Визуальный контроль над адаптацией потоковых сервисов

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа MUDAP и агент RASK позволяют гибко управлять ресурсами для потоковой обработки данных на периферийных устройствах, обеспечивая выполнение целевых показателей качества обслуживания.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Для трех сервисов обработки данных демонстрируется текущий вывод, степень выполнения целевых показателей уровня обслуживания и регрессионная модель, которую агент RASK осваивает посредством взаимодействия с платформой автоматического масштабирования, раскрывая динамику обучения в реальном времени и адаптацию к изменяющимся условиям нагрузки.

Исследование представляет платформу для автоматического масштабирования и оптимизации ресурсов потоковых сервисов на основе регрессионного анализа и многомерной эластичности.

Динамическое управление ресурсами в распределенных системах обработки потоковых данных, особенно на периферийных устройствах, часто сталкивается с противоречием между растущими требованиями приложений и ограниченностью ресурсов. В работе, посвященной ‘Visual Insights into Agentic Optimization of Pervasive Stream Processing Services’, представлен новый подход к автоматическому масштабированию сервисов, использующий интеллектуального агента для адаптации к изменяющимся условиям. Ключевым результатом является платформа MUDAP и агент RASK, обеспечивающие гибкое и контекстно-зависимое распределение ресурсов, что позволяет оптимизировать выполнение сервисов и повысить соответствие заданным целевым показателям. Смогут ли подобные системы обеспечить устойчивую работу сложных приложений в условиях постоянно меняющейся нагрузки и ограниченных ресурсов периферийных вычислений?

Динамические Потоки: Вызов для Систем

Современные приложения, от финансовых транзакций до систем мониторинга и управления, всё чаще полагаются на обработку непрерывных потоков данных в реальном времени. Эта тенденция требует от систем не просто высокой производительности, но и исключительной гибкости и способности быстро адаптироваться к изменяющимся условиям. В отличие от традиционных подходов, где данные обрабатываются пакетами, современные системы должны анализировать и реагировать на каждый входящий фрагмент информации практически мгновенно. Это предъявляет особые требования к архитектуре программного обеспечения и инфраструктуре, поскольку необходимо обеспечить низкую задержку, высокую пропускную способность и устойчивость к пиковым нагрузкам. Способность эффективно обрабатывать такие потоки данных становится ключевым фактором конкурентоспособности и позволяет создавать инновационные сервисы, отвечающие потребностям современного пользователя.

Традиционные методы распределения ресурсов зачастую оказываются неэффективными при работе с постоянно меняющимися нагрузками в потоковых системах обработки данных. Неспособность оперативно адаптироваться к колебаниям приводит к нерациональному использованию ресурсов и, как следствие, к ухудшению качества обслуживания. Первоначальные результаты показали, что уровень выполнения целевых показателей качества обслуживания (SLO) составлял всего 56%, что свидетельствует о существенной проблеме в поддержании стабильной производительности при динамических нагрузках. Это подчеркивает необходимость разработки новых подходов к управлению ресурсами, способных гибко реагировать на изменения и обеспечивать гарантированный уровень сервиса даже в условиях высокой волатильности.

Платформа MUDAP автоматически масштабирует сервисы и контейнеры на основе анализа метрик производительности, собираемых во временной базе данных и обрабатываемых политикой, разработанной агентом масштабирования через REST API.

RASK: Интеллектуальное Автомасштабирование на Основе Структурных Знаний

Агент автоматического масштабирования RASK использует регрессионный анализ для построения модели взаимосвязи между параметрами сервиса и метриками производительности. Этот процесс включает в себя статистическое определение зависимости между входными параметрами, такими как количество запросов в секунду, размер кэша или количество активных пользователей, и выходными метриками, определяющими производительность, например, время отклика, количество ошибок или загрузка ЦП. Регрессионная модель, построенная на исторических данных, позволяет RASK предсказывать, как изменение определенных параметров сервиса повлияет на ключевые метрики производительности, что является основой для принятия решений о масштабировании ресурсов.

