{"id":37745,"date":"2019-10-31T22:19:28","date_gmt":"2019-10-31T19:19:28","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/balansirovka-nagruzki-v-openstack-chast-2\/"},"modified":"2019-10-31T22:19:28","modified_gmt":"2019-10-31T19:19:28","slug":"balansirovka-nagruzki-v-openstack-chast-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/balansirovka-nagruzki-v-openstack-chast-2","title":{"rendered":"Lastverteilung in OpenStack (Teil 2)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>In <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/461483\/\">in einem fr\u00fcheren Artikel<\/a><\/noindex> Wir haben \u00fcber die Versuche berichtet, Watcher zu verwenden und einen Testbericht vorgestellt. Solche Tests f\u00fchren wir regelm\u00e4\u00dfig durch, um die Lastverteilung und andere kritische Funktionen gro\u00dfer Unternehmens- oder Betreiber-Clouds zu optimieren.<\/p>\n<p>Die hohe Komplexit\u00e4t der zu l\u00f6senden Aufgabe erfordert m\u00f6glicherweise mehrere Artikel zur Beschreibung unseres Projekts. Heute ver\u00f6ffentlichen wir den zweiten Artikel der Reihe, der sich mit der Lastverteilung von virtuellen Maschinen in der Cloud besch\u00e4ftigt. <\/p>\n<h3>Einige Begriffsdefinitionen<\/h3>\n<p>\nDas Unternehmen VmWare hat das DRS-Tool (Distributed Resource Scheduler) eingef\u00fchrt, um die Last in seiner entwickelten und angebotenen Virtualisierungsumgebung zu verteilen. <\/p>\n<p>Wie auf <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/searchvmware.techtarget.com\/definition\/VMware-DRS\">searchvmware.techtarget.com\/definition\/VMware-DRS<\/a><\/noindex><br \/>\n<i>\u201eVMware DRS (Distributed Resource Scheduler) ist ein Tool, das die Rechenlasten mit den verf\u00fcgbaren Ressourcen in einer virtuellen Umgebung ausgleicht. Das Tool ist Teil des Virtualisierungspakets namens VMware Infrastructure.<\/p>\n<p>Mit VMware DRS legen die Benutzer Regeln f\u00fcr die Verteilung physischer Ressourcen zwischen virtuellen Maschinen (VM) fest. Das Tool kann entweder manuell oder automatisch konfiguriert werden. VMware-Ressourcengruppen k\u00f6nnen problemlos hinzugef\u00fcgt, entfernt oder reorganisiert werden. Auf Wunsch k\u00f6nnen die Ressourcengruppen zwischen verschiedenen Gesch\u00e4ftseinheiten isoliert werden. Wenn die Arbeitslast einer oder mehrerer virtueller Maschinen erheblich variiert, verteilt VMware DRS die virtuellen Maschinen zwischen den physischen Servern neu. Sinkt die gesamte Arbeitslast, k\u00f6nnen einige physische Server vor\u00fcbergehend abgeschaltet werden, w\u00e4hrend die Arbeitslast konsolidiert wird.<\/i><\/p>\n<h3>Warum ist Lastverteilung n\u00f6tig?<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nUnserer Meinung nach ist DRS eine unverzichtbare Funktion der Cloud, auch wenn das nicht bedeutet, dass DRS immer und \u00fcberall eingesetzt werden muss. Je nach Zweck und Anforderungen der Cloud k\u00f6nnen unterschiedliche Bed\u00fcrfnisse an DRS und an die Methoden der Lastverteilung bestehen. Es gibt m\u00f6glicherweise Situationen, in denen Lastverteilung \u00fcberhaupt nicht n\u00f6tig oder sogar sch\u00e4dlich ist.<\/p>\n<p>Um besser zu verstehen, wo und f\u00fcr welche Kunden DRS ben\u00f6tigt wird, betrachten wir deren Ziele und Anforderungen. Clouds lassen sich in \u00f6ffentliche und private unterteilen. Hier sind die Hauptunterschiede zwischen diesen Cloud-Arten und den Zielen der Kunden.