{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/balansirovka-nagruzki-v-openstack-chast-2","title":{"rendered":"Balanceamento de carga no Openstack (Parte 2)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Em <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/rostelecom\/blog\/461483\/\">artigo anterior<\/a><\/noindex> N\u00f3s discutimos as tentativas de utilizar o Watcher e apresentamos um relat\u00f3rio de testes. Realizamos esses testes periodicamente para balanceamento e outras fun\u00e7\u00f5es cr\u00edticas de grandes nuvens corporativas ou de operadores.<\/p>\n<p>A alta complexidade do problema em quest\u00e3o pode exigir v\u00e1rios artigos para descrever nosso projeto. Hoje publicamos o segundo artigo da s\u00e9rie, dedicado ao balanceamento de m\u00e1quinas virtuais na nuvem. <\/p>\n<h3>Um pouco de terminologia<\/h3>\n<p>\nA empresa VmWare introduziu a ferramenta DRS (Distributed Resource Scheduler) para balanceamento de carga no ambiente de virtualiza\u00e7\u00e3o que ela desenvolve e oferece. <\/p>\n<p>Como escreve <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 (Planejador de Recursos Distribu\u00eddos) \u00e9 uma ferramenta que equilibra as cargas de computa\u00e7\u00e3o com os recursos dispon\u00edveis em um ambiente virtual. A ferramenta faz parte do pacote de virtualiza\u00e7\u00e3o denominado VMware Infrastructure.<\/p>\n<p>Com o VMware DRS, os usu\u00e1rios definem regras para a distribui\u00e7\u00e3o de recursos f\u00edsicos entre as m\u00e1quinas virtuais (VM). A ferramenta pode ser configurada para gerenciamento manual ou autom\u00e1tico. Os pools de recursos VMware podem ser facilmente adicionados, removidos ou reorganizados. Se desejado, os pools de recursos podem ser isolados entre diferentes unidades de neg\u00f3cios. Se a carga de trabalho de uma ou mais m\u00e1quinas virtuais mudar drasticamente, o VMware DRS redistribui as m\u00e1quinas virtuais entre os servidores f\u00edsicos. Se a carga de trabalho total diminuir, alguns servidores f\u00edsicos podem ser desligados temporariamente, e a carga de trabalho pode ser consolidada.\u00bb<\/i><\/p>\n<h3>Por que \u00e9 necess\u00e1rio o balanceamento?<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nNa nossa opini\u00e3o, o DRS \u00e9 uma funcionalidade obrigat\u00f3ria em nuvens, embora isso n\u00e3o signifique que o DRS deva ser usado sempre e em todos os lugares. Dependendo do prop\u00f3sito e das necessidades da nuvem, podem existir diferentes requisitos para o DRS e para os m\u00e9todos de balanceamento. Pode haver situa\u00e7\u00f5es em que o balanceamento n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio ou at\u00e9 mesmo prejudicial.<\/p>\n<p>Para entender melhor onde e para quais clientes o DRS \u00e9 necess\u00e1rio, vamos analisar seus objetivos e demandas. As nuvens podem ser divididas em p\u00fablicas e privadas. Aqui est\u00e3o as principais diferen\u00e7as entre essas nuvens e os objetivos dos clientes.<\/p>\n<p>Nuvens particulares \/ Grandes clientes corporativos<br \/>\nNuvens p\u00fablicas \/ Pequenas e m\u00e9dias empresas, pessoas<\/p>\n<p>O principal crit\u00e9rio e objetivo do operador<br \/>\nFornecer um servi\u00e7o ou produto confi\u00e1vel<br \/>\nRedu\u00e7\u00e3o de custos dos servi\u00e7os na disputa no mercado competitivo<\/p>\n<p>Requisitos do servi\u00e7o<br \/>\nConfiabilidade em todos os n\u00edveis e em todos os elementos do sistema<\/p>\n<p>Desempenho garantido<\/p>\n<p>Prioriza\u00e7\u00e3o das m\u00e1quinas virtuais em v\u00e1rias categorias\u00a0<\/p>\n<p>Seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o