An approach to optimizing the microservices deployment model in a highly loaded environment

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.80.19787

Keywords:

microservice architecture, deployment diversity, load balancing, system resilience, resource optimization

Abstract

The article proposes the use of a LB-Diversity algorithm for deploying microservices to increase system stability and optimize resources in cloud architectures. Traditional microservice systems often face node failure issues and security vulnerabilities due to homogeneous deployment of identical service instances. The proposed approach addresses these issues by combining load balancing with deployment diversity, where different versions of microservices are distributed across multiple nodes. This strategy reduces the risks associated with a single point of failure and mitigates the impact of attacks targeting common vulnerabilities in containerized environments.

To analyze the experiments, our own coefficients for assessing load balancing and system fault tolerance were proposed, which confirmed the results of previous studies on the choice of the LB-Diversity algorithm compared to traditional deployment methods. The diversity of deployment approach effectively limits the damage from potential security breaches by ensuring that only a small portion of the system is affected. This model offers a practical solution for enterprises that require reliable microservice architectures with high availability and security in dynamic environments with limited resources.

References

Bravetti M. et al. Optimal and au-tomated deployment for microservices. Lec-ture Notes in Computer Science. Vol. 11424. Fundamental Approaches to Software Engi-neering. 22nd International Conference, FASE 2019, Held as Part of the European Joint Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2019, Prague, Czech Re-public, April 6–11, 2019, Proceedings / ed. by R. Hähnle, W. van der Aalst. Berlin, 2019. P. 351–368. DOI: 10.1007/978-3-030-16722-6_21.

Artamonov Y., Golovach I., Zy-movchenko V. Use analysis of microserves in e-learning system with multi-variant ac-cess to educational materials. Technology Audit and Production Reserves. 2021. Vol. 4(2(60)). P. 45–50. DOI: 0.15587/2706-5448.2021.

Fu Y. et al. Performance evalua-tion of resource management schemes for cloud-native platforms with computing con-tainers. 2022 IEEE International Performance, Computing, and Communications Conference (IPCCC) : pro-ceedings, Austin, TX, USA, 11–13 Novem-ber 2023 / IEEE. 2023. P. 414–415. DOI: 10.1109/IPCCC55026.2022.9894300.

Mustyala A. Dynamic resource al-location in Kubernetes: Optimizing cost and performance. EPH – International Journal of Science and Engineering. 2021. Vol. 7(3). P. 59–71. DOI: 10.53555/ephijse.v7i3.237.

González S. Modular software de-sign in distributed systems: Strategic ap-proaches for building scalable, maintaina-ble, and fault-tolerant architectures in mod-ern microservice environments. Eigenpub Review of Science and Technology. 2023. Vol. 7(1).

P. 373–400. DOI: 10.1007/s10916-020-1195-x.

Mugeraya S., Devadkar K. Dy-namic task scheduling and resource alloca-tion for microservices in cloud. Journal of Physics: Conference Series. 2022. 2325. 012052. DOI: 10.1088/1742-6596/2325/1/012052.

Sebastião F. P. The role of a mi-croservice architecture on cybersecurity and operational resilience in critical systems: master´s thesis. Porto, 2023. 190 p.

Mejía P. Best practices for micro-service framework design. Advances in In-telligent Information Systems. 2022. Vol. 7(1). URL: https://questsquare.org/index.php/JOURNALAIIS/article/view/70.

Hang, Y. et al. A Microservice Resilience Deployment Mechanism Based on Diversity. Security and Communication Networks. 2022. 7146716. DOI: 10.1155/2022/7146716.

Downloads

Published

2025-03-17

Issue

Vol. 4 No. 80 (2024)

Section

Статті

License

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).