Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Journal of Computer Sciences Institute

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Apache Mesos

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Porównanie platform do orkiestracji kontenerów aplikacji

Pankowski Adam, Powroźnik Paweł

Journal of Computer Sciences Institute

2023

Vol. 29

383--390

Niniejszy artykuł przedstawia analizę porównawczą trzech znanych platform orkiestracji kontenerów: Docker Swarm, Kubernetes i Apache Mesos, koncentrując się na wdrażaniu aplikacji testowej oraz pomiaru takich parametrów jak: czas wdrożenia,obciążenie procesora, wykorzystanie pamięci i dysku, czas odpowiedzi aplikacji oraz czas przywrócenia repliki aplikacji przy użyciu mechanizmu autoregeneracji. Celem badań jest weryfikacja wydajności i efektywności analizowanych platform, ułatwiając podjęcie świadomych decyzji przy wyborze orkiestratora dla skonteneryzowanych aplikacji. Zostały postawione dwie hipotezy badawcze. Pierwsza z nich zakłada, że czas potrzebny na uruchomienie aplikacji przy użyciu narzędzia Docker Swarm jest najkrótszy spośród analizowanych platform. Druga hipoteza zakłada, że Kubernetes zapewnia najwydajniejsze wyniki pod względem planowania obciążenia i skalowania aplikacji. Analiza przeprowadzona na podstawie wykonanych badań na obrazie aplikacji Jenkins wykazała przewagę platformy Docker Swarm nad pozostałymi badanymi narzędziamipod względem wydajnościowym.

This article presents a comparative analysis of three well-known container orchestration platforms: Docker Swarm, Kubernetes and Apache Mesos, focusing on the deployment of a test application and measuring parameters such as deployment time, memory, CPU and disk utilization, application response time and the time to restore a replica of the application using an auto-recovery mechanism. The aim of the research is to verify the performance and efficiency of the analyzed platforms, facilitating informed decisions while choosing an orchestrator for containerized applications. Two research hypotheses have been stated. The first one assumes that the time required to launch an application using the Docker Swarm tool is the shortest among the analyzed platforms. The second hypothesis is that Kubernetes provides the most efficient results in terms of load scheduling and application scaling. The analysis performed on the Jenkins application showed the superiority of the Docker Swarm platform over the other studied tools in terms of performance.