{"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\/fr\/blog\/administrirovanie\/balansirovka-nagruzki-v-openstack-chast-2","title":{"rendered":"\u00c9quilibrage de charge dans Openstack (Partie 2)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Dans <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/461483\/\">Dans notre pr\u00e9c\u00e9dent article,<\/a><\/noindex> Nous avons parl\u00e9 des tentatives d'utilisation de Watcher et pr\u00e9sent\u00e9 un rapport de tests. Nous effectuons r\u00e9guli\u00e8rement de tels tests pour l'\u00e9quilibrage et d'autres fonctions critiques dans un grand cloud d'entreprise ou d'op\u00e9rateur.<\/p>\n<p>La complexit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e de la t\u00e2che \u00e0 r\u00e9soudre n\u00e9cessitera probablement plusieurs articles pour d\u00e9crire notre projet. Aujourd'hui, nous publions le deuxi\u00e8me article de la s\u00e9rie, consacr\u00e9 \u00e0 l'\u00e9quilibrage des machines virtuelles dans le cloud. <\/p>\n<h3>Un peu de terminologie<\/h3>\n<p>\nLa soci\u00e9t\u00e9 VmWare a introduit l'utilitaire DRS (Distributed Resource Scheduler) pour l'\u00e9quilibrage de la charge dans l'environnement de virtualisation qu'elle a d\u00e9velopp\u00e9 et propos\u00e9. <\/p>\n<p>Comme l'indique <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/searchvmware.techtarget.com\/definition\/VMware-DRS\">searchvmware.techtarget.com\/definition\/VMware-DRS<\/a><\/noindex><br \/>\n<i>\u00ab VMware DRS (Planificateur de ressources distribu\u00e9es) est un utilitaire qui \u00e9quilibre les charges de calcul avec les ressources disponibles dans un environnement virtuel. Cet utilitaire fait partie du package de virtualisation appel\u00e9 VMware Infrastructure.<\/p>\n<p>Avec VMware DRS, les utilisateurs d\u00e9finissent des r\u00e8gles pour la distribution des ressources physiques entre les machines virtuelles (VM). L'utilitaire peut \u00eatre configur\u00e9 pour une gestion manuelle ou automatique. Les pools de ressources VMware peuvent \u00eatre facilement ajout\u00e9s, supprim\u00e9s ou r\u00e9organis\u00e9s. Si d\u00e9sir\u00e9, les pools de ressources peuvent \u00eatre isol\u00e9s entre diff\u00e9rentes unit\u00e9s commerciales. Si la charge de travail d'une ou plusieurs machines virtuelles varie fortement, VMware DRS redistribue les machines virtuelles entre les serveurs physiques. Si la charge de travail globale diminue, certains serveurs physiques peuvent \u00eatre temporairement d\u00e9sactiv\u00e9s, et la charge de travail consolid\u00e9e.<\/i><\/p>\n<h3>Pourquoi l'\u00e9quilibrage est-il n\u00e9cessaire?<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\n\u00c0 notre avis, DRS est une fonction essentielle du cloud, bien que cela ne signifie pas qu'il faille toujours et partout utiliser DRS. En fonction de la destination et des besoins du cloud, il peut y avoir diff\u00e9rentes exigences pour DRS et les m\u00e9thodes d'\u00e9quilibrage. Il peut exister des situations o\u00f9 l'\u00e9quilibrage n'est pas n\u00e9cessaire du tout, voire nuisible.<\/p>\n<p>Pour mieux comprendre o\u00f9 et pour quels clients DRS est n\u00e9cessaire, examinons leurs objectifs et t\u00e2ches. Les clouds peuvent \u00eatre divis\u00e9s en publics et priv\u00e9s. Voici les principales diff\u00e9rences entre ces clouds et les objectifs des clients.<\/p>\n<p>Clouds priv\u00e9s \/ Grands clients d'entreprise<br \/>\nClouds publics \/ Petites et moyennes entreprises, particuliers<\/p>\n<p>Crit\u00e8re principal et objectifs de l'op\u00e9rateur<br \/>\nFournir un service ou un produit fiable<br \/>\nR\u00e9duction des co\u00fbts des services dans la lutte sur un march\u00e9 concurrentiel<\/p>\n<p>Exigences du service<br \/>\nFiabilit\u00e9 \u00e0 tous les niveaux et dans tous les \u00e9l\u00e9ments du syst\u00e8me<\/p>\n<p>Performance garantie<\/p>\n<p>Priorisation des machines virtuelles en plusieurs cat\u00e9gories\u00a0<\/p>\n<p>S\u00e9curit\u00e9 informationnelle et