<\/p>\n<p>Private Clouds \/ Gro\u00dfe Unternehmensklienten<br \/>\n\u00d6ffentliche Clouds \/ Kleine und mittlere Unternehmen, Einzelpersonen<\/p>\n<p>Hauptkriterium und Ziele des Anbieters<br \/>\nBereitstellung eines zuverl\u00e4ssigen Services oder Produkts<br \/>\nSenken der Kosten f\u00fcr Dienstleistungen im Wettbewerb auf dem Markt<\/p>\n<p>Anforderungen an den Service<br \/>\nZuverl\u00e4ssigkeit auf allen Ebenen und in allen Systemelementen<\/p>\n<p>Garantierte Leistung<\/p>\n<p>Priorisierung der virtuellen Maschinen in mehrere Kategorien\u00a0<\/p>\n<p>Informations- und physische Datensicherheit<\/p>\n<p>SLA und 24\/7 Support<br \/>\nMaximale Einfachheit beim Erhalt des Services<\/p>\n<p>Relativ einfache Dienstleistungen<\/p>\n<p>Die Verantwortung f\u00fcr die Daten liegt beim Kunden<\/p>\n<p>Eine Priorisierung der VMs ist nicht erforderlich<\/p>\n<p>Informationssicherheit auf dem Niveau typischer Services, die Verantwortung liegt beim Kunden<\/p>\n<p>Es kann zu Ausf\u00e4llen kommen<\/p>\n<p>Kein SLA, die Qualit\u00e4t ist nicht garantiert<\/p>\n<p>Support per E-Mail<\/p>\n<p>Backups sind nicht zwingend erforderlich<\/p>\n<p>Besonderheiten des Kunden<br \/>\nSehr breites Anwendungsspektrum.<\/p>\n<p>Legacy-Anwendungen, die im Unternehmen geerbt wurden.<\/p>\n<p>Komplexe, ma\u00dfgeschneiderte Architekturen f\u00fcr jeden Kunden.<\/p>\n<p>Affinity-Regeln.<\/p>\n<p>Softwarebetrieb rund um die Uhr im 7x24-Modus.\u00a0<\/p>\n<p>Backup-L\u00f6sungen \u201eon the fly\u201c.<\/p>\n<p>Vorhersehbare zyklische Kundenlast.<br \/>\nStandardanwendungen \u2013 Netzwerkbalance, Apache, WEB, VPN, SQL<\/p>\n<p>Eine tempor\u00e4re Anwendungsunterbrechung ist m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Freie Verteilung von VMs in der Cloud erlaubt.<\/p>\n<p>Backup durch den Kunden.<\/p>\n<p>Vorhersehbare statistisch gemittelte Last bei vielen Kunden.<\/p>\n<p>Folgen f\u00fcr die Architektur.<br \/>\nGeo-Clusterbildung.<\/p>\n<p>Zentralisierte oder verteilte Speicherl\u00f6sungen.<\/p>\n<p>Reservierbare SAN.<br \/>\nLokale Datenspeicherung auf Rechenknoten.<\/p>\n<p>Ziele der Lastenverteilung.<br \/>\nGleichm\u00e4\u00dfige Lastverteilung.<\/p>\n<p>Maximale Reaktionsf\u00e4higkeit der Anwendungen.\u00a0<\/p>\n<p>Minimale Verz\u00f6gerungszeit bei der Lastenverteilung.<\/p>\n<p>Lastenverteilung nur im Falle eines klaren Bedarfs.<\/p>\n<p>Teilweise Ger\u00e4te zur Wartung abziehen.<br \/>\nSenkung der Kosten f\u00fcr den Dienst und Betriebskosten.\u00a0<\/p>\n<p>Abschaltung von Ressourcen bei geringer Last.<\/p>\n<p>Energieeinsparung.<\/p>\n<p>Reduzierung der Personalkosten<\/p>\n<h3> Wir ziehen folgende Schlussfolgerungen:<\/h3>\n<p>\n<b>F\u00fcr private Clouds<\/b>, die gro\u00dfen Unternehmenskunden bereitgestellt werden, kann DRS unter Ber\u00fccksichtigung folgender Einschr\u00e4nkungen angewendet werden:<\/p>\n<ul>\n<li>Informationssicherheit und Ber\u00fccksichtigung von Affinit\u00e4tsregeln bei der Lastverteilung;<\/li>\n<li>verf\u00fcgbare Backup-Ressourcen im Falle eines Ausfalls;<\/li>\n<li>Daten virtueller Maschinen befinden sich auf einer zentralisierten oder verteilten SAN;<\/li>\n<li>zeitliche Trennung von Verwaltungs-, Backup- und Lastverteilungsprozessen;<\/li>\n<li>Lastverteilung nur innerhalb des Hostaggregats des Kunden;<\/li>\n<li>Lastverteilung nur bei erheblichem Ungleichgewicht, effektivste und sicherste Migrationen von VMs (denn Migration kann scheitern);<\/li>\n<li>Lastverteilung in Bezug auf 'ruhige' virtuelle Maschinen (die Migration 'aktiver' virtueller Maschinen kann sehr lange dauern);<\/li>\n<li>Lastverteilung unter Ber\u00fccksichtigung der 'Kosten' \u2014 der Last auf SAN und Netzwerk (bei ma\u00dfgeschneiderten Architekturen f\u00fcr gro\u00dfe Kunden);<\/li>\n<li>Lastverteilung unter Ber\u00fccksichtigung der individuellen Verhaltensmerkmale jeder VM;<\/li>\n<li>Lastverteilung vorzugsweise au\u00dferhalb der Arbeitszeiten (Nacht, Wochenende, Feiertage).