Entwicklung und Evaluation eines verteilten Autoscalers für den Einsatz in Hybrid-Cloud Umgebungen

Abstract

Elastizität als wichtige Charakteristik des Cloud Computings, ist einer der wesentlichen Gründe weshalb zunehmend mehr Unternehmen ihre Anwendungen in die Cloud migrieren. Durch sie ist es möglich, von einer Cloud-Plattform bezogene Ressourcen anhand von vordefinierten Regeln dynamisch an den aktuellen Bedarf anzupassen. Somit können die mit Kunden vereinbarten Leistungen jederzeit verlässlich zugesichert werden. In dieser Arbeit wird eine verteilte Autoscaler-Architektur für den Einsatz in Hybrid-Clouds vorgestellt, die automatisiert Ressourcen auf Basis von Metriken als Container-as-a-Service bei einem Cloud-Provider provisionieren und horizontal skalieren kann. Die vorgestellte Architektur ist in der Lage, Anwendungen über mehrere Cloud-Plattformen hinweg zu skalieren und provisionierte Ressourcen von mehreren Providern parallel in die eigene lokale Infrastruktur einzubinden. Auf Grundlage der entworfenen Architektur wird ein Prototyp mit einem reaktiven Skalierungsalgorithmus, welcher den Lebenszyklus von Ressourcen berücksichtigt, implementiert und das Verhalten der Autoscaling-Architektur unter verschiedenen Lastszenarien evaluiert.

The rapid elasticity characteristic of the cloud computing paradigm is an important reason why more and more companies are migrating their services to the cloud. It makes it possible to dynamically adjust resources provisioned at a cloud platform to current demand on the basis of predefined policies. In this way, SLAs contracted with customers can be reliably guaranteed at any time. This thesis presents a distributed autoscaling architecture for use in hybrid clouds that can automatically provision and horizontally scale resources based on metrics using container-as-a-service at a cloud provider. The architecture presented is capable of scaling applications across multiple cloud platforms and integrating provisioned resources from multiple providers into the local infrastructure stack in parallel. Based on the proposed architecture, a prototype that uses a reactive scaling algorithm which takes into account the lifecycle of resources is implemented and the behaviour of the autoscaler is evaluated under different workload scenarios.