physique des donn\u00e9es<\/p>\n<p>SLA et support 24\/7<br \/>\nSimplicit\u00e9 maximale d'obtention du service<\/p>\n<p>Services relativement simples<\/p>\n<p>La responsabilit\u00e9 des donn\u00e9es revient au client<\/p>\n<p>La priorisation des VM n'est pas requise<\/p>\n<p>S\u00e9curit\u00e9 de l'information au niveau des services standards, responsabilit\u00e9 au client<\/p>\n<p>Des pannes peuvent survenir<\/p>\n<p>Pas de SLA, qualit\u00e9 non garantie<\/p>\n<p>Support par e-mail<\/p>\n<p>La sauvegarde n'est pas obligatoire<\/p>\n<p>Particularit\u00e9s du client<br \/>\nUne tr\u00e8s large gamme d'applications.<\/p>\n<p>Applications h\u00e9rit\u00e9es dans l'entreprise.<\/p>\n<p>Architectures personnalis\u00e9es complexes pour chaque client.<\/p>\n<p>R\u00e8gles d'affinit\u00e9.<\/p>\n<p>Fonctionnement du logiciel sans interruption en mode 7x24.\u00a0<\/p>\n<p>Outils de sauvegarde \u00ab \u00e0 la vol\u00e9e \u00bb.<\/p>\n<p>Charge client pr\u00e9visible et cyclique.<br \/>\nApplications standard - r\u00e9partition de charge, Apache, WEB, VPN, SQL<\/p>\n<p>Une interruption de l'application peut survenir pendant un certain temps<\/p>\n<p>Une r\u00e9partition arbitraire des VM dans le cloud est autoris\u00e9e<\/p>\n<p>Sauvegarde r\u00e9alis\u00e9e par le client<\/p>\n<p>Charge pr\u00e9visible statistiquement moyenn\u00e9e avec un grand nombre de clients.<\/p>\n<p>Cons\u00e9quences pour l'architecture<br \/>\nG\u00e9oclust\u00e9risation<\/p>\n<p>Stockage centralis\u00e9 ou distribu\u00e9<\/p>\n<p>Syst\u00e8me de stockage redondant<br \/>\nStockage local des donn\u00e9es sur les n\u0153uds de calcul<\/p>\n<p>Objectifs de r\u00e9partition de charge<br \/>\nR\u00e9partition uniforme de la charge<\/p>\n<p>Maximum de r\u00e9activit\u00e9 des applications\u00a0<\/p>\n<p>Temps de latence minimal pour l'\u00e9quilibrage<\/p>\n<p>\u00c9quilibrage uniquement en cas de n\u00e9cessit\u00e9 explicite<\/p>\n<p>Sortie d'une partie du mat\u00e9riel pour maintenance pr\u00e9ventive<br \/>\nR\u00e9duction des co\u00fbts du service et des d\u00e9penses de l'op\u00e9rateur\u00a0<\/p>\n<p>D\u00e9sactivation d'une partie des ressources en cas de faible charge<\/p>\n<p>\u00c9conomie d'\u00e9nergie<\/p>\n<p>R\u00e9duction des co\u00fbts de personnel<\/p>\n<h3> Nous tirons les conclusions suivantes:<\/h3>\n<p>\n<b>Pour les clouds priv\u00e9s<\/b>, fournis \u00e0 de grands clients d'entreprise, DRS peut \u00eatre appliqu\u00e9 sous r\u00e9serve de certaines limitations :<\/p>\n<ul>\n<li>s\u00e9curit\u00e9 de l'information et prise en compte des r\u00e8gles d'affinit\u00e9 lors de l'\u00e9quilibrage;<\/li>\n<li>disponibilit\u00e9 en r\u00e9serve d'un volume de ressources suffisant en cas d'accident;<\/li>\n<li>les donn\u00e9es des machines virtuelles se trouvent sur un syst\u00e8me de stockage centralis\u00e9 ou distribu\u00e9.<\/li>\n<li>r\u00e9partition dans le temps des proc\u00e9dures d'administration, de sauvegarde et d'\u00e9quilibrage ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage uniquement au sein du groupe d'h\u00f4tes du client ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage seulement en cas de d\u00e9s\u00e9quilibre important, migrations de VM les plus efficaces et s\u00e9curis\u00e9es (car la migration peut \u00e9chouer) ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage par rapport aux machines virtuelles \u00ab au repos \u00bb (la migration des machines virtuelles \u00ab bruyantes \u00bb peut prendre beaucoup de temps) ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage en tenant compte du \u00ab co\u00fbt \u00bb \u2014 charge sur le stockage partag\u00e9 et le r\u00e9seau (pour des architectures personnalis\u00e9es pour de grands clients) ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage en prenant en compte les particularit\u00e9s de comportement de chaque VM ;<\/li>\n<li>pr\u00e9f\u00e9rablement en dehors des heures de travail (nuit, week-ends, jours f\u00e9ri\u00e9s).