SCALER - Mise à l’échelle intelligente pour les architectures de microservices

Coordinateur : Université de Grenoble
Partenaire : Philippe Merle Centre INRIA de l’Université de Lille CRIStAL

Équipe : Spirals du Groupe Thématique : GL.

Dates : 10/23 - 06/26

Résumé :

Le but du projet SCALER est de fournir un cadre logiciel permettant des capacités intelligentes de mise à l’échelle des microservices, allant au-delà du simple modèle de gestion d’un microservice à la fois, mais considérant plutôt des cohortes de microservices basées sur leurs modèles d’interaction. Ses objectifs de recherche sont les suivants :

Caractérisation automatique des microservices. Le premier défi du projet SCALER est d’identifier et de proposer des mécanismes pour récolter des métriques pertinentes à différents niveaux (système, infrastructure, application). Les métriques doivent caractériser des microservices individuels mais aussi des groupes de microservices. Utilisées pour le profilage avant le déploiement ou pour la surveillance au moment de l’exécution, les métriques doivent permettre une mise en correspondance opportune entre les indicateurs clés de performance (KPI) au niveau de l’entreprise et les métriques de niveau inférieur.
Modèles d’interaction des microservices. Si les microservices sont des entités de déploiement indépendantes, leurs interactions au moment de l’exécution ont une forte incidence sur les indicateurs clés de performance des applications. Le deuxième défi du projet SCALER est de fournir des solutions pour identifier les modèles d’interaction des microservices et pour définir des groupes de microservices à gérer de manière cohérente vis-à-vis des contraintes de performance. Typiquement, si un service d’application est composé de plusieurs microservices, ces derniers doivent répondre ensemble aux contraintes de latence (temps de réponse global) ou de localité (multi-cluster) du service.
Microservice Smart Scaling. Le troisième défi de SCALER est de concevoir des stratégies de gestion intelligente qui prennent en compte les modèles d’interaction des microservices définis précédemment. SCALER doit définir des solutions pour une mise à l’échelle coordonnée automatisée, opportune et cohérente de groupes de microservices.

Abstract

The goal of the SCALER project is to deliver a software framework to enable smart microservice scaling capabilities going beyond the simple model of managing one microservice at a time, but rather considering cohorts of microservices based on their interaction patterns. Its research objectives are the following :

Automatic Microservice Characterization. The first challenge of the SCALER project is to iden- tify and to propose mechanisms for harvesting relevant metrics at different (system, infrastruc- ture, application) levels. Metrics are to characterize single but also groups of microservices. Used for pre-deployment profiling or monitoring at runtime, metrics are to allow for a timely mapping between business-level Key Performance Indicators (KPI) and lower-level metrics.
Microservice Interaction Patterns. If microservices are independent deployment entities, their runtime interactions strongly impact applications’ KPI. The second challenge of the SCALER project is to provide solutions for identifying microservice interactions patterns and for defining groups of microservices to be managed consistently vis-à-vis performance constraints. Typically, if an application service is composed of multiple microservices, the latter are to respond together to the service latency (global response time) or locality (multi-cluster) constraints.
Microservice Smart Scaling. The third SCALER challenge is to design smart management strategies which take into account the previously defined microservice interaction patterns. SCALER is to define solutions for automated, timely and consistent coordinated scaling of groups of microservices.