Содержание

Архитектуры управления ресурсами в крупных кластерах

При росте вычислительных систем классическая централизованная схема перестаёт справляться с управлением. Чтобы поддерживать масштабируемость и надёжность, используется стратегия разделяй и управляй, при которой общий кластер разбивается на независимые области (регионы, ячейки, каскады), каждая из которых управляется отдельно, но подчиняется общей логике работы.

$$ \text{Кластер из }N\text{ узлов разбивается на }K\text{ независимых областей,} \quad T_{\text{общее}} \approx \max_i T_i + T_{\text{накладные расходы}} $$

Основные подходы

В современных платформах (например, OpenStack) применяются три проверенных метода распределения управления ресурсами:

Подход Суть Когда целесообразно применять
Много-региональная схема Разделение на независимые площадки (регионы), объединённые единой системой учётных записей. Каждая площадка — полноценный кластер. Географически распределённые ЦОД, изоляция зон отказа, разные политики и версии ПО.
Многоячеечная схема (Nova Cells) Деление вычислительного контура на иерархию «ячейка управления — ячейка вычислений». Каждая ячейка имеет собственные очереди и базы данных. Очень крупные кластеры с тысячами серверов, требующие независимого планирования.
Каскадная схема Над несколькими кластерами выстраивается общий уровень управления и единый каталог ресурсов. Интеграция частных и публичных площадок в единую систему.

Много-региональная архитектура

В этой схеме каждый регион представляет собой самостоятельный набор сервисов с общей системой авторизации. Администратор управляет всеми регионами через общий интерфейс, а пользователи выбирают площадку, где размещаются их ресурсы.

Пример много-региональной организации

flowchart LR classDef small font-size:16px,stroke-width:1px; U["Пользователь"]:::small --> E["Единая точка доступа (каталог сервисов)"]:::small A["Служба авторизации"]:::small --> R1API["Регион 1 — интерфейс управления"]:::small A --> R2API["Регион 2 — интерфейс управления"]:::small E --> R1API E --> R2API subgraph R1["Регион 1"] R1API --> R1Pool["Ресурсы: вычисления, сеть, хранилище"]:::small end style R1 fill:#fff9d9,stroke:#d4c882,stroke-width:1px; subgraph R2["Регион 2"] R2API --> R2Pool["Ресурсы: вычисления, сеть, хранилище"]:::small end style R2 fill:#fff9d9,stroke:#d4c882,stroke-width:1px;

  • Подходит для распределённых площадок: например, Москва — Новосибирск — Казань.
  • В России такой принцип реализован в Яндекс Облаке, VK Cloud, Selectel и СберCloud.
  • Преимущество — простота управления и независимость регионов.
  • Недостаток — отсутствие «живой» миграции виртуальных машин между регионами.

Многоячеечная структура (Nova Cells)

Используется для масштабных вычислительных кластеров, где сотни и тысячи серверов объединены в общую систему. Архитектура делит сервисы на уровни — верхний координирует работу ячеек, каждая ячейка управляет своей группой серверов и локальной базой.

Пример иерархии ячеек

flowchart TB classDef small font-size:16px,stroke-width:1px; Root["Корневая ячейка (управление и маршрутизация запросов)"]:::small --> API1["Ячейка интерфейсов №1"]:::small Root --> API2["Ячейка интерфейсов №2"]:::small API1 --> C11["Вычислительная ячейка 1 (планировщик, узлы)"]:::small API1 --> C12["Вычислительная ячейка 2"]:::small API2 --> C21["Вычислительная ячейка 3"]:::small API2 --> C22["Вычислительная ячейка 4"]:::small

  • Применяется в суперкомпьютерах и крупных облаках (например, CERN, Сколтех).
  • Повышает устойчивость: сбой в одной ячейке не влияет на остальные.
  • Позволяет равномерно распределять нагрузку и управлять развитием кластера поэтапно.

Каскадная организация

Каскадная структура применяется, когда требуется объединить несколько независимых облаков в общую систему. Над ними создаётся единый уровень управления, предоставляющий общий каталог ресурсов и возможность выбора площадки без ручного переключения.

Каскадная схема управления

flowchart TB classDef small font-size:16px,stroke-width:1px; Top["Верхний уровень управления (единый каталог ресурсов)"]:::small --> Cloud1["Кластер 1"]:::small Top --> Cloud2["Кластер 2"]:::small Top --> Cloud3["Кластер 3"]:::small Cloud1 --> R1["Ресурсы площадки 1"]:::small Cloud2 --> R2["Ресурсы площадки 2"]:::small Cloud3 --> R3["Ресурсы площадки 3"]:::small

  • Позволяет объединить разные среды (публичные, частные, корпоративные).
  • В российской практике аналогичные функции реализуют решения на базе OpenStack + Ceph, а также платформы РосПлатформа и SberCloud Hybrid.
  • Для сетевой автоматизации используются компоненты, обеспечивающие маршрутизацию и распределение трафика между кластерами.

Сравнение подходов

Подход Преимущества Ограничения
Много-региональный Простота настройки, независимость площадок, изоляция зон отказа. Отсутствует прямая миграция ВМ, требуется общий каталог сервисов.
Многоячеечный (Nova Cells) Высокая масштабируемость, локализация ошибок, гибкое развитие. Более сложная эксплуатация, необходима система централизованного контроля.
Каскадный Единая точка управления, объединение разнородных площадок. Повышенные требования к пропускной способности и согласованности данных.

Практические рекомендации

  • Для распределённых центров — использовать много-региональную схему с общей авторизацией.
  • Для мощных вычислительных кластеров — многоячеечную структуру, где каждая ячейка автономна.
  • Для объединения разных облаков и площадок — каскадную архитектуру с общим уровнем управления.
  • Обязательно предусматривать централизованный учёт, наблюдаемость и оповещения.
  • Проверять устойчивость при отказах отдельных площадок и сетевых сегментов.

Ключевые идеи

  • Эффективное управление в крупных кластерах строится по принципу «многоуровневой иерархии».
  • Разделение на регионы, ячейки и каскады снижает риски и повышает масштабируемость.
  • Единое управление и каталог сервисов обеспечивают удобство эксплуатации.
  • Для России перспективно сочетание открытых решений (OpenStack, Ceph) и отечественных платформ.
  • Успешное внедрение требует баланса между автономностью площадок и централизованным контролем.