{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/balansirovka-nagruzki-v-openstack-chast-2","title":{"rendered":"Balanceo de carga en Openstack (Parte 2)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>En <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/461483\/\">el art\u00edculo anterior<\/a><\/noindex> Hemos hablado sobre los intentos de utilizar Watcher y presentamos un informe de pruebas. Realizamos estas pruebas peri\u00f3dicamente para el balanceo y otras funciones cr\u00edticas de grandes nubes corporativas u operativas.<\/p>\n<p>La alta complejidad de la tarea a resolver puede requerir varios art\u00edculos para describir nuestro proyecto. Hoy publicamos el segundo art\u00edculo del ciclo, dedicado al balanceo de m\u00e1quinas virtuales en la nube. <\/p>\n<h3>Un poco de terminolog\u00eda<\/h3>\n<p>\nLa empresa VmWare introdujo la herramienta DRS (Distributed Resource Scheduler) para el balanceo de carga en su entorno de virtualizaci\u00f3n desarrollado y ofrecido por ellos. <\/p>\n<p>Como menciona <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/searchvmware.techtarget.com\/definition\/VMware-DRS\">searchvmware.techtarget.com\/definition\/VMware-DRS<\/a><\/noindex><br \/>\n<i>\u00abVMware DRS (Planificador de Recursos Distribuidos) es una herramienta que equilibra las cargas computacionales con los recursos disponibles en un entorno virtual. La herramienta es parte del paquete de virtualizaci\u00f3n llamado VMware Infrastructure.<\/p>\n<p>Con VMware DRS, los usuarios definen las reglas para repartir los recursos f\u00edsicos entre las m\u00e1quinas virtuales (VM). La herramienta se puede configurar para gesti\u00f3n manual o autom\u00e1tica. Los grupos de recursos de VMware pueden ser f\u00e1cilmente a\u00f1adidos, eliminados o reorganizados. Si se desea, los grupos de recursos pueden estar aislados entre diferentes unidades de negocio. Si la carga de trabajo de una o varias m\u00e1quinas virtuales cambia dr\u00e1sticamente, VMware DRS redistribuye las m\u00e1quinas virtuales entre los servidores f\u00edsicos. Si la carga de trabajo total disminuye, algunos servidores f\u00edsicos pueden ser apagados temporalmente y la carga de trabajo consolidarse.\u00bb<\/i><\/p>\n<h3>\u00bfPara qu\u00e9 sirve el balanceo?<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nEn nuestra opini\u00f3n, DRS es una funci\u00f3n obligatoria en la nube, aunque esto no significa que DRS deba utilizarse siempre y en todas partes. Dependiendo del prop\u00f3sito y las necesidades de la nube, pueden existir diferentes requisitos para DRS y los m\u00e9todos de balanceo. Es posible que haya situaciones en las que el balanceo no sea necesario en absoluto. O incluso sea perjudicial.<\/p>\n<p>Para entender mejor d\u00f3nde y para qu\u00e9 clientes es necesario DRS, consideremos sus objetivos y necesidades. Las nubes se pueden dividir en p\u00fablicas y privadas. Aqu\u00ed est\u00e1n las principales diferencias entre estas nubes y los objetivos de los clientes.<\/p>\n<p>Nubes privadas \/ Grandes clientes corporativos<br \/>\nNubes p\u00fablicas \/ Peque\u00f1as y medianas empresas, individuos<\/p>\n<p>Criterio y objetivos principales del operador<br \/>\nProporcionar un servicio o producto confiable<br \/>\nReducci\u00f3n de costos de servicios en la competencia del mercado<\/p>\n<p>Requisitos del servicio<br \/>\nConfiabilidad en todos los niveles y en todos los elementos del sistema<\/p>\n<p>Rendimiento garantizado<\/p>\n<p>Priorizaci\u00f3n de m\u00e1quinas virtuales en varias categor\u00edas\u00a0<\/p>\n<p>Seguridad de la informaci\u00f3n y f\u00edsica de los datos<\/p>\n<p>SLA y soporte 24\/7<br \/>\nM\u00e1xima simplicidad para obtener el servicio<\/p>\n<p>Servicios relativamente simples<\/p>\n<p>La responsabilidad de los datos recae en el cliente<\/p>\n<p>No se requiere priorizaci\u00f3n de VM<\/p>\n<p>Seguridad de la informaci\u00f3n a nivel de servicios est\u00e1ndar, responsabilidad del cliente<\/p>\n<p>Pueden ocurrir fallos<\/p>\n<p>Sin SLA, calidad no garantizada<\/p>\n<p>Soporte por correo electr\u00f3nico<\/p>\n<p>La copia de seguridad no es obligatoria<\/p>\n<p>Caracter\u00edsticas del cliente<br \/>\nUn abanico muy amplio de aplicaciones.<\/p>\n<p>Aplicaciones legadas, heredadas en la empresa.<\/p>\n<p>Arquitecturas personalizadas complejas para cada cliente.<\/p>\n<p>Reglas de afinidad.