FAULT TOLERANCE AND RELIABILITY IN KUBERNETES-ORCHESTRATED MULTI-AGENT SYSTEMS: UNIVERSITY SCHEDULING CASE STUDY
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2025.21.1.013Ключевые слова:
машинное обучение, Мультиагентная система, Оптимизация мультиагентных систем, Обнаружение неисправностей, , Обслуживание мультиагентных систем, Облачное развертываниеАннотация
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 Kubernetes на отказоустойчивость MAS, оцениваются такие механизмы, как автоматическое масштабирование, стратегии избыточности и самовосстановление. Экспериментальные результаты показывают, что Kubernetes повышает 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 Kubernetes для 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.
Скачивания
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en