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Pour les clouds publics<\/b>, fournissant des services \u00e0 de petits clients, DRS peut \u00eatre appliqu\u00e9 beaucoup plus fr\u00e9quemment, avec des capacit\u00e9s \u00e9tendues :<\/p>\n<ul>\n<li>absence de restrictions de s\u00e9curit\u00e9 de l'information et de r\u00e8gles d'affinit\u00e9 ; <\/li>\n<li>\u00e9quilibrage au sein du cloud ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage \u00e0 tout moment raisonnable ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage de n'importe quelle VM ; <\/li>\n<li>\u00e9quilibrage des machines virtuelles \u00ab bruyantes \u00bb (pour ne pas d\u00e9ranger les autres) ; <\/li>\n<li>les donn\u00e9es des machines virtuelles se trouvent souvent sur des disques locaux ;<\/li>\n<li>prise en compte de la performance moyenne du stockage partag\u00e9 et du r\u00e9seau (architecture du cloud unifi\u00e9e) ;<\/li>\n<li>\u00e9quilibrage selon des r\u00e8gles g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9es et les statistiques de comportement du data center.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>Complexit\u00e9 du probl\u00e8me<\/h2>\n<p>\nLa complexit\u00e9 de l'\u00e9quilibrage r\u00e9side dans le fait que DRS doit fonctionner avec un grand nombre de facteurs ind\u00e9termin\u00e9s :<\/p>\n<ul>\n<li>comportement des utilisateurs de chacun des syst\u00e8mes d'information des clients ;<\/li>\n<li>algorithmes de fonctionnement des serveurs des syst\u00e8mes d'information ;<\/li>\n<li>comportement des serveurs de bases de donn\u00e9es ;<\/li>\n<li>charge sur les ressources de calcul, le stockage partag\u00e9, le r\u00e9seau ; <\/li>\n<li>interactions entre serveurs dans la lutte pour les ressources du cloud.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLa charge d'un grand nombre de serveurs virtuels d'applications et de bases de donn\u00e9es sur les ressources du cloud se manifeste dans le temps, avec des cons\u00e9quences qui peuvent appara\u00eetre et se superposer de mani\u00e8re impr\u00e9visible \u00e0 des moments impr\u00e9visibles. M\u00eame pour la gestion de processus relativement simples (par exemple, la gestion d'un moteur, le syst\u00e8me de chauffage \u00e0 eau d'une maison), les syst\u00e8mes de r\u00e9gulation automatique doivent utiliser des <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\">algorithmes proportionnels-int\u00e9grateurs-diff\u00e9rentiels <\/a><\/noindex>avec r\u00e9troaction. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00c9quilibrage de charge dans Openstack (Partie 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5270ddb943db9b4921a887e67c4f2a8f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNotre t\u00e2che est de plusieurs ordres de complexit\u00e9 sup\u00e9rieure, et il existe un risque que le syst\u00e8me ne parvienne pas \u00e0 r\u00e9tablir l'\u00e9quilibre de la charge dans un temps raisonnable, m\u00eame en l'absence d'interf\u00e9rences externes de la part des utilisateurs. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00c9quilibrage de charge dans Openstack (Partie 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5214b3af233e7c718fd40e6336472903.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>L'histoire de nos d\u00e9veloppements<\/h2>\n<p>\nPour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, nous avons d\u00e9cid\u00e9 de ne pas partir de z\u00e9ro, mais de nous appuyer sur l'exp\u00e9rience existante, et nous avons commenc\u00e9 \u00e0 collaborer avec des sp\u00e9cialistes disposant d'une expertise dans ce domaine. Heureusement, notre compr\u00e9hension des enjeux \u00e9tait enti\u00e8rement align\u00e9e. <\/p>\n<h3>\u00c9tape 1<\/h3>\n<p>\nNous avons utilis\u00e9 un syst\u00e8me bas\u00e9 sur une technologie de r\u00e9seaux de neurones et avons tent\u00e9 d'optimiser nos ressources sur cette base.