priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2026-69-5-417-427pribor-527Research ArticleВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ИХ ЭЛЕМЕНТЫCOMPUTING SYSTEMS AND THEIR ELEMENTSНадежность кластера при восстановлении с миграцией контейнеровCluster reliability during recovery with container migrationДоМ. К.DoM. K.

До Мань Кием — аспирант; факультет программной инженерии и компьютерной техники

Санкт-Петербург

Do Manh Kiem — Post-Graduate Student; Faculty of Software Engineering and Computer Science

St. Petersburg 

domanhkiemnd@gmail.comБогатыревВ. А.BogatyrevV. A.

Владимир Анатольевич Богатырев — д-р техн. наук, профессор; факультет программной инженерии и компьютерной техники

Санкт-Петербург

Vladimir A. Bogatyrev — Dr. Sci, Professor; Faculty of Software Engineering and Computer Science

St. Petersburg 

vladimir.bogatyrev@gmail.comФунгВ. К.PhungV.Q.

Фунг Ван Кю — исследователь

Ханой

Phung Van Quy — Researcher

Ha Noi 

phungvanquy97@gmail.comУниверситет ИТМОРоссияITMO UniversityRussian FederationТехнический университет Ле Куи ДонВьетнамLe Quy Don Technical UniversityViet Nam202610062026695417427Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20262026Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/527

При проектировании высокодоступных отказоустойчивых распределенных компьютерных систем высокой готовности и с минимальными задержками обслуживания запросов все более востребованной становится технология консолидации резервированных вычислительных ресурсов на основе их объединения в кластеры с контейнерной виртуализацией. Для обоснования выбора и возможной структурно-параметрической оптимизации построения отказоустойсчивого кластера рассматриваемого класса необходимо создание аналитической модели его надежности, учитывающей особенности функционирования виртуальных контейнеров, в том числе процессы их миграции, восстановления и реконфигурации кластера при отказах узлов. Цель статьи — построение аналитической модели надежности многоузлового кластера с контейнерной виртуализацией при объединении в нем компьютерных узлов — серверов с развернутыми в них контейнерами. Предложена марковская модель кластера, отражающая двухэтапный процесс восстановления его узлов: на первом этапе выполняется физический ремонт отказавшего сервера, на втором — последовательная миграция и загрузка контейнеров в него. Представлен анализ зависимости коэффициента готовности кластера от его структурных и эксплуатационных параметров: числа серверов, числа развертываемых контейнеров, а также интенсивностей отказов и восстановления оборудования. Предложенная модель может служить основой для обоснования выбора проектных решений при создании отказоустойчивых кластеров контейнерной виртуализации и облачных платформ.

When designing high-availability, fault-tolerant distributed computing systems that must ensure continuous operation with minimal request-processing delays, the consolidation of redundant computing resources through their integration into clusters with container virtualization is becoming increasingly important. To justify architectural choices and enable structural-parametric optimization of such fault-tolerant clusters, it is essential to develop reliability models that reflect the operational specifics of virtual containers as well as the processes of cluster recovery and reconfiguration during container migration. The aim of this article is to construct an analytical reliability model for a multi-node cluster employing container virtualization, in which computing nodes (servers) host multiple containers. A Markov model is proposed that captures the two-stage recovery of cluster nodes: physical restoration of servers followed by container migration with their sequential loading once the server has been physically recovered from a failure. An analysis is carried out to evaluate how the cluster’s availability coefficient depends on its architectural parameters, including the number of servers, hardware failure rates, and the number of deployed containers loaded during migration. The proposed model provides a foundation for substantiating design decisions in the development of fault-tolerant container-based clusters and modern cloud platforms.

