{"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>Im <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/461483\/\">im vorherigen Artikel<\/a><\/noindex> haben wir \u00fcber die Versuche berichtet, den Watcher zu nutzen und den Testbericht vorgestellt. Solche Tests f\u00fchren wir regelm\u00e4\u00dfig zur Lastverteilung und f\u00fcr andere kritische Funktionen einer gro\u00dfen Unternehmens- oder Betreiber-Cloud durch.<\/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>Ein wenig Terminologie<\/h3>\n<p>\nDas Unternehmen VmWare hat das DRS-Tool (Distributed Resource Scheduler) zur Lastverteilung f\u00fcr ihre entwickelte und angebotene Virtualisierungsumgebung eingef\u00fchrt. <\/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 Rechenlast mit den verf\u00fcgbaren Ressourcen in einer virtuellen Umgebung ausgleicht. Das Tool ist Teil eines Virtualisierungspakets mit dem Namen VMware Infrastructure.<\/p>\n<p>Mit VMware DRS legen Benutzer Regeln f\u00fcr die Verteilung der physischen Ressourcen zwischen virtuellen Maschinen (VMs) fest. Das Tool kann auf manuelle oder automatische Verwaltung eingestellt werden. VMware-Ressourcengruppen k\u00f6nnen problemlos hinzugef\u00fcgt, entfernt oder reorganisiert werden. Auf Wunsch k\u00f6nnen Ressourcengruppen zwischen verschiedenen Gesch\u00e4ftseinheiten isoliert werden. Wenn die Arbeitslast einer oder mehrerer virtueller Maschinen stark schwankt, verteilt VMware DRS die virtuellen Maschinen zwischen den physischen Servern. Wenn die gesamte Arbeitslast abnimmt, k\u00f6nnen einige physische Server vor\u00fcbergehend abgeschaltet und die Arbeitslast konsolidiert werden.<\/i><\/p>\n<h3>Warum ist Lastverteilung notwendig?<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nWir sind der Meinung, dass DRS eine erforderliche Funktion der Cloud ist, auch wenn dies nicht bedeutet, dass DRS immer und \u00fcberall verwendet werden muss. Je nach Zweck und Bed\u00fcrfnissen der Cloud k\u00f6nnen unterschiedliche Anforderungen an DRS und die Lastverteilungsmethoden bestehen. Es gibt m\u00f6glicherweise Situationen, in denen Lastverteilung \u00fcberhaupt nicht notwendig ist 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 Aufgaben. Clouds k\u00f6nnen in \u00f6ffentliche und private unterteilt werden. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen Clouds und den Zielen der Kunden.<\/p>\n<p>Private Clouds \/ Gro\u00dfe Unternehmensklienten<br \/>\n\u00d6ffentliche Clouds \/ Kleine und mittlere Unternehmen, Privatpersonen<\/p>\n<p>Hauptkriterium und Ziele des Betreibers<br \/>\nBereitstellung eines zuverl\u00e4ssigen Dienstes oder Produkts<br \/>\nSenken der Kosten der Dienstleistungen im Wettbewerb<\/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 von virtuellen Maschinen in mehrere Kategorien\u00a0<\/p>\n<p>Informations- und physische Sicherheit der Daten<\/p>\n<p>SLA und 24\/7-Support<br \/>\nMaximale Einfachheit beim Erhalt des Dienstes<\/p>\n<p>Relativ einfache Dienstleistungen<\/p>\n<p>Die Verantwortung f\u00fcr die Daten liegt beim Kunden<\/p>\n<p>Eine Priorisierung von VMs ist nicht erforderlich<\/p>\n<p>Informationssicherheit auf Ebene der standardm\u00e4\u00dfigen Dienste, Verantwortung liegt beim Kunden<\/p>\n<p>Es k\u00f6nnen Ausf\u00e4lle auftreten<\/p>\n<p>Kein SLA, Qualit\u00e4t nicht garantiert<\/p>\n<p>Unterst\u00fctzung per E-Mail<\/p>\n<p>Backup ist nicht obligatorisch<\/p>\n<p>Besonderheiten des Kunden<br \/>\nSehr breites Spektrum an Anwendungen.<\/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>Betrieb der Software ohne Unterbrechung im 7x24-Modus.\u00a0<\/p>\n<p>Backup-Mittel \"on-the-fly\".<\/p>\n<p>Vorhersehbare zyklische Last des Kunden.