클라우드 아키텍처에서의 최적 컨테이너 리소스 할당: 새로운 하이브리드 모델

다양한 분야와 산업이 클라우드 컴퓨팅 기반의 마이크로서비스에 의존하는 이유는 높은 성능 능력 덕분이다. 또한, 컨테이너 사용의 장점은 엄청나다; 더 큰 이식성을 제공하고, 더 쉽고 빠른 배포를 가능하게 하며, 제약된 오버헤드를 만든다. 그러나 빠른 발전은 컨테이너 자동화 및 관리와 관련된 문제를 일으킨다. 지금까지 많은 연구가 컨테이너 자동화 및 관리의 열린 문제를 해결하는 데 집중해왔다. 사실, 컨테이너 리소스 할당은 클라우드 제공업체에게 주요 키홀이며, 이는 리소스 소비와 시스템 성능에 직접적인 영향을 미친다. 이러한 방식으로, 본 논문은 새로운 최적화 개념을 제안하여 새로운 최적 컨테이너 리소스 할당 모델을 소개한다. 최적의 컨테이너 리소스 할당의 가능성을 만들기 위해, 새로운 하이브리드 알고리즘인 고래 랜덤 업데이트 지원 사자 알고리즘(WR-LA)을 구현하였다. 이는 사자 알고리즘(LA)과 고래 최적화 알고리즘(WOA)의 하이브리드 형태이다. 또한, 최적화된 리소스 할당의 해결책은 임계 거리, 균형 잡힌 클러스터 사용, 시스템 실패 및 총 네트워크 거리를 각각 고려하여 이루어진다. 마지막으로, 제안된 모델의 성능은 다른 전통적인 모델과 비교되며 그 우수성을 입증한다.