надежностькластеротказоустойчивостькоэффициент готовностиконтейнервиртуализациямарковская модель надежностиreliabilityclusterfault toleranceavailability coefficientcontainervirtualizationMarkov reliability modelReferencesAysan H. Fault-Tolerance Strategies and Probabilistic Guarantees for Real-Time Systems. Vasteras, Sweden, Malardalen University, 2012. 190 p.Aysan H. Fault-Tolerance Strategies and Probabilistic Guarantees for Real-Time Systems, Vasteras, Sweden, Malardalen University, 2012, 190 p.Kopetz H. Real-Time Systems: Design Principles for Distributed Embedded Applications. Springer, 2011. 396 p. DOI: 10.1007/978-1-4419-8237-7.Kopetz H. Real-Time Systems: Design Principles for Distributed Embedded Applications, Springer, 2011, 396 p., DOI: 10.1007/978-1-4419-8237-7.Sorin D. J. Fault Tolerant Computer Architecture. Morgan & Claypool, 2009. 103 p.Sorin D.J. Fault Tolerant Computer Architecture, Morgan & Claypool, 2009, 103 p.Koren I., Krishna C. M. Fault Tolerant Systems. San Francisco: Morgan Kaufmann Publ., 2009. 378 p.Koren I., Krishna C.M. Fault Tolerant Systems, San Francisco, Morgan Kaufmann Publishers, 2009, 378 p.Goyal P., Deora S. S. Reliability of Trust Management Systems in Cloud Computing // Indian Journal of Cryptography and Network Security. 2022. Vol. 2. N 1. P. 1–5. DOI: 10.54105/ijcns.C1417.051322.Goyal P., Deora S.S. Indian Journal of Cryptography and Network Security, 2022, no. 1(2), pp. 1–5, DOI: 10.54105/ijcns.C1417.051322.Херсонский Н. С., Большедворская Л. Г. Анализ развития статистических методов оценки надежности как свойства качества объектов и продукции // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2024. № 1. С. 6–23. DOI: 10.51955/2312-1327_2024_1_6.Khersonsky N.S., Bolshedvorskaya L.G. Crede Experto: transport, society, education, language, 2024, no. 1, pp. 6–23, DOI: 10.51955/2312-1327_2024_1_6. (in Russ.)Srivastava A., Kumar N. Queueing model based dynamic scalability for containerized cloud // Intern. Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2023. Vol. 14, N 1. P. 465–472. DOI: 10.14569/IJACSA-.2023.0140150.Srivastava A., Kumar N. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2023, no. 1(14), pp. 465–472, DOI: 10.14569/IJACSA-.2023.0140150.Gurjanov A. V., Korobeynikov A. G., Zharinov I. O., Zharinov O. O. Edge, fog and cloud computing in the cyberphysical systems networks // III Intern. Workshop on Modeling, Information Processing and Computing. 2021. P. 103–108.Gurjanov A.V., Korobeynikov A.G., Zharinov I.O., Zharinov O.O. III International Workshop on Modeling, Information Processing and Computing, 2021, pp. 103–108.Shukur H. M., Zeebaree S. R. M., Zebari R. R., Zeebaree D. Q., Ahmed O. M., Salih A. A. Cloud computing virtualization of resources allocation for distributed systems // Journal of Applied Science and Technology Trends. 2020. Vol. 1, N 2. P. 98–105. DOI: 10.38094/jastt1331.Shukur H.M., Zeebaree S.R.M., Zebari R.R., Zeebaree D.Q., Ahmed O.M., Salih A.A. Journal of Applied Science and Technology Trends, 2020, no. 2(1), pp. 98–105, DOI: 10.38094/jastt1331.Kushchazli A., Safargalieva A., Kochetkova I., Gorshenin A. Queuing model with customer class movement across server groups for analyzing virtual machine migration in cloud computing // Mathematics. 2024. Vol. 12, N 3. P. 468. DOI: 10.3390/math12030468.Kushchazli A., Safargalieva A., Kochetkova I., Gorshenin A. Mathematics, 2024, no. 3(12), pp. 468, DOI:10.3390/math12030468.Tatarnikova T. M., Arkhiptsev E. D. Designing fault-tolerant systems with micro-service architecture // Proc. of the 27th Intern. Conf. on Soft Computing and Measurements (SCM). 2024. P. 348–351. DOI: 10.1109/SCM62608.2024.10554143.Tatarnikova T.M., Arkhiptsev E.D. Proc. of the 27th Intern. Conf. on Soft Computing and Measurements (SCM), 2024, pp. 348–351, DOI: 10.1109/SCM62608.2024.10554143.Богатырев В. А., Богатырев С. В. Резервированная передача данных через агрегированные каналы в сети реального времени // Изв. вузов. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 9. С. 735–740.Bogatyrev V.A., Bogatyrev S.V. Journal of Instrument Engineering, 2016, no. 9(59), pp. 735–740. (in Russ.)Sovetov B. Ya., Tatarnikova T. M., Poymanova E. D. Storage scaling management model // Information and Control Systems. 