<br \/>\nStandardanwendungen \u2013 Netzwerkbalancierung, Apache, WEB, VPN, SQL<\/p>\n<p>Anwendung kann f\u00fcr kurze Zeit gestoppt werden<\/p>\n<p>Willk\u00fcrliche Verteilung von VMs in der Cloud ist erlaubt<\/p>\n<p>Backup durch den Kunden<\/p>\n<p>Vorhersehbare statistisch gemittelte Last bei einer gro\u00dfen Anzahl von Kunden.<\/p>\n<p>Folgen f\u00fcr die Architektur<br \/>\nGeoklusterung<\/p>\n<p>Zentralisierte oder verteilte Speicherl\u00f6sung<\/p>\n<p>Reservierbares Rechenzentrum<br \/>\nLokale Datenspeicherung auf Rechenknoten<\/p>\n<p>Ziele der Lastverteilung<br \/>\nGleichm\u00e4\u00dfige Verteilung der Last<\/p>\n<p>Maximale Reaktionsf\u00e4higkeit der Anwendungen\u00a0<\/p>\n<p>Minimale Verz\u00f6gerungszeit bei der Lastverteilung<\/p>\n<p>Lastverteilung nur bei ausdr\u00fccklicher Notwendigkeit<\/p>\n<p>Teile der Hardware zur Wartung abziehen<br \/>\nKostenreduzierung des Dienstes und der Betriebskosten\u00a0<\/p>\n<p>Abschaltung von Ressourcen bei geringer Last<\/p>\n<p>Einsparung von Elektrizit\u00e4t<\/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 Unternehmensauftraggebern 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>Vorhandensein eines ausreichenden Ressourcenpools f\u00fcr den Fall einer Katastrophe;<\/li>\n<li>Die Daten der virtuellen Maschinen befinden sich auf einer zentralen oder verteilten SAN;<\/li>\n<li>Zeitversetzte Durchf\u00fchrung von Administrations-, Backup- und Balancierungsvorg\u00e4ngen;<\/li>\n<li>Balancierung nur innerhalb des Host-Aggregats des Kunden;<\/li>\n<li>Balancierung nur bei starkem Ungleichgewicht, die wirkungsvollsten und sichersten VM-Migrationen (da die Migration auch fehlschlagen kann);<\/li>\n<li>Balancierung in Bezug auf \u00abruhige\u00bb virtuelle Maschinen (die Migration \u00ablauter\u00bb virtueller Maschinen kann sehr lange dauern);<\/li>\n<li>Balancierung unter Ber\u00fccksichtigung der \u00abKosten\u00bb \u2014 Lasten auf SAN und Netzwerk (bei kundenspezifischen Architekturen f\u00fcr gro\u00dfe Kunden);<\/li>\n<li>Balancierung unter Ber\u00fccksichtigung der individuellen Verhaltensmerkmale jeder VM;<\/li>\n<li>Balancierung idealerweise in der Freizeit (Nacht, Wochenenden, Feiertage).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>F\u00fcr \u00f6ffentliche Clouds<\/b>, die Dienste f\u00fcr kleine Kunden anbieten, kann DRS viel h\u00e4ufiger eingesetzt werden, mit erweiterten M\u00f6glichkeiten:<\/p>\n<ul>\n<li>Keine Einschr\u00e4nkungen hinsichtlich der Informationssicherheit und Affinit\u00e4tsregeln; <\/li>\n<li>Balancierung innerhalb der Cloud;<\/li>\n<li>Balancierung zu jeder angemessenen Zeit;<\/li>\n<li>Balancierung jeder VM; <\/li>\n<li>Balancierung \u00ablauter\u00bb virtueller Maschinen (um andere nicht zu st\u00f6ren); <\/li>\n<li>Die Daten der virtuellen Maschinen befinden sich oft auf lokalen Festplatten;<\/li>\n<li>Ber\u00fccksichtigung der durchschnittlichen Leistung von SAN und Netzwerk (die Architektur der Cloud ist einheitlich);<\/li>\n<li>Balancierung nach allgemeinen Regeln und bestehenden Statistiken zum Verhalten des Rechenzentrums.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Die Komplexit\u00e4t des Problems<\/h2>\n<p>\nDie Herausforderung der Balancierung 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>Die Algorithmen f\u00fcr den Betrieb der Informationssystemserver;<\/li>\n<li>Das Verhalten der DB-Server;<\/li>\n<li>Die Last auf die Rechenressourcen, SAN, Netzwerk; <\/li>\n<li>Die Interaktion der Server untereinander im Wettkampf um die Ressourcen der Cloud.