FAULT TOLERANCE AND RELIABILITY IN KUBERNETES-ORCHESTRATED MULTI-AGENT SYSTEMS: UNIVERSI-TY SCHEDULING CASE STUDY

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2025.21.1.013
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Многоагентные системы (MAS) играют особую роль в распределенных вычислениях и в средах, требующих автономной координации, таких как робототехника, облачные вычисления и управление дорожным движением. Однако обеспечение отказоустойчивости и надежности MAS остается значительной задачей, особенно в крупномасштабных развертываниях. В данном исследовании рассматривается влияние оркестрации на основе Kubernetesна отказоустойчивость MAS, оцениваются такие механизмы, как автоматическое масштабирование, стратегии избыточности и самовосстановление. Экспериментальные результаты показывают, что Kubernetesповышает устойчивость MAS, снижая частоту сбоев и сокращая среднее время восстановления. В исследовании также рассматриваются компромиссы между производительностью и потреблением ресурсов, показывая, что избыточность и авто-масштабирование улучшают надежность системы, но при этом увеличивают вычислительную нагрузку. Планирование на основе аффинности и выборочная избыточность были признаны эффективными методами балансировки эффективности и надежности. Полученные результаты имеют важное значение для реальных внедрений MAS, особенно в оптимизации конфигураций Kubernetesдля обеспечения отказоустойчивости без чрезмерного расхода ресурсов. Будущие исследования должны сосредоточиться на масштабировании, управляемом ИИ, гибридном облачно-периферийном исполнении и усовершенствованных механизмах обнаружения сбоев для дальнейшего повышения надежности и эффективности MAS в динамичных средах.