Mikroservisler için verimli yerleştirme alternatiflerinin türetilmesi
Deriving efficient deployment alternatives for microservices
Yazar: IŞIL KARABEY AKSAKALLI
Danışman: DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN ; DR. TURGAY ÇELİK
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Mikroservis mimarileri gev¸sek ba˘glanmı¸s, tek bir fonksiyonellik ile çalı¸sarak ba˘gımsız olarak
konu¸slandırılabilen ve birbirleri ile belirli bir arayüz üzerinden ileti¸simde olan modüler
yazılım bile¸senlerine dayalı popüler bir yakla¸sımdır. Ba˘gımsız yazılım bile¸senleri sayesinde
servislerin ölçeklenebilirli˘gi, güncellenmesi ve bakımı oldukça kolayla¸smaktadır. Öte yandan
mikroservis tabanlı uygulamaların bulut kaynaklarına yerle¸stirilmesi, tek parçalı (monolithic)
uygulamalara göre daha karma¸sık bir süreçtir. Tek parçalı bir uygulama, bir yük
dengeleyici arkasında yer alan bir grup sunucuya tek seferde da˘gıtılabilirken, farklı servislerden
olu¸san bir mikroservis tabanlı uygulamada her servisin genellikle birden fazla çalı¸sma
zamanı örne˘gi oldu˘gu varsayıldı˘gında, binlerce servisin yapılandırılması ve performanslı bir
¸sekilde da˘gıtılması zorlu bir süreçtir. Az sayıda mikroservisin bulundu˘gu bir uygulama, sistemi
iyi bilen bir uzman tarafından manuel bir ¸sekilde da˘gıtılabilirken pratikte genellikle çok sayıda mikroservisin yer aldı˘gı uygulamalar görülmektedir. Artan servis sayısının bulut ortamındaki
kaynaklara optimale yakın bir ¸sekilde manuel olarak da˘gıtılması hem zaman alıcı
bir hale gelmekte hem de kaynakların verimli kullanımını neredeyse imkansızla¸stırmaktadır.
Özellikle mikroservis tabanlı uygulamaların kaynak kullanımı ve performansı mikroservislerin
mevcut kaynaklara uygun bir ¸sekilde yerle¸stirilmesine ba˘glıdır. Mikroservislerin
yerle¸stirilmesi için var olan Kubernetes, Docker, Apache Mesos gibi yönetim araçları, mikroservislerin
çalı¸sma zamanı verilerini dikkate almayıp minimum yetenek ile da˘gıtım yapmaktadır.
Bununla birlikte literatürde mikroservisler için geli¸stirilen mevcut da˘gıtım yöntemleri
üzerinden ek yakla¸sımlar kullanılarak veya araç deste˘gi geli¸stirilerek CPU i¸s yükü, G/Ç, ortalama yanıt süresi gibi kriterler açısından performans elde etmek amaçlanmaktadır. Fakat
literatürde önerilen ve endüstride kullanılan mevcut da˘gıtım yöntemlerinde mikroservislerin
sunuculara da˘gıtılması i¸slemi kullanıcıya bırakılmaktadır. Bu da çok sayıda servisten olu¸san
bir sistemde kullanıcının i¸sini zorla¸stırmakla birlikte, kabaca bir da˘gıtım yapılmasına sebep
olarak, servislerin kısıtlı kaynaklara performanslı ve verimli bir ¸sekilde da˘gıtılmasını engellemektedir. Bu tez çalı¸smasında mikroservis mimarilerinin bulut ortamında verimli kullanılabilmesi için
servislerin mevcut kaynaklar üzerine uygun yerle¸stirilmesi sorunu ele alınarak servislerin
bulut sunucularına otomatik yerle¸stirilmesini sa˘glayan model güdümlü mimari ile geli¸stirilen
bir yakla¸sım önerilmektedir. Ayrıca bu yakla¸sımı destekleyen bir araç ailesi geli¸stirilerek
mikroservislerin minimum maliyet ile da˘gıtımı gerçekle¸stirilmektedir. Mikroservislerin
etkin olarak kaynaklara da˘gıtımı, bulut kaynaklarının verimli ve daha yüksek performans
ile kullanımını sa˘glayacaktır. Önerilen otomatik da˘gıtım yakla¸sımının gelecekteki akademik
çalı¸smalar için bir altyapı sa˘glamasının yanısıra, geli¸stirilen mikroservis da˘gıtım aracının
endüstriyel uygulamalara önemli bir katkıda bulunaca˘gı öngörülmektedir.

Abstract:
Microservice architecture is a popular approach that relies on modular software components
that are loosely coupled, operate with a single functionality that can be independently deployed
and communicate with each other via a well-defined interface. Thanks to independent
software components, the scalability, update and maintenance of the services are easier. However,
the deployment of microservice-based applications is more complicated than monolith
applications. A monolith application can be deployed at one time on a group of services
behind a load balancer. In a microservice-based application consisting of different services
that have more than one runtime instance of each service, thousands of services need to be
configured and deployed efficiently. While an application system with a small number of
microservices can be manually deployed by an expert who knows the system well, a large number of microservices are often used for the applications in practice. Efficient deployment
of the increasing number of services to resources manually in the cloud environment
becomes both time consuming and makes the efficient use of resources almost impossible.
In particular, resource usage and performance of microservice-based applications depend on
the efficient deployment of microservices to the available resources. Existing tools such as
Kubernetes, Docker, Apache Mesos don't consider the runtime data of a microservices and
deploy them with minimum ability. Also, in literature, it is foreseed to achieve performance
in terms of criteria such as CPU workload, I/O, average response time by developing additional
approaches or tool support over existing deployment tools. However, the configuration
process for deploying microservices is left to a user in these methods. This situation makes
it difficult for the user to work in a system consisting of many services, hence, it prevents the
deployment of services to limited resources in an efficient manner. In this thesis, an approach an approach developed using model driven architecture that provides
automatic deployment of services to cloud servers is proposed. Furthermore, deployment
of microservices at minimum cost has been performed by developing a tool that supports this
approach. The approach and the tool support have been tested using an industrial case study.
By effectively deploying microservices to resources, it will be possible to use the resources
of the cloud environment efficiently and with higher performance. With the proposed automated
deployment approach, it is foreseed to enable an infrastructure for the future academic
studies, as well as a contribution to industrial applications with the developed microservice
deployment tool.