: Regional Interuniversity Collection of Scientific Papers, 2(139), 3–13. https://doi.org/10.34185/1562-9945-2-139-2022-01