<\/p>\n<p>Funcionamiento del software sin pausa en modo 24\/7.\u00a0<\/p>\n<p>Herramientas de copia de seguridad \"en caliente\".<\/p>\n<p>Carga c\u00edclica predecible del cliente.<br \/>\nAplicaciones t\u00edpicas \u2013 balanceo de red, Apache, WEB, VPN, SQL<\/p>\n<p>Puede haber una interrupci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n por un tiempo determinado<\/p>\n<p>Se permite la distribuci\u00f3n arbitraria de VM en la nube<\/p>\n<p>Copia de seguridad a cargo del cliente<\/p>\n<p>Carga promedio predecible estad\u00edsticamente con un gran n\u00famero de clientes.<\/p>\n<p>Consecuencias para la arquitectura<br \/>\nGeoclustering<\/p>\n<p>Almacenamiento centralizado o distribuido de datos<\/p>\n<p>SRK reservable<br \/>\nAlmacenamiento local de datos en nodos de computaci\u00f3n<\/p>\n<p>Objetivos de balanceo<br \/>\nDistribuci\u00f3n uniforme de la carga<\/p>\n<p>M\u00e1xima capacidad de respuesta de las aplicaciones\u00a0<\/p>\n<p>M\u00ednimo tiempo de retardo en el balanceo<\/p>\n<p>Balanceo solo en caso de necesidad expl\u00edcita<\/p>\n<p>Llevar parte del equipo a mantenimiento preventivo<br \/>\nReducci\u00f3n de costos del servicio y gastos del operador\u00a0<\/p>\n<p>Desconectar parte de los recursos en caso de baja carga<\/p>\n<p>Ahorro de electricidad<\/p>\n<p>Reducci\u00f3n de costos en personal<\/p>\n<h3> Llegamos a las siguientes conclusiones:<\/h3>\n<p>\n<b>Para nubes privadas<\/b>, proporcionadas a grandes clientes corporativos, DRS puede aplicarse considerando las limitaciones:<\/p>\n<ul>\n<li>seguridad de la informaci\u00f3n y consideraci\u00f3n de las reglas de afinidad durante el balanceo;<\/li>\n<li>disponibilidad en reserva de un volumen suficiente de recursos en caso de emergencia;<\/li>\n<li>los datos de las m\u00e1quinas virtuales se encuentran en un almacenamiento centralizado o distribuido;<\/li>\n<li>distribuci\u00f3n temporal de procedimientos de administraci\u00f3n, copias de seguridad y balanceo;<\/li>\n<li>balanceo solo dentro del conjunto de hosts del cliente;<\/li>\n<li>balanceo solo en caso de un fuerte desequilibrio, las migraciones de VM m\u00e1s efectivas y seguras (ya que la migraci\u00f3n puede no tener \u00e9xito);<\/li>\n<li>balanceo relativo a m\u00e1quinas virtuales \"tranquilas\" (la migraci\u00f3n de m\u00e1quinas virtuales \"ruidosas\" puede tardar mucho tiempo);<\/li>\n<li>balanceo teniendo en cuenta el \"costo\" \u2014 la carga en el almacenamiento y la red (en arquitecturas personalizadas para grandes clientes);<\/li>\n<li>balanceo considerando las caracter\u00edsticas individuales del comportamiento de cada VM;<\/li>\n<li>el balanceo preferiblemente durante horas no laborables (noche, fines de semana, festivos).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Para nubes p\u00fablicas,<\/b>, que proporcionan servicios a peque\u00f1os clientes, DRS puede aplicarse con mayor frecuencia, con capacidades ampliadas:<\/p>\n<ul>\n<li>ausencia de restricciones de seguridad de la informaci\u00f3n y reglas de afinidad; <\/li>\n<li>balanceo dentro de la nube;<\/li>\n<li>balanceo en cualquier momento razonable;<\/li>\n<li>balanceo de cualquier VM; <\/li>\n<li>balanceo de m\u00e1quinas virtuales \"ruidosas\" (para no interferir con las dem\u00e1s); <\/li>\n<li>los datos de las m\u00e1quinas virtuales a menudo se encuentran en discos locales;<\/li>\n<li>consideraci\u00f3n del rendimiento promedio del almacenamiento y la red (la arquitectura de la nube es \u00fanica);<\/li>\n<li>balanceo seg\u00fan reglas generales y estad\u00edsticas de comportamiento del centro de datos.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Complejidad del problema<\/h2>\n<p>\nLa complejidad del balanceo radica en que DRS debe trabajar con un gran n\u00famero de factores inciertos:<\/p>\n<ul>\n<li>el comportamiento de los usuarios de cada uno de los sistemas de informaci\u00f3n de los clientes;<\/li>\n<li>los algoritmos de funcionamiento de los servidores de los sistemas de informaci\u00f3n;<\/li>\n<li>el comportamiento de los servidores de bases de datos;<\/li>\n<li>la carga en los recursos computacionales, almacenamiento y red; <\/li>\n<li>la interacci\u00f3n entre servidores en la lucha por los recursos de la nube.