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>F\u00fcr \u00f6ffentliche Clouds<\/b>, die Dienstleistungen f\u00fcr kleine Kunden anbieten, kann DRS viel h\u00e4ufiger angewandt werden, mit erweiterten M\u00f6glichkeiten:<\/p>\n<ul>\n<li>keine Einschr\u00e4nkungen der Informationssicherheit und Affinit\u00e4tsregeln; <\/li>\n<li>Lastverteilung innerhalb der Cloud;<\/li>\n<li>Lastverteilung zu jeder angemessenen Zeit;<\/li>\n<li>Lastverteilung beliebiger VMs; <\/li>\n<li>Lastverteilung von \"lauten\" virtuellen Maschinen (um andere nicht zu st\u00f6ren); <\/li>\n<li>Daten von virtuellen Maschinen befinden sich h\u00e4ufig auf lokalen Festplatten;<\/li>\n<li>Ber\u00fccksichtigung der mittleren Leistung von SANs und Netzwerken (Architektur der Cloud ist einheitlich);<\/li>\n<li>Lastverteilung nach verallgemeinerten Regeln und vorhandener Statistik des Verhaltens von Rechenzentren.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Komplexit\u00e4t des Problems<\/h2>\n<p>\nDie Schwierigkeit der Lastverteilung liegt darin, dass DRS mit einer Vielzahl von unbestimmten Faktoren arbeiten muss:<\/p>\n<ul>\n<li>das Verhalten der Benutzer jeder der Informationssysteme der Kunden;<\/li>\n<li>Algorithmen, die den Betrieb von Informationssystemservern steuern;<\/li>\n<li>Verhalten der Datenbankserver;<\/li>\n<li>Belastung der Rechenressourcen, SANs, Netzwerke; <\/li>\n<li>Interaktionen zwischen den Servern im Kampf um Cloud-Ressourcen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie Last eines gro\u00dfen Volumens an virtuellen Anwendungs- und Datenbankservern auf die Cloud-Ressourcen entsteht \u00fcber einen bestimmten Zeitraum. Die Auswirkungen k\u00f6nnen sich \u00fcberlagern und zu unvorhersehbaren Effekten f\u00fchren, die in unvorhersehbaren Zeitr\u00e4umen auftreten. Selbst zur Steuerung relativ einfacher Prozesse (wie die Regelung eines Motors oder eines Heizsystems im Haus) m\u00fcssen automatische Regelungssysteme anspruchsvolle <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9F%D0%98%D0%94-%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%82%D0%BE%D1%80\">proportional-integral-differenzierende <\/a><\/noindex>Feedback-Algorithmen einsetzen. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lastverteilung in OpenStack (Teil 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5270ddb943db9b4921a887e67c4f2a8f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nUnsere Aufgabe ist um ein Vielfaches komplexer, und es besteht das Risiko, dass das System nicht in der Lage ist, innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens eine Lastenbalance auf etablierte Werte zu erzielen, selbst wenn keine externen Einfl\u00fcsse von den Nutzern auftreten. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lastverteilung in OpenStack (Teil 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5214b3af233e7c718fd40e6336472903.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>Die Geschichte unserer Entwicklungen<\/h2>\n<p>\nUm dieses Problem zu l\u00f6sen, haben wir uns entschieden, nicht bei null anzufangen, sondern auf der bestehenden Erfahrung aufzubauen und mit Fachleuten, die in diesem Bereich Erfahrung haben, zusammenzuarbeiten. Gl\u00fccklicherweise stimmte unser Verst\u00e4ndnis der Problematik vollst\u00e4ndig \u00fcberein. <\/p>\n<h3>Phase 1<\/h3>\n<p>\nWir haben ein System auf Basis von neuronalen Netzwerken verwendet und versucht, unsere Ressourcen darauf zu optimieren.<\/p>\n<p>Das Ziel dieser Phase bestand darin, eine neue Technologie zu testen, w\u00e4hrend ihre Bedeutung darin lag, einen unkonventionellen Ansatz zur L\u00f6sung des Problems anzuwenden, bei dem die Standardans\u00e4tze unter gleichen Bedingungen nahezu ersch\u00f6pft waren.