Агент автомасштабирования RASK использует структурные знания о системе для прогнозирования влияния изменений параметров сервиса на его производительность. Это достигается путем анализа взаимосвязей между конфигурационными параметрами, такими как количество экземпляров, лимиты памяти или пропускная способность сети, и ключевыми метриками производительности, включая задержку, пропускную способность и количество ошибок. На основе полученных прогнозов, RASK выполняет проактивные корректировки ресурсов, изменяя параметры сервиса до того, как возникнут проблемы с производительностью или нарушатся целевые уровни обслуживания (SLO). Такой подход позволяет избежать реактивного масштабирования, которое может быть медленным и неэффективным, и обеспечивает более стабильную и оптимальную работу системы даже при динамических нагрузках.

Система RASK обеспечивает поддержание целевых показателей уровня обслуживания (SLO) даже при динамически изменяющейся нагрузке, что достигается за счет проактивной корректировки ресурсов. В ходе тестирования было зафиксировано значительное повышение глобального выполнения SLO до 98%. Это позволяет оптимизировать использование ресурсов и минимизировать связанные с ними затраты, поскольку RASK адаптируется к текущим потребностям системы без превышения выделенных ресурсов и снижения качества обслуживания.

Алгоритм RASK[7] последовательно создает табличную структуру из временных рядов, обучает регрессионные функции, а затем оптимизирует параметры всех контролируемых сервисов и корректирует их значения посредством API MUDAP.

Детализированный Контроль с MUDAP и Многомерной Эластичностью

RASK использует платформу MUDAP (Microservice Update and Deployment Automation Platform) для детальной настройки параметров выполнения сервисов и выделения ресурсов. MUDAP обеспечивает возможность управления различными аспектами работы сервисов, включая процессорное время, объем памяти, сетевой трафик и другие ключевые показатели. Это позволяет динамически адаптировать ресурсы в соответствии с текущей нагрузкой и требованиями к производительности, обеспечивая оптимальное использование ресурсов Edge-устройств и поддержание заданного уровня качества обслуживания (SLO). Платформа предоставляет инструменты для точной регулировки этих параметров, позволяя инженерам оперативно реагировать на изменения в рабочей среде и оптимизировать производительность сервисов.

Платформа MUDAP, взаимодействуя с REST API, обеспечивает возможность динамической конфигурации сервисов, развернутых на периферийных устройствах. Это позволяет изменять параметры работы сервисов в реальном времени, без необходимости перезапуска или прерывания их функционирования. REST API выступает интерфейсом для отправки команд конфигурации в MUDAP, что обеспечивает гибкость и автоматизацию процесса управления ресурсами и настройками сервисов на Edge-устройствах. Такой подход обеспечивает адаптацию к изменяющимся условиям эксплуатации и оптимизацию производительности сервисов непосредственно на периферии сети.

Многомерная эластичность в RASK позволяет масштабировать различные параметры сервисов независимо друг от друга. Это означает, что система способна динамически регулировать ресурсы, выделяемые на отдельные аспекты работы сервиса, жертвуя менее критичными функциями для поддержания заданных уровней обслуживания (SLO) по ключевым показателям. Такой подход позволяет оптимизировать использование ресурсов и обеспечивать стабильную работу сервиса даже при изменяющейся нагрузке или ограниченных ресурсах, избегая полного отказа в критических сценариях.

Для обеспечения предиктивного моделирования и динамической адаптации сервисов, RASK использует базу данных временных рядов для сбора и хранения метрик обработки данных. Эта база данных предоставляет необходимые данные для анализа производительности и прогнозирования будущих потребностей в ресурсах. В процессе оптимизации достижения целевых уровней обслуживания (SLO), значительное улучшение было достигнуто всего за 30 итераций, что демонстрирует высокую эффективность подхода RASK к обучению и адаптации, требующую минимального объема данных для достижения желаемых результатов.

Платформа для Расширяемой Обработки Потоков

Платформы RASK и MUDAP формируют основу для создания широкого спектра сервисов потоковой обработки данных. Это позволяет реализовать сложные задачи, такие как компьютерное зрение, позволяющее анализировать видеопотоки в реальном времени, считывание QR-кодов для быстрой идентификации объектов, и построение карт на основе данных облака точек, используемых, например, в системах автономной навигации и робототехнике. Благодаря гибкой архитектуре, система способна адаптироваться к различным источникам данных и требованиям к производительности, предоставляя инструменты для разработки и развертывания инновационных сервисов, ориентированных на обработку информации в режиме реального времени.

