Optimierung von automatischen Skalierungs- und Lastverteilungsmechanismen am Beispiel einer ungeeigneten Applikation - Julian Friedemann (2025)
Energiekrise, Klimawandel und Kosteneffizienz spielen eine immer größer werdende Rolle in unserer Zeit [34]. Auch im Kontext von Cloud-Systemen und Anwendungen in der Cloud gilt es, effizient und umweltschonend zu agieren. Um Energie- und Kosteneffizienz zu erreichen bieten Lastverteilungs- und Skalierungsmechanismen eine Lösung [8]. In dieser Arbeit werden Vorgehensweisen für die Skalierung und Lastverteilung eines Cloud-Systems analysiert. Eine Grundlage für die Analyse bilden Konzepte aus der Warteschlangentheorie. Ziel dieser Arbeit ist es, Optimierungsmöglichkeiten für eine Anwendung zu erörtern, welche nicht für den hochverfügbaren Einsatz konzipiert wurde. Eine ungeeignete Anwendung stellt in dieser Arbeit eine Applikation dar, welche hohe Antwortzeiten hat und keine gleichzeitigen Nutzer:innen ermöglicht. Diese Anwendung wird als Black Box angesehen - ein System welches nur von außen betrachtet werden kann. Anhand der Grundlagen der Warteschlangentheorie wird das Warteschlangen-Modell von Vilaplana et al. besprochen. Die Ergebnisse von Vilaplana et al. beschreiben, wie ein System aus Wartschlangen agiert. Durch Anpassung des Modells auf den Anwendungsfall dieser Arbeit kann festgestellt werden, dass eine hohe Serveranzahl nicht zwingend eine geringere Antwortzeit zur Folge hat. In diesem Fall kann die Servicezeit so hoch sein, dass die Ankunftsrate keine effektive Nutzung der übrigen Server ermöglicht. Hierbei entstehen Leerläufe, die es zu vermeiden gilt. In den Versuchen dieser Arbeit werden Lastverteilung und Skalierung genutzt, um diese Leerläufe zu minimiern. Deutlich wird, dass der im theoretischen Teil der Arbeit besprochene Lastverteilungsalgorithmus Advanced weighted Round Robin (AWRR) 2.4.6, die effizienteste Lastverteilung ermöglicht. Durch die Kombination des AWRR und Skalierung entsteht ein System, welches eine ungeeignete Anwendung hochverfügbar machen kann.
Keywords: Skalierung; Cloud-Systeme; Cloud-Anwendung; Lastverteilung; Warteschlangentheorie; Scaling; cloud systems; cloud application; load balancing; queueing theory