<\/p>\n<p>Wir haben das System in Betrieb genommen und die Lastverteilung begann tats\u00e4chlich zu funktionieren. Der Umfang unserer Cloud lie\u00df uns nicht die optimistischen Ergebnisse erzielen, die die Entwickler versprochen hatten, aber es war klar, dass die Lastverteilung funktionierte. <\/p>\n<p>Dabei hatten wir deutlich ernsthafte Einschr\u00e4nkungen:<\/p>\n<ul>\n<li>F\u00fcr das Training des neuronalen Netzwerks ist es notwendig, dass die virtuellen Maschinen \u00fcber Wochen oder Monate hinweg ohne wesentliche \u00c4nderungen betrieben werden.<\/li>\n<li>Der Algorithmus ist darauf ausgelegt, auf der Grundlage der Analyse fr\u00fcherer \"historischer\" Daten zu optimieren.<\/li>\n<li>F\u00fcr das Training des neuronalen Netzwerks wird eine ausreichende Menge an Daten und Rechenressourcen ben\u00f6tigt. <\/li>\n<li>Die Optimierung und Lastverteilung k\u00f6nnen relativ selten durchgef\u00fchrt werden \u2013 alle paar Stunden, was eindeutig nicht ausreicht. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Phase 2<\/h3>\n<p>\nDa wir mit der aktuellen Situation unzufrieden waren, entschieden wir uns, das System zu modifizieren und darauf basierend zu antworten auf <b>die zentrale Frage<\/b> \u2013 f\u00fcr wen entwickeln wir es?<\/p>\n<p>Zun\u00e4chst einmal \u2013 f\u00fcr Unternehmenskunden. Das bedeutet, dass wir ein System ben\u00f6tigen, das effizient arbeitet, mit den korporativen Einschr\u00e4nkungen, die die Umsetzung lediglich erleichtern.<\/p>\n<p><b>Die zweite Frage<\/b> \u2013 was bedeutet \u201aeffizient\u2018? Nach kurzer Diskussion entschieden wir, dass wir eine Reaktionszeit von 5 bis 10 Minuten als Ma\u00dfstab nehmen k\u00f6nnen, um sicherzustellen, dass kurzfristige Schwankungen das System nicht durcheinanderbringen.<\/p>\n<p><b>Die dritte Frage<\/b> \u2013 wie viele Server sollten wir im Lastenausgleich anvisieren?<br \/>\nDiese Frage beantwortete sich von selbst. Gew\u00f6hnlich machen die Kunden ihre Serveraggregate nicht zu gro\u00df, und das entspricht den Empfehlungen, die Anzahl der Server auf 30\u201340 zu begrenzen.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus erleichtern wir durch die Segmentierung des Serverpools den Balancing-Algorithmus.<\/p>\n<p><b>Die vierte Frage<\/b> \u2013 inwieweit ist ein neuronales Netzwerk mit seinem langen Lernprozess und den seltenen Anpassungen f\u00fcr uns geeignet? Wir beschlossen, darauf zu verzichten zugunsten einfacherer, effizienter Algorithmen, um Ergebnisse innerhalb von Sekunden zu erzielen. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lastverteilung in OpenStack (Teil 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/73fb927b304ca5d61090a5c045568931.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nInformationen \u00fcber das System, das solche Algorithmen verwendet, und dessen Nachteile sind verf\u00fcgbar. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/416391\/\">hier <\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Wir haben dieses System implementiert und gestartet und vielversprechende Ergebnisse erzielt \u2013 es analysiert nun regelm\u00e4\u00dfig die Cloud-Last und gibt Empfehlungen zur Verschiebung virtueller Maschinen, die in hohem Ma\u00dfe korrekt sind. Schon jetzt ist zu erkennen, dass wir 10-15 % der Ressourcen f\u00fcr neue virtuelle Maschinen freigeben k\u00f6nnen, w\u00e4hrend wir die Qualit\u00e4t der bestehenden Dienste verbessern.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ie\/ky\/wa\/iekywainupnidp_73j55hc1dbnw.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Lastverteilung in OpenStack (Teil 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/f1f0919ae653dc9b8c78b4d32d839313.