<\/p>\n<p>L'int\u00e9r\u00eat de cette \u00e9tape r\u00e9sidait dans l'exp\u00e9rimentation d'une nouvelle technologie, et sa signification r\u00e9sidait dans l'application d'une approche non conventionnelle \u00e0 la r\u00e9solution du probl\u00e8me, o\u00f9, dans d'autres cas similaires, les approches standard avaient pratiquement \u00e9puis\u00e9 leurs possibilit\u00e9s.<\/p>\n<p>Nous avons lanc\u00e9 le syst\u00e8me, et la r\u00e9partition a effectivement commenc\u00e9. L'\u00e9chelle de notre cloud ne nous a pas permis d'obtenir des r\u00e9sultats optimistes comme promis par les d\u00e9veloppeurs, mais il \u00e9tait clair que la r\u00e9partition fonctionnait. <\/p>\n<p>Cependant, nous avions des limitations assez s\u00e9rieuses :<\/p>\n<ul>\n<li>Pour entra\u00eener le r\u00e9seau de neurones, il est n\u00e9cessaire que les machines virtuelles fonctionnent sans modifications significatives pendant des semaines ou des mois.<\/li>\n<li>L'algorithme est con\u00e7u pour optimiser sur la base de l'analyse de donn\u00e9es \u00ab historiques \u00bb ant\u00e9rieures.<\/li>\n<li>Un volume suffisamment important de donn\u00e9es et de ressources de calcul est n\u00e9cessaire pour entra\u00eener le r\u00e9seau de neurones. <\/li>\n<li>L'optimisation et la r\u00e9partition peuvent \u00eatre effectu\u00e9es relativement rarement \u2013 toutes les quelques heures, ce qui est clairement insuffisant. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>\u00c9tape 2<\/h3>\n<p>\nComme la situation ne nous satisfaisait pas, nous avons d\u00e9cid\u00e9 de modifier le syst\u00e8me, et pour cela, il fallait r\u00e9pondre \u00e0 <b>la question principale<\/b> \u2013 pour qui le faisons-nous ?<\/p>\n<p>D'abord \u2013 pour les clients d'entreprise. Cela signifie que nous avons besoin d'un syst\u00e8me fonctionnant rapidement, avec les contraintes d'entreprise qui simplifient uniquement la mise en \u0153uvre.<\/p>\n<p><b>Deuxi\u00e8me question<\/b> \u2013 que devons-nous comprendre par le mot \u00ab rapidement \u00bb ? Suite \u00e0 de br\u00e8ves discussions, nous avons d\u00e9cid\u00e9 que nous pouvions partir d'un temps de r\u00e9ponse de 5 \u00e0 10 minutes, afin que des pics temporaires ne mettent pas le syst\u00e8me en r\u00e9sonance.<\/p>\n<p><b>Troisi\u00e8me question<\/b> \u2013 quelle taille du nombre de serveurs \u00e0 \u00e9quilibrer choisir ?<br \/>\nCette question s'est r\u00e9solue d'elle-m\u00eame. En g\u00e9n\u00e9ral, les clients ne rendent pas les agr\u00e9gats de serveurs tr\u00e8s grands, et cela correspond aux recommandations de l'article de limiter les agr\u00e9gats \u00e0 30-40 serveurs.<\/p>\n<p>De plus, en segmentant le pool de serveurs, nous simplifions la t\u00e2che de l'algorithme d'\u00e9quilibrage.<\/p>\n<p><b>Quatri\u00e8me question<\/b> \u2013 dans quelle mesure un r\u00e9seau de neurones avec son long processus d'apprentissage et ses rares \u00e9quilibrages est-il adapt\u00e9 pour nous ? Nous avons d\u00e9cid\u00e9 de nous en passer au profit d'algorithmes op\u00e9rationnels plus simples, afin d'obtenir des r\u00e9sultats en quelques secondes. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00c9quilibrage de charge dans Openstack (Partie 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/73fb927b304ca5d61090a5c045568931.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nVous pouvez consulter la description du syst\u00e8me utilisant de tels algorithmes et ses inconv\u00e9nients <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/416391\/\">ici <\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Nous avons mis en \u0153uvre et lanc\u00e9 ce syst\u00e8me et obtenu des r\u00e9sultats prometteurs \u2013 il analyse r\u00e9guli\u00e8rement la charge du cloud et fournit des recommandations pour le d\u00e9placement des machines virtuelles, qui sont largement correctes. M\u00eame maintenant, il est clair que nous pouvons atteindre une lib\u00e9ration de ressources de 10 \u00e0 15 % pour de nouvelles machines virtuelles, tout en am\u00e9liorant la qualit\u00e9 de fonctionnement des machines existantes.