Escalonamento de Contêineres em Orquestrador Kubernetes Usando uma Abordagem de Programação Linear

Martins, Camilla

DSpace Home
→
Centro de Ciências Exatas e Tecnologia (CCET)
→
Informática Aplicada
→
INAP - Dissertações de Mestrado
→
View Item

dc.contributor.advisor	Lucena, Sidney Cunha de
dc.contributor.author	Martins, Camilla
dc.date.accessioned	2026-05-11T19:02:12Z
dc.date.available	2026-05-11T19:02:12Z
dc.date.issued	2024-03-31
dc.identifier.citation	MARTINS, Camilla. Escalonamento de Contêineres em Orquestrador Kubernetes Usando uma Abordagem de Programação Linear. 91f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2024.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/15106
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Escalonamento de Contêineres em Orquestrador Kubernetes Usando uma Abordagem de Programação Linear	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Moura, Pedro Nuno de Souza
dc.contributor.advisor-co	Campos, Carlos Alberto Vieira
dc.contributor.referee	Lucena, Sidney Cunha de
dc.contributor.referee	Moura, Pedro Nuno de Souza
dc.contributor.referee	Campos, Carlos Alberto Vieira
dc.contributor.referee	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.contributor.referee	Resende, Rodolfo da Silva
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro,RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA.CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Kubernetes	pt_BR
dc.subject.en	Container Scheduling	pt_BR
dc.subject.en	Linear Programming	pt_BR
dc.subject.en	Cloud Computing	pt_BR
dc.subject.en	Combinatorial Optimization	pt_BR
dc.description.abstracten	This dissertation proposes a new approach to the container scheduling problem in Kubernetes clusters using Linear Programming models. The default Kubernetes scheduling often fails to optimize resource usage in complex high-demand scenarios. The work presents a mathematical model formulation aimed at minimizing resource waste (CPU and Memory) and balancing the workload among cluster nodes. Through simulations and practical experiments, the research demonstrates that the linear programming-based approach achieves more efficient allocations than the native scheduler (kube-scheduler), resulting in better application performance and reduced operational costs in cloud environments.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Esta dissertação propõe uma nova abordagem para o problema de escalonamento de contêineres em clusters Kubernetes, utilizando modelos de Programação Linear. O escalonamento padrão do Kubernetes frequentemente falha em otimizar o uso de recursos em cenários complexos de alta demanda. O trabalho apresenta a formulação de um modelo matemático que visa minimizar o desperdício de recursos (CPU e Memória) e equilibrar a carga de trabalho entre os nós do cluster. Através de simulações e experimentos práticos, a pesquisa demonstra que a abordagem baseada em programação linear consegue obter alocações mais eficientes do que o escalonador nativo (kube-scheduler), resultando em melhor desempenho das aplicações e redução de custos operacionais em ambientes de nuvem.	pt_BR
dc.subject.pt	Kubernetes	pt_BR
dc.subject.pt	Escalonamento de Contêineres	pt_BR
dc.subject.pt	Programação Linear	pt_BR
dc.subject.pt	Computação em Nuvem	pt_BR
dc.subject.pt	Otimização Combinatória	pt_BR