e seguran\u00e7a f\u00edsica dos dados<\/p>\n<p>SLA e suporte 24 horas por dia<br \/>\nM\u00e1xima simplicidade para obter o servi\u00e7o<\/p>\n<p>Servi\u00e7os relativamente simples<\/p>\n<p>A responsabilidade pelos dados \u00e9 do cliente<\/p>\n<p>Prioriza\u00e7\u00e3o das VMs n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1ria<\/p>\n<p>Seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o ao n\u00edvel de servi\u00e7os padr\u00e3o, responsabilidade do cliente<\/p>\n<p>Podem ocorrer falhas<\/p>\n<p>Sem SLA, qualidade n\u00e3o garantida<\/p>\n<p>Suporte por e-mail<\/p>\n<p>Backup n\u00e3o \u00e9 obrigat\u00f3rio<\/p>\n<p>Caracter\u00edsticas do cliente<br \/>\nUma gama muito ampla de aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Aplica\u00e7\u00f5es legadas herdadas pela empresa.<\/p>\n<p>Arquiteturas complexas personalizadas para cada cliente.<\/p>\n<p>Regras de afinidade.<\/p>\n<p>Funcionamento cont\u00ednuo do software em modo 7x24.\u00a0<\/p>\n<p>Meios de backup 'em tempo real'.<\/p>\n<p>Carga c\u00edclica previs\u00edvel do cliente.<br \/>\nAplica\u00e7\u00f5es padr\u00e3o \u2013 balanceamento de rede, Apache, WEB, VPN, SQL<\/p>\n<p>Pode haver interrup\u00e7\u00e3o tempor\u00e1ria da aplica\u00e7\u00e3o<\/p>\n<p>Distribui\u00e7\u00e3o arbitr\u00e1ria de VMs na nuvem \u00e9 permitida<\/p>\n<p>Backup realizado pelo cliente<\/p>\n<p>Carga estatisticamente m\u00e9dia previs\u00edvel com um grande n\u00famero de clientes.<\/p>\n<p>Consequ\u00eancias para a arquitetura<br \/>\nGeoclasifica\u00e7\u00e3o<\/p>\n<p>Sistema de armazenamento de dados centralizado ou distribu\u00eddo<\/p>\n<p>SRK reserv\u00e1vel<br \/>\nArmazenamento local de dados nos n\u00f3s computacionais<\/p>\n<p>Objetivos de balanceamento<br \/>\nDistribui\u00e7\u00e3o uniforme da carga<\/p>\n<p>M\u00e1xima capacidade de resposta das aplica\u00e7\u00f5es\u00a0<\/p>\n<p>M\u00ednimo tempo de lat\u00eancia no balanceamento<\/p>\n<p>Balanceamento apenas em caso de necessidade expl\u00edcita<\/p>\n<p>Levantamento de parte do equipamento para manuten\u00e7\u00e3o preventiva<br \/>\nRedu\u00e7\u00e3o dos custos do servi\u00e7o e despesas do operador\u00a0<\/p>\n<p>Desconex\u00e3o de parte dos recursos em caso de baixa carga<\/p>\n<p>Economia de energia el\u00e9trica<\/p>\n<p>Redu\u00e7\u00e3o dos custos com pessoal<\/p>\n<h3> Chegamos \u00e0s seguintes conclus\u00f5es:<\/h3>\n<p>\n<b>Para nuvens privadas<\/b>, fornecidas a grandes clientes corporativos, o DRS pode ser aplicado com as seguintes restri\u00e7\u00f5es:<\/p>\n<ul>\n<li>seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o e considera\u00e7\u00e3o das regras de afinidade no balanceamento;<\/li>\n<li>disponibilidade de recursos suficientes em reserva em caso de emerg\u00eancia;<\/li>\n<li>os dados das m\u00e1quinas virtuais est\u00e3o em um sistema de armazenamento centralizado ou distribu\u00eddo;<\/li>\n<li>distribui\u00e7\u00e3o temporal de procedimentos de administra\u00e7\u00e3o, backup e balanceamento;<\/li>\n<li>balanceamento apenas dentro do conjunto de hosts do cliente;<\/li>\n<li>balanceamento somente em caso de forte desequil\u00edbrio, as migra\u00e7\u00f5es de VMs mais eficazes e seguras (pois a migra\u00e7\u00e3o pode n\u00e3o ser bem-sucedida);<\/li>\n<li>balanceamento em rela\u00e7\u00e3o a VMs 'tranquilas' (a migra\u00e7\u00e3o de VMs 'ativas' pode demorar muito);<\/li>\n<li>balanceamento levando em conta o 'custo' \u2014 carga em armazenamento e rede (em arquiteturas personalizadas para grandes clientes);<\/li>\n<li>balanceamento considerando as particularidades do comportamento de cada VM;<\/li>\n<li>balanceamento preferencialmente fora do hor\u00e1rio de opera\u00e7\u00e3o (\u00e0 noite, fins de semana, feriados).