УДК 004.78:004.415.2
DOI: 10.36871/2618-­9976.2025.10.010

Авторы

Владимир Викторович Фролкин,
DevOps­инженер, Digital Wave Technology, Ереван, Армения

Аннотация

В статье представлен теоретико­аналитический обзор алгоритмов оптимизации ресурсопотребления в OpenStackкластерах на основе динамического распределения вычислительных мощностей. Исследование основано на междисциплинарном подходе, объединяющем методы управления энергопотреблением в облачных центрах обработки данных, алгоритмы обучения с подкреплением и решения уровня контейнерной и виртуальной инфраструктуры. Особое внимание уделено стратегиям, включающим принятие решений о миграции виртуальных машин с использованием аппарата нечетких множеств и Q­learning, планирование вычислительных заданий на базе глубокого обучения с подкреплением в условиях гетерогенных узлов, балансировку контейнерных сервисов с учетом NUMA­архитектуры, интеграцию OpenStack и Ceph для обеспечения высокой доступности и масштабируемости. Рассмотрены ключевые параметры эффективности, включая энергосбережение, равномерность загрузки процессорных, сетевых и дисковых ресурсов, сокращение времени развертывания контейнеров, уменьшение SLA­нарушений и эксплуатационные показатели отказоустойчивости. Проведен анализ количественных метрик, установлено, что совокупное использование подходов на разных уровнях архитектуры формирует основу для построения устойчивых и энергоэффективных облачных платформ. Показано, что практическая применимость методов требует адаптации к условиям конкретных инсталляций, включая калибровку порогов и переобучение моделей на локальных телеметрических данных. Выявлены ограничения, связанные с зависимостью результатов от экспериментальных параметров и отсутствием унифицированных методик переноса решений в продуктивные кластеры. Предложена концептуальная модель многоуровневого управления ресурсами OpenStack, где алгоритмы интегрируются в систему SLA­ и HA­ориентированного контроля. Статья будет полезна администраторам и архитекторам облачных систем, исследователям в области управления вычислительными ресурсами и разработчикам решений для повышения энергоэффективности и надежности OpenStack­инфраструктур.

Ключевые слова

OpenStack
динамическое распределение ресурсов
энергосбережение
виртуальные машины
балансировка нагрузки
обучение с подкреплением
SLA
отказоустойчивость