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie Last vieler virtueller Anwendungs- und Datenbankserver auf die Ressourcen der Cloud entfaltet sich \u00fcber die Zeit, die Folgen k\u00f6nnen sich zeitlich \u00fcberlagern und sich mit unvorhersehbaren Effekten \u00fcber unvorhersehbare Zeitr\u00e4ume zeigen. Selbst f\u00fcr die Verwaltung vergleichsweise einfacher Prozesse (z.B. f\u00fcr die Steuerung eines Motors, eines Heizsystems im Haus) m\u00fcssen automatische Regelsysteme komplexe Strukturen verwenden. <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-differenzierend <\/a><\/noindex>Algorithmen mit R\u00fcckkopplung. <\/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 in angemessener Zeit das Lastenausgleich nicht auf die etablierten Werte bringen kann, selbst wenn es keine externen Einfl\u00fcsse vonseiten der Benutzer gibt. <\/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, beschlossen wir, nicht bei Null anzufangen, sondern uns auf bestehende Erfahrungen zu st\u00fctzen und mit Fachleuten zu interagieren, die in diesem Bereich bereits Erfahrung haben. Zum Gl\u00fcck stimmte unser Verst\u00e4ndnis der Problematik vollst\u00e4ndig \u00fcberein. <\/p>\n<h3>Etappe 1<\/h3>\n<p>\nWir haben ein auf der Technologie neuronaler Netze basierendes System verwendet und versucht, unsere Ressourcen auf dieser Grundlage zu optimieren.<\/p>\n<p>Das Interesse dieser Etappe bestand darin, eine neue Technologie auszuprobieren, und ihre Bedeutung lag in der Anwendung eines unkonventionellen Ansatzes zur L\u00f6sung der Aufgabe, wo unter sonst gleichen Bedingungen die Standardans\u00e4tze praktisch ersch\u00f6pft waren.<\/p>\n<p>Wir haben das System gestartet, und tats\u00e4chlich begann die Balance zu funktionieren. Der Umfang unserer Cloud erlaubte es uns nicht, die optimistischen Ergebnisse zu erzielen, die die Entwickler versprochen hatten, aber es war zu erkennen, dass das Lastenausgleich funktioniert. <\/p>\n<p>Dabei hatten wir ziemlich erhebliche Einschr\u00e4nkungen:<\/p>\n<ul>\n<li>F\u00fcr das Training des neuronalen Netzes ist erforderlich, dass virtuelle Maschinen wochen- oder monatelang ohne wesentliche \u00c4nderungen arbeiten.<\/li>\n<li>Der Algorithmus ist auf Optimierung auf der Grundlage der Analyse fr\u00fcherer \"historischer\" Daten ausgelegt.<\/li>\n<li>F\u00fcr das Training des neuronalen Netzes wird ein ausreichend gro\u00dfes Volumen an Daten und Rechenressourcen ben\u00f6tigt. <\/li>\n<li>Die Optimierung und der Lastenausgleich k\u00f6nnen relativ selten durchgef\u00fchrt werden \u2013 alle paar Stunden, was offensichtlich nicht ausreichend ist. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Etappe 2<\/h3>\n<p>\nDa uns die Situation nicht zufriedenstellte, beschlossen wir, das System zu modifizieren, und um dies zu tun, mussten wir auf <b>die Hauptfrage<\/b> antworten \u2013 f\u00fcr wen machen wir es?<\/p>\n<p>Zun\u00e4chst f\u00fcr Unternehmenskunden. Das bedeutet, dass wir ein System ben\u00f6tigen, das operativ arbeitet und die unternehmerischen Einschr\u00e4nkungen ber\u00fccksichtigt, die die Implementierung nur vereinfachen.<\/p>\n<p><b>Die zweite Frage<\/b> lautet: was verstehen wir unter dem Wort \"operativ\"? Nach einigen kurzen Debatten beschlossen wir, dass man von einer Reaktionszeit von 5 bis 10 Minuten ausgehen kann, damit kurzfristige Schwankungen das System nicht in Resonanz bringen.<\/p>\n<p><b>Die dritte Frage<\/b> \u2013 welche Gr\u00f6\u00dfe der balancierten Serveranzahl sollte gew\u00e4hlt werden?<br \/>\nDiese Frage hat sich von selbst gel\u00f6st. In der Regel machen die Kunden die Serveraggregate nicht sehr gro\u00df, und das entspricht den Empfehlungen aus dem Artikel, die Aggregate auf 30-40 Server zu beschr\u00e4nken.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus vereinfachen wir, indem wir den Pool der Server segmentieren, die Aufgabe des Lastenausgleichsalgorithmus.<\/p>\n<p><b>Vierte Frage<\/b> \u2013 wie gut passt uns ein neuronales Netzwerk mit seinem langen Lernprozess und den seltenen Balancierungen? Wir haben beschlossen, darauf zu verzichten zugunsten einfacher operativer Algorithmen, um Ergebnisse in Sekunden zu erhalten. <\/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 \/>\nEine Beschreibung des Systems, das solche Algorithmen verwendet, und seiner Nachteile kann eingesehen werden. