Балансировка нагрузки данных в распределенной сети через прокси-сервер Nginx

Цель исследования: исследование программного способа балансировки данных в распределенной сети через прокси-сервер Nginx.

Методы. Балансировка нагрузки данных в компьютерной сети является важным параметром сети. Из-за балансировки нагрузки в сети может уменьшаться или увеличиваться задержка передачи, разброс от среднего значения джиттера. Таким образом, балансировка нагрузки в сети влияет на временные характеристики и пропускную способность сети. Управление и оптимизацию балансировки нагрузки можно осуществлять как программным, так и аппаратным способами. В статье уделяется внимание балансировке нагрузки данных на прикладном уровне приложений. Кратко рассмотрена аппаратная балансировка нагрузки, которая решается в рамках непосредственно сетевого оборудования, к примеру, в коммутаторах. Это решается диспетчером управления очередями в коммутаторе Ethernet, который управляет полосой пропускания и очередями. Описаны циклические алгоритмы, а также алгоритм с временной селекцией кадров в диспетчерах коммутатора, которые реализуют эффективную аппаратную балансировку нагрузки. Рассмот-рена программная балансировка нагрузки данных в сети. В  качестве программной балансировки нагрузки использовался веб-сервер и обратный прокси-сервер Nginx, на сервере было запущено 3 Docker контейнера, сделанного на основе Asp.net приложения, запущенных на разных окружениях.

Результаты. Произведена настройка, конфигурация сети и использовался циклический алгоритм балансировки нагрузки RR в сервере Nginx. Было проведено исследование сети с разным количеством окружений в сети, веб-серверов, запросов данных. Циклический алгоритм балансировки нагрузки в Nginx является более эффективным по сравнению со случайным алгоритмом, это было показано в ходе экспериментов.

Заключение. Были рассмотрены и исследованы аппаратные и программные алгоритмы балансировки нагрузки в распределенной сети. Циклические алгоритмы балансировки данных позволили повысить пропускную способность сети, ее эффективность и быстродействие.

1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. 4-е изд. СПб.: Питер, 2010. 943 с.

2. Описание стандарта IEEE 802.1q. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.1Q (дата обращения 18.06.2022).

3. Никишин К. И. Механизм управления трафиком реального времени в коммутаторе Ethernet // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2015. № 10. С. 32–37.

4. McKeown N., Anderson T., Balakrishnan H. et al. Openflow: enabling innovation in campus networks // ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2008, vol. 38, no. 2, pp. 69–74.

5. Kobayashi M., Seetharaman S., Parulkar G., Appenzeller G., Little J., Van Reijendam J., McKeown N. Maturing of OpenFlow and Software-Defined Networking Through Deployments // Computer Networks. 2014. Vol. 61. P. 151–175.

6. Корячко В. П., Перепелкин Д. А. Программно-конфигурируемые сети. М.: Горячая линия – Телеком, 2020. 288 с.

7. Shalimov A. et al. Advanced study of SDN/OpenFlow controllers // Proceedings of the 9th Central & Eastern European Software Engineering Conference in Russia. ACM, 2013.

8. Перепелкин Д. А., Бышов В. С. Балансировка потоков данных в программноконфигурируемых сетях с обеспечением качества обслуживания сетевых сервисов // Радиотехника. 2016. № 11. C. 111–119.

9. Никульчев Е. В., Паяин С. В., Плужник Е. В. Динамическое управление трафиком программно-конфигурируемых сетей в облачной инфраструктуре // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2013. № 3 (45). С. 54–57.

10. Kopetz H. Real-time systems design principles for distributed embedded applications. New York: Springer, 2011. 396 р.

11. The Time-Triggered Ethernet (TTE) design / H. Kopetz, A. Ademaj, P. Grillinger, K. Steinhammer // International Symposium on Object-oriented Real-time Distributed Computing. 2005. P. 22–33.

12. Никишин К. И., Коннов Н. Н., Пащенко Д. В. Моделирование систем на базе технологии Time-Triggered Ethernet // Информационные технологии и математическое моделирование: материалы XV Междунар. конф. имени А. Ф. Терпугова. Томск: Издво Томск. ун-та, 2016. Ч. 2. C. 117–122.

13. Перепелкин Д. А. Концептуальный подход динамического формирования трафика программно-конфигурируемых телекоммуникационных сетей с балансировкой нагрузки // Информационные технологии. 2015. T. 21. № 8. C. 602–610.

14. Механов В.Б., Кизилов, Е.А. Моделирование цветными сетями Петри обслуживания очередей алгоритмом WRR // Труды IX Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы». Пенза: Изд-во ПГУ,

15. Ч. 1. С. 67 – 73.

16. Артемов И. В., Коннов М. Н., Никишин К. И. Анализ эффективности адаптивного алгоритма формирования виртуального таймслота в сетевом коммутаторе // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. Т.2. С. 298–302.

17. Scheduling queues in the Ethernet switch, considering the waiting time of frames / E. Kizilov, N. Konnov, K. Nikishin, D. Pashchenko, D. Trokoz // MATEC Web of Conferences. 2016. Vol. 44. P. 01011-p.1–01011-p. 5.

18. Учет времени поступления кадров для управления очередями в коммутаторе / Е. А. Кизилов, Н. Н. Коннов, В. Б. Механов, К. И. Никишин // Телематика-2014: тр. XХI Всерос. науч.-метод. конф. СПб. : СПбГУ ИТМО, 2014. С. 134–136.

19. Jensen K. An Introduction to the Practical Use of Coloured Petri Nets // Lectures on Petri Nets II: Applications. Berlin: Springer, 1998. P. 237-292.

20. Jensen K., Kristensen L.M. Coloured Petri Nets. Modelling and Validation of Con-current Systems. Berlin: Springer, 2009. 384 р.

21. Nikishin K., Konnov N. Schedule Time-Triggered Ethernet // International Conference on Engineering Management of Communication and Technology, EMCTECH 2020. DOI: 10.1109/EMCTECH49634.2020.9261540.

22. Никишин К. И., Коннов Н. Н. Генератор трафика Ethernet на основе цветных сетей Петри // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2016.

23. № 1 (17). C. 299–307.