2020. N 5 (108). P. 43–49. DOI: 10.31799/1684-8853-2020-5-43-49.Sovetov B.Ya., Tatarnikova T.M., Poymanova E.D. Information and Control Systems, 2020, no. 5(108), pp. 43–49, DOI: 10.31799/1684-8853-2020-5-43-49.Крылов Д. Р., Пойманова Е. Д., Тюрликов А. М. Модель реплицируемой системы хранения данных с использованием среднего возраста информации в качестве показателя актуальности данных // Информационноуправляющие системы. 2024. № 3. C. 11–23. DOI:10.31799/1684-8853-2024-3-11-23.Krylov D.R., Poimanova E.D., Tyurlikov A.M. Information Management Systems, 2024, no. 3, pp. 11–23, DOI:10.31799/1684-8853-2024-3-11-23. (in Russ.)Богатырев В. А., Богатырев А. В. Оптимизация резервированного распределения запросов в кластерных системах реального времени // Информационные технологии. 2015. Т. 21, № 7. С. 495–502.Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V. Information Technologies, 2015, no. 7(21), pp. 495–502. (in Russ.)Богатырев В. А., Богатырев А. В., Богатырев С. В. Оценка надежности выполнения кластерами запросов реального времени // Изв. вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57, № 4. С. 46–48.Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V. Journal of Instrument Engineering, 2014, no. 4(57), pp. 46–48. (in Russ.)Arustamov S. A., Bogatyrev V. A., Polyakov V. I. Back up data transmission in real-time duplicated computer systems // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2016. Vol. 451. P. 103–109.Arustamov S.A., Bogatyrev V.A., Polyakov V.I. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2016, vol. 451, pp. 103–109.Богатырев В. А. Оценка надежности и оптимальное резервирование кластерных компьютерных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. № 10. С. 18–21.Bogatyrev V.A. Instruments and Systems: Monitoring, Control, and Diagnostics, 2006, no. 10, pp. 18–21. (in Russ.)Половко А. М., Гуров С. В. Основы теории надежности. СПб: БХВ-Петербург, 2006. 702 с.Polovko A.M., Gurov S.V. Fundamentals of Reliability Theory, St. Petersburg, 2006, 702 p. (in Russ.)Bogatyrev V., Derkach A. Evaluation of a cyber-physical computing system with migration of virtual machines during continuous computing // Computers. 2020. Vol. 9, N 2. P. 42.Bogatyrev V., Derkach A. Computers, 2020, no 2(9), pp. 42.Богатырев В. А., Богатырев С. В., Богатырев А. В. Оценка готовности компьютерной системы к своевременному обслуживанию запросов при его совмещении с информационным восстановлением памяти после отказов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23, № 3. С. 608–617. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-3-608-617.Bogatyriev V.A., Bogatyriev S.V., Bogatyriev A.V. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2023, no. 3(23), pp. 608–617, DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-3-608-617. (in Russ.)Богатырев В. А., Фунг В. К. Оценка надежности восстанавливаемого кластера контейнерной виртуализацией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2025. Т. 25, № 5. С. 988–995. DOI: 10.17586/2226-1494-2025-25-5-988-995.Bogatyrev V.A., Phung V.Q. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2025, no. 5(25), pp. 988–995, DOI: 10.17586/2226-1494-2025-25-5-988-995. (in Russ.)Фунг В., Богатырев В. А., Кармановский Н. С., Лэ В. Х. Оценка вероятностно-временных характеристик компьютерной системы с контейнерной виртуализацией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24, № 2. С. 249–255. DOI: 10.17586/2226-1494-2024-24-2-249-255.Phung Van Quy, Bogatyrev V.A., Karmanovskiy N.S., Le V. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2024, no. 2(24), pp. 249–255, DOI: 10.17586/2226-1494-2024-24-2-249-255. (in Russ.)Compastié M., Badonnel R., Festor O., He R. From virtualization security issues to cloud protection opportunities: An in-depth analysis of system virtualization models // Computers & Security. 2020. V. 97. P. 101905. DOI: 10.1016/j.cose.2020.101905.Compastié M., Badonnel R., Festor O., He R. Computers & Security, 2020, vol. 97, pp. 101905, DOI: 10.1016/j.cose.2020.101905.Choudhary A., Govil M. C., Singh G., Awasthi L. K., Pilli E. S., Kapil D. A critical survey of live virtual machine migration techniques // Journal of Cloud Computing. 2017. Vol. 6. P. 23. DOI: 10.1186/s13677-017-0092-1.Choudhary A., Govil M.C., Singh G., Awasthi L.K., Pilli E.S., Kapil D. Journal of Cloud Computing, 2017, vol. 6, pp. 23, DOI: 10.1186/s13677-017-0092-1.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.