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLa carga de un gran n\u00famero de servidores virtuales de aplicaciones y bases de datos sobre los recursos de la nube se manifiesta a lo largo del tiempo, los efectos pueden aparecer y superponerse con resultados impredecibles en un tiempo impredecible. Incluso para gestionar procesos relativamente simples (por ejemplo, para controlar un motor, un sistema de calefacci\u00f3n de agua de una casa), los sistemas de control autom\u00e1tico deben utilizar complejos <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\">algoritmos proporcional-integral-derivativos <\/a><\/noindex>con retroalimentaci\u00f3n. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceo de carga en Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5270ddb943db9b4921a887e67c4f2a8f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNuestra tarea es significativamente m\u00e1s compleja, y existe el riesgo de que el sistema no pueda realizar un balanceo de carga a los valores establecidos en un tiempo razonable, incluso si no hay influencias externas por parte de los usuarios. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceo de carga en Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5214b3af233e7c718fd40e6336472903.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>Historia de nuestros desarrollos<\/h2>\n<p>\nPara abordar este problema, decidimos no empezar de cero, sino basarnos en la experiencia existente, y comenzamos a interactuar con especialistas que tienen experiencia en este campo. Afortunadamente, nuestra comprensi\u00f3n de la problem\u00e1tica coincid\u00eda completamente. <\/p>\n<h3>Etapa 1<\/h3>\n<p>\nUtilizamos un sistema basado en tecnolog\u00eda de redes neuronales y tratamos de optimizar nuestros recursos con ello.<\/p>\n<p>El inter\u00e9s de esta etapa radicaba en probar una nueva tecnolog\u00eda, y su importancia resid\u00eda en aplicar un enfoque no est\u00e1ndar para resolver la tarea, donde en condiciones homog\u00e9neas los enfoques est\u00e1ndar pr\u00e1cticamente se hab\u00edan agotado.<\/p>\n<p>Pusimos en funcionamiento el sistema, y realmente hemos comenzado a realizar el balanceo. La escala de nuestra nube no nos permiti\u00f3 obtener resultados optimistas como los prometidos por los desarrolladores, pero era evidente que el balanceo estaba funcionando. <\/p>\n<p>A pesar de ello, tenemos limitaciones bastante serias:<\/p>\n<ul>\n<li>Para entrenar la red neuronal, es necesario que las m\u00e1quinas virtuales funcionen sin cambios significativos durante semanas o meses.<\/li>\n<li>El algoritmo est\u00e1 dise\u00f1ado para optimizarse en base al an\u00e1lisis de datos \"hist\u00f3ricos\" previos.<\/li>\n<li>Para entrenar la red neuronal se requiere un volumen considerable de datos y recursos computacionales. <\/li>\n<li>La optimizaci\u00f3n y el balanceo se pueden realizar con poca frecuencia, una vez cada pocas horas, lo cual es claramente insuficiente. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Etapa 2<\/h3>\n<p>\nDado que la situaci\u00f3n no era satisfactoria, decidimos modificar el sistema, y para ello responder a <b>la pregunta principal<\/b> \u2013 \u00bfpara qui\u00e9n lo estamos haciendo?<\/p>\n<p>Primero \u2013 para clientes corporativos. As\u00ed que necesitamos un sistema que funcione de manera oportuna, con las restricciones corporativas que solo simplifican su implementaci\u00f3n.<\/p>\n<p><b>Segunda pregunta<\/b> \u2013 \u00bfqu\u00e9 se entiende por \"de manera oportuna\"? Despu\u00e9s de breves debates, decidimos que podr\u00edamos basarnos en un tiempo de respuesta de 5 a 10 minutos, para que los picos moment\u00e1neos no resonaran en el sistema.<\/p>\n<p><b>Tercer pregunta<\/b> \u2013 \u00bfqu\u00e9 tama\u00f1o de la cantidad de servidores a balancear elegir?<br \/>\nEsta cuesti\u00f3n se resolvi\u00f3 por s\u00ed sola. Generalmente, los clientes no hacen que los grupos de servidores sean muy grandes, y esto est\u00e1 en l\u00ednea con la recomendaci\u00f3n del art\u00edculo de limitar los grupos a 30-40 servidores.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, al segmentar el grupo de servidores, facilitamos la tarea del algoritmo de balanceo.<\/p>\n<p><b>Cuarta pregunta<\/b> \u00bfQu\u00e9 tan adecuada nos resulta una red neuronal con su largo proceso de aprendizaje y sus raros balanceos? Decidimos prescindir de ella a favor de algoritmos operativos m\u00e1s simples para obtener resultados en segundos. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceo de carga en Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/73fb927b304ca5d61090a5c045568931.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSe puede familiarizar con la descripci\u00f3n del sistema que utiliza tales algoritmos y sus desventajas. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/416391\/\">aqu\u00ed <\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Implementamos y lanzamos este sistema y obtuvimos resultados alentadores: ahora analiza regularmente la carga de la nube y ofrece recomendaciones sobre el traslado de m\u00e1quinas virtuales, las cuales son en gran medida acertadas. Incluso ahora se observa que podemos lograr un 10-15% de liberaci\u00f3n de recursos para nuevas m\u00e1quinas virtuales, mejorando la calidad del funcionamiento de las existentes.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ie\/ky\/wa\/iekywainupnidp_73j55hc1dbnw.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceo de carga en Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/f1f0919ae653dc9b8c78b4d32d839313.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Al detectar un desequilibrio en RAM o CPU, el sistema env\u00eda comandos al programador Tionix para realizar la migraci\u00f3n en vivo de las m\u00e1quinas virtuales necesarias. Como se puede ver en el sistema de monitoreo, la m\u00e1quina virtual se traslad\u00f3 de un host (superior) a otro (inferior) y liber\u00f3 memoria en el host superior (marcado en c\u00edrculos amarillos), ocup\u00e1ndola respectivamente en el inferior (marcado en c\u00edrculos blancos).<\/p>\n<p>Ahora estamos tratando de evaluar m\u00e1s precisamente la efectividad del algoritmo en funcionamiento y buscando posibles errores en \u00e9l.<\/p>\n<h3>Etapa 3<\/h3>\n<p>\nA primera vista, podr\u00edamos estar tranquilos, esperar la eficacia probada y cerrar el tema.<br \/>\nPero nos impulsan a llevar a cabo una nueva etapa las siguientes evidentes oportunidades de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n<ol>\n<li>La estad\u00edstica, por ejemplo, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/multi_cpu.html\">aqu\u00ed <\/a><\/noindex>y <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/high_end_cpus.html\">aqu\u00ed <\/a><\/noindex>muestra que los sistemas de dos y cuatro procesadores son significativamente menos eficientes que los de un solo procesador. Eso significa que todos los usuarios obtienen de los CPU, RAM, SSD, LAN, FC adquiridos en sistemas multiprocesador un rendimiento significativamente menor en comparaci\u00f3n con los de un solo procesador. <\/li>\n<li>Los propios programadores de recursos pueden cometer errores graves, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.ece.ubc.ca\/~sasha\/papers\/eurosys16-final29.pdf\">aqu\u00ed hay uno de los art\u00edculos.<\/a><\/noindex> sobre este tema. <\/li>\n<li>Las tecnolog\u00edas de monitoreo de RAM y cach\u00e9 ofrecidas por Intel y AMD permiten estudiar el comportamiento de las m\u00e1quinas virtuales y ubicarlas de tal manera que los vecinos \"ruidosos\" no interfieran con las m\u00e1quinas virtuales \"tranquilas\". <\/li>\n<li>Ampliaci\u00f3n del conjunto de par\u00e1metros (red, almacenamiento, prioridad de la m\u00e1quina virtual, costo de migraci\u00f3n, preparaci\u00f3n para la migraci\u00f3n).<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2>Total<\/h2>\n<p>\nEl resultado de nuestro trabajo para mejorar los algoritmos de balanceo ha llevado a una conclusi\u00f3n clara de que, gracias a los algoritmos modernos, se puede lograr una optimizaci\u00f3n significativa de los recursos (25-30%) en los centros de datos, aumentando al mismo tiempo la calidad del servicio al cliente.<\/p>\n<p>El algoritmo basado en redes neuronales es sin duda interesante, pero necesita un desarrollo adicional y, debido a las limitaciones existentes, no es adecuado para resolver este tipo de tareas en vol\u00famenes t\u00edpicos de nubes privadas. Sin embargo, en nubes p\u00fablicas de gran tama\u00f1o, el algoritmo ha mostrado buenos resultados.<\/p>\n<p>Hablaremos m\u00e1s sobre las capacidades de los procesadores, planificadores y balanceo de alto nivel en los pr\u00f3ximos art\u00edculos.<br \/>\n<br \/>Fuente: <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. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 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