20.500.12556/RUL-182454 Adaptive Scheduling Architecture for Multi-Cluster Kubernetes Systems Prilagodljivo razporejanje aplikacij, občutljivih na latenco, v robnih okoljih Kubernetes The default Kubernetes scheduler optimizes pod placement based on resource availability but does not account for real-time network conditions, limiting its effectiveness in latency-sensitive and geographically distributed environments. This thesis presents an adaptive, latency-aware scheduling architecture for multi-cluster Kubernetes systems. The proposed system introduces geo-distributed edge proxies that continuously measure round-trip latency to worker nodes and track incoming traffic intensity. These metrics feed into an adaptive scoring model that combines weighted-average latency with traffic-based edge-proxy importance, using exponential smoothing and sigmoid normalization. The scheduler uses these scores to place pods on optimal nodes across multiple clusters without relying on external federation frameworks. Experimental evaluation in a simulated multi-cluster environment with dynamically varying network conditions demonstrates that the proposed approach reduces the proportion of requests exceeding 500ms latency from 37.6% to 4.7% in simulated degradation scenarios. The system successfully adapts to changing network conditions and traffic patterns, which is an important factor for latency-sensitive applications. Privzeti razporejevalnik Kubernetes optimizira razporejanje podov na podlagi razpoložljivosti virov, vendar ne upošteva omrežnih pogojev v realnem času, kar omejuje njegovo učinkovitost v okoljih, občutljivih na latenco, ter v geografsko porazdeljenih sistemih. To magistrsko delo predstavlja prilagodljivo, na latenco usmerjeno arhitekturo razporejanja za večgručne sisteme Kubernetes. Predlagani sistem uvaja geografsko porazdeljene robne posrednike, ki neprekinjeno merijo povratno latenco do delovnih vozlišč in spremljajo intenzivnost dohodnega prometa. Te metrike se uporabljajo v prilagodljivem modelu točkovanja, ki združuje uteženo povprečno latenco s prometno uteženo pomembnostjo robnih posrednikov z uporabo eksponentnega glajenja in sigmoidne normalizacije. Razporejevalnik te ocene uporablja za optimalno razporejanje podov prek več gruč brez uporabe zunanjih federacijskih orodij. Eksperimentalna evalvacija v simuliranem večgručnem okolju z dinamično spreminjajočimi se omrežnimi pogoji kaže, da predlagani pristop bistveno zmanjša delež zahtev, ki presegajo 500 ms latence, s 37,6 % na 4,7 % v simuliranih degradacijskih scenarijih. Sistem se uspešno prilagaja spreminjajočim se omrežnim razmeram in vzorcem prometa, kar je pomemben dejavnik za aplikacije, občutljive na latenco. kubernetes edge computing docker kubernetes robno računalništvo docker true false false Angleški jezik Slovenski jezik Magistrsko delo/naloga 2026-05-12 11:28:13 2026-05-12 11:28:13 2026-05-14 09:11:02 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 38415 278096899 Petrovic_Bogdan_-_Prilagodljivo_razporejanje_aplikacij,_obcutljivih_na_latenco,_v_robnih_okoljih.pdf Petrovic_Bogdan_-_Prilagodljivo_razporejanje_aplikacij,_obcutljivih_na_latenco,_v_robnih_okoljih.pdf 1 D51C652F0DA118A2B39773D8CC37F5BE f6a2e5250d9048fe3a4917de2cbaa0ad9bfc15d6761f1afae1120e4e70a2a418 98660880-4de4-11f1-b0ab-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=233727 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0