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Bei einem Ungleichgewicht von RAM oder CPU gibt das System Befehle an den Tionix-Planer, um die erforderlichen virtuellen Maschinen mit einer Live-Migration zu verschieben. Wie man im Monitoringsystem sieht, wurde die virtuelle Maschine von einem (oberen) auf einen anderen (unteren) Host verschoben und hat Speicherplatz auf dem oberen Host freigegeben (in gelben Kreisen hervorgehoben), w\u00e4hrend sie ihn entsprechend auf dem unteren Host belegt hat (in wei\u00dfen Kreisen hervorgehoben).<\/p>\n<p>Derzeit versuchen wir, die Effizienz des aktuellen Algorithmus genauer zu bewerten und suchen nach m\u00f6glichen Fehlern.<\/p>\n<h3>Phase 3<\/h3>\n<p>\nEs scheint, als k\u00f6nnten wir uns beruhigen, auf die nachgewiesene Effektivit\u00e4t warten und das Thema abschlie\u00dfen.<br \/>\nJedoch werden wir durch folgende klare Optimierungsm\u00f6glichkeiten zu einer neuen Phase gedr\u00e4ngt.<\/p>\n<ol>\n<li>Statistiken zeigen beispielsweise, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/multi_cpu.html\">hier <\/a><\/noindex>und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/high_end_cpus.html\">hier <\/a><\/noindex>dass Systeme mit zwei oder vier Prozessoren hinsichtlich der Leistung erheblich hinter einstufigen Prozessoren zur\u00fcckbleiben. Das bedeutet, dass alle Benutzer vonk\u00e4uflich in multiprozessorischen Systemen CPU, RAM, SSD, LAN, FC erheblich weniger Nutzen haben, im Vergleich zu einstufigen Prozessoren. <\/li>\n<li>Die Ressourcenplaner selbst k\u00f6nnen mit ernsthaften Fehlern arbeiten, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.ece.ubc.ca\/~sasha\/papers\/eurosys16-final29.pdf\">hier ist einer der Artikel.<\/a><\/noindex> zu diesem Thema informieren. <\/li>\n<li>Die von Intel und AMD angebotenen Technologien zur \u00dcberwachung von RAM und Cache erm\u00f6glichen es, das Verhalten virtueller Maschinen zu untersuchen und sie so zu platzieren, dass \"laute\" Nachbarn den \"ruhigen\" virtuellen Maschinen nicht im Weg stehen. <\/li>\n<li>Erweiterung des Parametersatzes (Netzwerk, SAN, Priorit\u00e4t der virtuellen Maschine, Migrationskosten, ihre Bereitschaft zur Migration).<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2>Gesamt<\/h2>\n<p>\nDas Ergebnis unserer Arbeit zur Verbesserung der Lastenausgleichsalgorithmen war eine klare Erkenntnis: Mit modernen Algorithmen kann eine erhebliche Optimierung der Ressourcen (25-30%) in Rechenzentren erreicht werden, wodurch gleichzeitig die Servicequalit\u00e4t f\u00fcr die Kunden erh\u00f6ht wird.<\/p>\n<p>Ein auf neuronalen Netzwerken basierender Algorithmus ist zweifellos interessant, ben\u00f6tigt jedoch weitere Entwicklungen und ist aufgrund bestehender Einschr\u00e4nkungen nicht f\u00fcr Aufgaben dieser Art in der Gr\u00f6\u00dfenordnung privater Clouds geeignet. In gr\u00f6\u00dferen \u00f6ffentlichen Clouds hat der Algorithmus jedoch gute Ergebnisse gezeigt.<\/p>\n<p>Weitere Informationen zu den M\u00f6glichkeiten von Prozessoren, Planern und hochentwickelter Lastenverteilung erhalten Sie in den folgenden Artikeln.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/465715\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Watcher \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u043d\u0438\u0439. 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Solche Tests f\u00fchren wir regelm\u00e4\u00dfig durch, um die Lastenverteilung und andere kritische Funktionen gro\u00dfer Unternehmens- oder Betreiber-Clouds zu optimieren. Die hohe Komplexit\u00e4t der zu l\u00f6senden Aufgabe erfordert m\u00f6glicherweise mehrere Artikel zur Beschreibung unseres Projekts. Heute ver\u00f6ffentlichen wir den zweiten Teil der Reihe, der sich mit der Lastenverteilung von virtuellen Maschinen in der Cloud befasst. 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