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Para nuvens p\u00fablicas<\/b>, que fornecem servi\u00e7os a pequenos clientes, o DRS pode ser aplicado com muito mais frequ\u00eancia, com capacidades expandidas:<\/p>\n<ul>\n<li>aus\u00eancia de restri\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o e regras de afinidade; <\/li>\n<li>balanceamento dentro da nuvem;<\/li>\n<li>balanceamento a qualquer momento razo\u00e1vel;<\/li>\n<li>balanceamento de qualquer VM; <\/li>\n<li>balanceamento de VMs 'ativas' (para n\u00e3o interferir nas demais); <\/li>\n<li>os dados das m\u00e1quinas virtuais geralmente est\u00e3o em discos locais;<\/li>\n<li>considera\u00e7\u00e3o da performance m\u00e9dia do armazenamento e da rede (a arquitetura da nuvem \u00e9 unificada);<\/li>\n<li>balanceamento com base em regras generalizadas e na estat\u00edstica de comportamento do data center.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2>A complexidade do problema<\/h2>\n<p>\nA complexidade do balanceamento reside no fato de que o DRS deve operar com uma grande quantidade de fatores incertos:<\/p>\n<ul>\n<li>o comportamento dos usu\u00e1rios de cada um dos sistemas de informa\u00e7\u00e3o dos clientes;<\/li>\n<li>os algoritmos de funcionamento dos servidores dos sistemas de informa\u00e7\u00e3o;<\/li>\n<li>o comportamento dos servidores do SGBD;<\/li>\n<li>carga sobre recursos computacionais, armazenamento, rede; <\/li>\n<li>a intera\u00e7\u00e3o entre servidores na luta por recursos da nuvem.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nA carga de um grande n\u00famero de servidores virtuais de aplicativos e bancos de dados sobre os recursos da nuvem se distribui ao longo do tempo, com consequ\u00eancias que podem se manifestar e se sobrepor com efeitos imprevis\u00edveis em momentos imprevis\u00edveis. Mesmo para gerenciar processos relativamente simples (por exemplo, para controlar um motor, um sistema de aquecimento de \u00e1gua em uma casa), sistemas de controle autom\u00e1tico precisam usar complexos <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 proporcionais-integral-diferenciais <\/a><\/noindex>com feedback. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceamento de carga no Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5270ddb943db9b4921a887e67c4f2a8f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNossa tarefa \u00e9 muito mais complexa e existe o risco de que o sistema n\u00e3o consiga equilibrar a carga em valores est\u00e1veis em um tempo razo\u00e1vel, mesmo que n\u00e3o ocorram influ\u00eancias externas por parte dos usu\u00e1rios. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceamento de carga no Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/5214b3af233e7c718fd40e6336472903.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>A hist\u00f3ria de nossos desenvolvimentos<\/h2>\n<p>\nPara resolver esse problema, decidimos n\u00e3o come\u00e7ar do zero, mas sim basear-nos na experi\u00eancia existente e come\u00e7ar a interagir com especialistas que j\u00e1 possuem experi\u00eancia nesta \u00e1rea. Por sorte, nossa compreens\u00e3o da problem\u00e1tica estava completamente alinhada. <\/p>\n<h3>Etapa 1<\/h3>\n<p>\nUtilizamos um sistema baseado em tecnologia de redes neurais e tentamos otimizar nossos recursos com base nele.