Система обеспечивает значительное ускорение разработки и стимулирование инноваций благодаря централизованному хранилищу артефактов. Данное хранилище позволяет разработчикам эффективно обмениваться и повторно использовать готовые программные компоненты, избегая дублирования усилий и сокращая время, необходимое для создания новых сервисов обработки потоковых данных. Предоставляя доступ к проверенным и оптимизированным элементам кода, платформа способствует стандартизации, повышению качества и снижению затрат на разработку, что особенно важно для быстро меняющихся требований в области потоковой обработки.

Архитектура системы позволяет исследовать так называемый «Парето-фронт» оптимальных решений, представляющий собой набор наилучших компромиссов между различными, часто противоречивыми, целями. Вместо поиска единственного «лучшего» решения, система идентифицирует множество альтернатив, каждая из которых оптимизирована по определенному набору критериев — например, скорости обработки и точности. Такой подход особенно важен в задачах потоковой обработки данных, где требования к производительности и ресурсам могут существенно различаться. Исследование Парето-фронта дает возможность пользователю выбрать решение, наиболее подходящее для конкретных условий и приоритетов, обеспечивая гибкость и адаптивность системы к меняющимся требованиям.

В основе системы RASK лежит способность численных решателей автоматически подбирать оптимальные параметры обработки потоковых данных, основываясь на анализе наблюдаемого поведения системы. Этот процесс позволяет динамически адаптироваться к меняющимся условиям и максимизировать эффективность выполнения задач, таких как компьютерное зрение или обработка облаков точек. Вместо ручной настройки, требующей значительных временных затрат и экспертных знаний, решатели непрерывно оценивают влияние различных параметров на производительность, находя наилучшие комбинации для достижения заданных целей. Такой подход не только повышает надежность и точность обработки данных, но и открывает возможности для автоматической оптимизации и самонастройки системы в реальном времени, обеспечивая ее гибкость и масштабируемость.

Наблюдатель отмечает, что предложенная платформа MUDAP и агент RASK, стремящиеся к оптимизации ресурсов для потоковой обработки на периферийных устройствах, не просто реагируют на нагрузку, но и предвидят её. Это напоминает высказывание Джона фон Неймана: «В науке нет гарантий на будущее, только вероятности». Подобно тому, как агент RASK использует регрессионный анализ для прогнозирования необходимого масштабирования ресурсов, обеспечивая выполнение SLO, так и наука оперирует не с абсолютной уверенностью, а с оценкой рисков. Каждое развертывание, как и каждая итерация обучения агента, — это своего рода пророчество, проверяемое реальностью, и архитектура системы должна учитывать эту неизбежную неопределенность.

Что дальше?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность, скорее обнажает пропасти, чем заполняет их. Платформа MUDAP и агент RASK — это не столько решение, сколько точка зрения на проблему адаптивного масштабирования. Иллюзия контроля над потоком данных всегда таит в себе опасность: каждое правило оптимизации — это пророчество о будущей нештатной ситуации, которое обязательно сбудется. Устойчивость системы не в изоляции компонентов, а в их способности прощать ошибки друг друга, в способности перестраиваться, а не просто реагировать.

Следующим шагом видится отказ от централизованного управления. Вместо стремления к глобальной оптимизации, необходимо сосредоточиться на создании локальных, самоорганизующихся кластеров обработки данных. Система — это не машина, это сад; если её не поливать, вырастет техдолг. Реальная сложность заключается не в масштабировании, а в управлении энтропией, в поддержании порядка в хаосе постоянно меняющихся условий.

Вместо того чтобы искать идеальные метрики и алгоритмы, необходимо признать, что будущее адаптивных систем — это не предсказуемость, а способность к неожиданным решениям. Регрессионный анализ — полезный инструмент, но он лишь отражает прошлое. Истинная оптимизация требует понимания того, что невозможно предусмотреть все сценарии, и система должна быть готова к импровизации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17282.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-22 19:00