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/416391\/\">hier <\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Wir haben dieses System implementiert und in Betrieb genommen und ermutigende Ergebnisse erzielt \u2013 es analysiert jetzt regelm\u00e4\u00dfig die Last im Cloud-Bereich und gibt Empfehlungen zur Verschiebung virtueller Maschinen, die gr\u00f6\u00dftenteils korrekt sind. Sogar jetzt ist zu sehen, dass wir 10-15% der Ressourcen f\u00fcr neue virtuelle Maschinen freisetzen k\u00f6nnen, w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4t der bestehenden Arbeit verbessert wird.<\/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 der Erkennung eines Ungleichgewichts bei RAM oder CPU gibt das System Befehle an den Tyonix-Planer zur Durchf\u00fchrung einer Live-Migration der erforderlichen virtuellen Maschinen. Wie aus dem Monitoringsystem ersichtlich ist, wurde die virtuelle Maschine von einem (oberen) auf einen anderen (unteren) Host verschoben und hat den Speicher auf dem oberen Host freigegeben (in gelben Kreisen hervorgehoben) und ihn entsprechend auf dem unteren Host eingenommen (in wei\u00dfen Kreisen hervorgehoben).<\/p>\n<p>Jetzt versuchen wir, die Effizienz des bestehenden Algorithmus genauer zu bewerten und m\u00f6gliche Fehler darin zu finden.<\/p>\n<h3>Schritt 3<\/h3>\n<p>\nEs schien, als k\u00f6nnte man sich nun beruhigen, auf die bewiesene Effizienz warten und das Thema abschlie\u00dfen.<br \/>\nAber wir werden durch die folgenden offensichtlichen Optimierungsm\u00f6glichkeiten dazu gedr\u00e4ngt, eine neue Phase durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<ol>\n<li>Statistiken zeigen zum Beispiel, <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 in ihrer Leistung erheblich unter Einprozessorsystemen liegen. Das bedeutet, dass alle Benutzer von CPUs, RAM, SSD, LAN, FC, die in multiprozessorf\u00e4higen Systemen gekauft wurden, im Vergleich zu Einprozessorsystemen deutlich weniger zur\u00fcckbekommen. <\/li>\n<li>Die Ressourcenplaner selbst k\u00f6nnen mit erheblichen Fehlern arbeiten, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.ece.ubc.ca\/~sasha\/papers\/eurosys16-final29.pdf\">das ist einer der Artikel<\/a><\/noindex> zu diesem Thema. <\/li>\n<li>Die von den Unternehmen Intel und AMD angebotenen Technologien zur \u00dcberwachung von RAM und Cache erm\u00f6glichen es, das Verhalten von virtuellen Maschinen zu analysieren und sie so zu platzieren, dass \"laute\" Nachbarn den \"ruhigen\" virtuellen Maschinen nicht im Weg stehen. <\/li>\n<li>Erweiterung der Parameter (Netzwerk, Speicher, Priorit\u00e4t der virtuellen Maschine, Migrationskosten, Bereitschaft zur Migration).<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2>Insgesamt<\/h2>\n<p>\nDas Ergebnis unserer Arbeit zur Verbesserung der Lastenausgleichsalgorithmen ist die eindeutige Feststellung, dass durch moderne Algorithmen eine signifikante Optimierung der Ressourcen (25-30%) von Rechenzentren erzielt werden kann, w\u00e4hrend gleichzeitig die Servicequalit\u00e4t f\u00fcr die Kunden verbessert wird.<\/p>\n<p>Der Algorithmus, der auf neuronalen Netzen basiert, ist ohne Zweifel interessant, ben\u00f6tigt jedoch eine Weiterentwicklung und ist aufgrund bestehender Einschr\u00e4nkungen nicht f\u00fcr derartige Aufgaben in Volumen geeignet, die f\u00fcr private Clouds charakteristisch sind. In \u00f6ffentlichen Clouds signifikanten Umfangs hat der Algorithmus jedoch gute Ergebnisse gezeigt.<\/p>\n<p>In den n\u00e4chsten Artikeln werden wir ausf\u00fchrlicher \u00fcber die M\u00f6glichkeiten von Prozessoren, Planern und hochgradigem Lastenausgleich sprechen.<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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