<\/p>\n<p>O interesse desta etapa estava na experimenta\u00e7\u00e3o de uma nova tecnologia, e sua import\u00e2ncia residia na aplica\u00e7\u00e3o de uma abordagem n\u00e3o convencional para resolver a tarefa, na qual, em condi\u00e7\u00f5es equivalentes, as abordagens padr\u00e3o praticamente se esgotaram.<\/p>\n<p>Lan\u00e7amos o sistema e realmente come\u00e7ou a balancear. A escala de nossa nuvem n\u00e3o nos permitiu obter os resultados otimistas anunciados pelos desenvolvedores, mas era evidente que o balanceamento estava funcionando. <\/p>\n<p>Entretanto, t\u00ednhamos limita\u00e7\u00f5es bastante s\u00e9rias:<\/p>\n<ul>\n<li>Para treinar a rede neural, \u00e9 necess\u00e1rio que as m\u00e1quinas virtuais operem sem altera\u00e7\u00f5es significativas durante semanas ou meses.<\/li>\n<li>O algoritmo \u00e9 projetado para otimiza\u00e7\u00e3o com base na an\u00e1lise de dados 'hist\u00f3ricos' anteriores.<\/li>\n<li>Para treinar a rede neural, \u00e9 necess\u00e1rio um volume consider\u00e1vel de dados e recursos computacionais. <\/li>\n<li>A otimiza\u00e7\u00e3o e o balanceamento podem ser realizados relativamente raramente \u2013 uma vez a cada v\u00e1rias horas, o que \u00e9 claramente insuficiente. <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Etapa 2<\/h3>\n<p>\nComo n\u00e3o est\u00e1vamos satisfeitos com a situa\u00e7\u00e3o, decidimos modificar o sistema e, para isso, responder a <b>a principal quest\u00e3o<\/b> \u2013 para quem estamos fazendo isso?<\/p>\n<p>Primeiramente \u2013 para clientes corporativos. Portanto, precisamos de um sistema que opere de forma \u00e1gil, com aquelas limita\u00e7\u00f5es corporativas que facilitam a implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><b>Segunda pergunta<\/b> \u2013 o que entender por '\u00e1gil'? Ap\u00f3s breves debates, decidimos que poder\u00edamos partir do tempo de resposta de 5 a 10 minutos, para que picos moment\u00e2neos n\u00e3o colocassem o sistema em resson\u00e2ncia.<\/p>\n<p><b>A terceira pergunta<\/b> \u2013 qual o tamanho da quantidade de servidores a ser balanceada?<br \/>\nEssa quest\u00e3o se resolveu sozinha. Normalmente, os clientes n\u00e3o tornam os aglomerados de servidores muito grandes, e isso est\u00e1 de acordo com as recomenda\u00e7\u00f5es do artigo de limitar os aglomerados a 30-40 servidores.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, ao segmentar o pool de servidores, simplificamos a tarefa do algoritmo de balanceamento.<\/p>\n<p><b>Quarta quest\u00e3o<\/b> \u2013 at\u00e9 que ponto uma rede neural com seu longo processo de treinamento e raras balancea\u00e7\u00f5es nos conv\u00e9m? Decidimos abandon\u00e1-la em favor de algoritmos operacionais mais simples, para obter resultados em segundos. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceamento de carga no Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/73fb927b304ca5d61090a5c045568931.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nVoc\u00ea pode se familiarizar com a descri\u00e7\u00e3o do sistema que utiliza esses algoritmos e suas desvantagens. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/416391\/\">aqui <\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Implementamos e lan\u00e7amos este sistema e obtivemos resultados promissores \u2013 atualmente, ele analisa regularmente a carga da nuvem e fornece recomenda\u00e7\u00f5es para mover m\u00e1quinas virtuais, que s\u00e3o em grande parte corretas. Mesmo agora, \u00e9 vis\u00edvel que podemos conseguir uma libera\u00e7\u00e3o de 10-15% dos recursos para novas m\u00e1quinas virtuais, melhorando a qualidade do trabalho das existentes.