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ie\/ky\/wa\/iekywainupnidp_73j55hc1dbnw.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"\u00c9quilibrage de charge dans Openstack (Partie 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/f1f0919ae653dc9b8c78b4d32d839313.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Lorsqu'un d\u00e9s\u00e9quilibre est d\u00e9tect\u00e9 au niveau de la RAM ou du CPU, le syst\u00e8me donne des instructions au planificateur Tionix pour effectuer la migration en direct des machines virtuelles requises. Comme le montre le syst\u00e8me de surveillance, la machine virtuelle a d\u00e9m\u00e9nag\u00e9 d'un h\u00f4te (sup\u00e9rieur) \u00e0 un autre (inf\u00e9rieur) et a lib\u00e9r\u00e9 de la m\u00e9moire sur l'h\u00f4te sup\u00e9rieur (indiqu\u00e9 dans des cercles jaunes), occupant celle-ci respectivement sur l'h\u00f4te inf\u00e9rieur (indiqu\u00e9 dans des cercles blancs).<\/p>\n<p>Maintenant, nous nous effor\u00e7ons d'\u00e9valuer plus pr\u00e9cis\u00e9ment l'efficacit\u00e9 de l'algorithme en cours et tentons d'y trouver d'\u00e9ventuelles erreurs.<\/p>\n<h3>\u00c9tape 3<\/h3>\n<p>\nOn pourrait penser qu'il serait alors judicieux d'attendre une efficacit\u00e9 prouv\u00e9e et de clore le sujet.<br \/>\nMais nous sommes pouss\u00e9s vers une nouvelle \u00e9tape par les possibilit\u00e9s \u00e9videntes d'optimisation suivantes<\/p>\n<ol>\n<li>Les statistiques, par exemple, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/multi_cpu.html\">ici <\/a><\/noindex>et <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/high_end_cpus.html\">ici <\/a><\/noindex>montrent que les syst\u00e8mes \u00e0 deux et quatre processeurs ont une performance nettement inf\u00e9rieure \u00e0 celle des syst\u00e8mes \u00e0 un seul processeur. Cela signifie que tous les utilisateurs b\u00e9n\u00e9ficient de CPU, RAM, SSD, LAN, FC achet\u00e9s dans des syst\u00e8mes multiprocesseurs avec un rendement bien inf\u00e9rieur par rapport aux syst\u00e8mes \u00e0 un seul processeur. <\/li>\n<li>Les planificateurs de ressources eux-m\u00eames peuvent travailler avec des erreurs significatives, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.ece.ubc.ca\/~sasha\/papers\/eurosys16-final29.pdf\">voici l'un des articles<\/a><\/noindex> \u00e0 ce sujet. <\/li>\n<li>Les technologies de surveillance de la RAM et du cache propos\u00e9es par les entreprises Intel et AMD permettent d'\u00e9tudier le comportement des machines virtuelles et de les positionner de mani\u00e8re \u00e0 ce que les voisins \u00ab bruyants \u00bb n'entravent pas le fonctionnement des machines virtuelles \u00ab tranquilles \u00bb. <\/li>\n<li>L'expansion de l'ensemble des param\u00e8tres (r\u00e9seau, stockage, priorit\u00e9 de la machine virtuelle, co\u00fbt de migration, sa pr\u00e9paration \u00e0 la migration).<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2>Au total<\/h2>\n<p>\nLe r\u00e9sultat de notre travail sur l'am\u00e9lioration des algorithmes d'\u00e9quilibrage a \u00e9t\u00e9 une conclusion claire : gr\u00e2ce aux algorithmes modernes, il est possible d'optimiser consid\u00e9rablement les ressources (25-30 %) des centres de donn\u00e9es tout en am\u00e9liorant la qualit\u00e9 du service client.<\/p>\n<p>L'algorithme bas\u00e9 sur des r\u00e9seaux neuronaux est sans aucun doute int\u00e9ressant, mais n\u00e9cessite un d\u00e9veloppement ult\u00e9rieur et, compte tenu des limitations existantes, ne convient pas \u00e0 ce type de t\u00e2ches pour des volumes caract\u00e9ristiques des clouds priv\u00e9s. En revanche, dans les clouds publics de grande taille, l'algorithme a montr\u00e9 de bons r\u00e9sultats.<\/p>\n<p>Nous parlerons plus en d\u00e9tail des capacit\u00e9s des processeurs, des planificateurs et de l'\u00e9quilibrage de haut niveau dans les prochains articles.<br \/>\n<br \/>Source : <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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