컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이 널리 사용되면서, 컨테이너화된 애플리케이션을 효율적으로 배치하는 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 해당 연구는 단일 클러스터 내에서 컨테이너화된 애플리케이션을 배치할 최적의 노드를 선택하는 방법에 초점이 맞춰져 있다. 다중 클러스터 환경에서 제한적인 자원을 가진 클러스터가 존재하는 경우를 고려하지 않았다. 제한적인 자원을 가진 클러스터에 배포된 컨테이너화된 애플리케이션은 심각한 성능 저하가 발생할 수 있다.따라서, 본 논문에서는 다중 클러스터 환경에서 실시간 컴퓨팅 자원을 기반으로 한 클러스터 단의 스케줄러를 제안한다. 실험을 위해 제안한 스케줄링 기법을 적용한 다중 클러스터 플랫폼을 설계 및 구현한다. 또한, 다수의 노드를 가지는 여러 개의 클러스터를 연합하고 연합된 클러스터들을 대상으로 컨테이너화된 애플리케이션의 배포를 요청한다. 배포 완료된 컨테이너화된 애플리케이션의 성능을 비교 및 분석한다.
As container orchestration platforms are widely used, research on techniques for efficiently deploying containerized applications is being actively conducted. However, the research focuses on how to select the optimal node to deploy containerized applications within a single cluster. In a multi-cluster environment, the case where a cluster with limited resources exists is not considered. Containerized applications deployed in clusters with limited resources can cause serious performance degradation.In this thesis, I propose a cluster-level scheduler based on real-time computing resources in a multi-cluster environment. I design and implement a multi-cluster platform applying the proposed scheduling technique for the experiment. In addition, it federates multiple clusters with multiple nodes and requests distribution of containerized applications to the federated clusters. Compare and analyze the performance of deployed containerized applications.