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ie\/ky\/wa\/iekywainupnidp_73j55hc1dbnw.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Balanceamento de carga no Openstack (Parte 2)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/f1f0919ae653dc9b8c78b4d32d839313.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Ao detectar um desbalanceamento de RAM ou CPU, o sistema envia comandos ao agendador Tionix para realizar a migra\u00e7\u00e3o ao vivo das m\u00e1quinas virtuais necess\u00e1rias. Como pode ser visto no sistema de monitoramento, a m\u00e1quina virtual foi transferida de um (superior) para outro (inferior) host, liberando mem\u00f3ria no host superior (destacada em c\u00edrculos amarelos), ocupando-a, respectivamente, no inferior (destacada em c\u00edrculos brancos).<\/p>\n<p>Atualmente, estamos tentando avaliar mais precisamente a efic\u00e1cia do algoritmo em opera\u00e7\u00e3o e tentando encontrar poss\u00edveis falhas.<\/p>\n<h3>Etapa 3<\/h3>\n<p>\n\u00c0 primeira vista, poderia-se ficar satisfeito, esperar a efic\u00e1cia comprovada e encerrar o assunto.<br \/>\nMas somos levados a realizar uma nova fase pelas evidentes oportunidades de otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<ol>\n<li>Estat\u00edsticas, por exemplo, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/multi_cpu.html\">aqui <\/a><\/noindex>e <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\/high_end_cpus.html\">aqui <\/a><\/noindex>mostram que sistemas com dois e quatro processadores t\u00eam desempenho significativamente inferior aos de um \u00fanico processador. Portanto, todos os usu\u00e1rios obt\u00eam de CPUs, RAM, SSD, LAN e FC comprados em sistemas multiprocessadores um retorno significativamente menor em compara\u00e7\u00e3o com os de um \u00fanico processador. <\/li>\n<li>Os pr\u00f3prios planejadores de recursos podem operar com erros s\u00e9rios, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.ece.ubc.ca\/~sasha\/papers\/eurosys16-final29.pdf\">aqui est\u00e1 um dos artigos<\/a><\/noindex> sobre este tema. <\/li>\n<li>As tecnologias de monitoramento de RAM e cache oferecidas pelas empresas Intel e AMD permitem estudar o comportamento das m\u00e1quinas virtuais e organiz\u00e1-las de forma que os vizinhos \"barulhentos\" n\u00e3o atrapalhem as m\u00e1quinas virtuais \"tranquilas\". <\/li>\n<li>Expans\u00e3o do conjunto de par\u00e2metros (rede, armazenamento de dados, prioridade da m\u00e1quina virtual, custo da migra\u00e7\u00e3o, prontid\u00e3o para migra\u00e7\u00e3o).<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h2>Total<\/h2>\n<p>\nO resultado do nosso trabalho para aperfei\u00e7oar os algoritmos de balanceamento foi uma conclus\u00e3o clara de que, por meio de algoritmos modernos, \u00e9 poss\u00edvel alcan\u00e7ar uma otimiza\u00e7\u00e3o significativa dos recursos (25-30%) dos data centers e, ao mesmo tempo, melhorar a qualidade do atendimento ao cliente.<\/p>\n<p>O algoritmo baseado em redes neurais \u00e9, sem d\u00favida, uma solu\u00e7\u00e3o interessante, mas que precisa de desenvolvimento adicional e, devido \u00e0s limita\u00e7\u00f5es existentes, n\u00e3o \u00e9 adequado para resolver esse tipo de tarefa em volumes caracter\u00edsticos de nuvens privadas. Entretanto, em nuvens p\u00fablicas de grande porte, o algoritmo apresentou bons resultados.<\/p>\n<p>Falaremos mais sobre as capacidades dos processadores, escalonadores e balanceamento em alto n\u00edvel nos pr\u00f3ximos artigos.<br \/>\n<br \/>Fonte: <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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