大規模マイクロサービスクラスターの弾力的リソースプロビジョニングに関するアリババクラウドの実践

要約 クラウドネイティブアーキテクチャは、アプリケーションの開発におけるスピードと柔軟性の必要性から、今日のクラウドコンピューティング環境でますます重要になっています。それは、マイクロサービス技術を利用して、従来のモノリシックアプリケーションを軽量かつ自己完結型のマイクロサービスコンポーネントに分解します。しかし、マイクロサービスが規模を増し、動的な相互依存関係を持つにつれて、従来のリソーススケジューリングアプローチでは完全に対処できないリソースプロビジョニングに新たな課題が生じます。異なるリソース要求と待機時間要件を持つさまざまなマイクロサービスは、複雑な呼び出しチェーンを作成し、全体のサービス品質を維持しながら、各コンポーネントに対して細かく正確なリソース割り当てを提供することを難しくします。アリババクラウドは、Double 11ショッピングフェスティバルを含む重要なビジネスとシナリオを推進するために、クラウドネイティブおよびマイクロサービス技術を完全に取り入れています。本研究では、マイクロサービスプラットフォームの成長スケールに効率的にリソースをプロビジョニングし、待機時間が重要なマイクロサービスのパフォーマンスを確保する方法に関する研究課題に取り組むことを目指します。この問題に対処するために、アリババのマイクロサービスクラスターの深堀り分析を行い、リソースの利用を向上させつつ、待機時間要件を確保するための最適化されたリソースプロビジョニングアルゴリズムを提案します。まず、アリババのクラスターにおけるマイクロサービスの特異な特徴を従来のアプリケーションと比較して分析します。次に、大規模で待機時間が重要なマイクロサービスクラスターのリソースプロビジョニングの課題に対処するためのアリババのリソースキャパシティプロビジョニングワークフローとフレームワークを提示します。最後に、異なるワークロードパターンに基づいて積極的および反応的なスケジューリングの決定を行うことにより、アリババの現在の実践に対して強化されたリソースプロビジョニングアルゴリズムを提案します。これにより、アリババのクラスターでのリソース使用を10%–15%向上させつつ、マイクロサービスに必要な待機時間を維持することが可能になります。