Дослідження і програмна реалізація маршрутизації та вибору протоколів взаємодії між мікросервісами в розподілених системах з використанням генетичних алгоритмів

Abstract

UK: Об’єкт дослідження – процес взаємодії між мікросервісами в розподілених програмних системах, який охоплює механізми обміну даними, маршрутизації запитів і вибору протоколів комунікації (наприклад, HTTP, AMQP) між окремими сервісами. Цей процес включає передачу повідомлень через канали зв’язку, обробку запитів у реальному часі, а також координацію між сервісами для забезпечення ефективної роботи системи. Дослідження фокусується на оптимізації цього процесу з урахуванням таких метрик, як затримка, пропускна здатність, надійність і вартість, що є критично важливими для масштабованості та продуктивності розподілених систем. Особлива увага приділяється динамічній маршрутизації та адаптивному вибору протоколів, що дозволяє системі гнучко реагувати на зміни в навантаженні та конфігурації мережі. Результати. Розроблено програмний застосунок, що імітує роботу розподіленої мікросервісної системи та дозволяє збирати метрики продуктивності різних способів взаємодії (REST, gRPC, Kafka, RabbitMQ). Застосування генетичного алгоритму дозволило автоматично підбирати комбінації протоколів та параметрів конфігурації для досягнення оптимальних показників системи. EN: The object of study is the process of interaction between microservices in distributed software systems, which covers mechanisms for data exchange, request routing, and the selection of communication protocols (e.g., HTTP, AMQP) between individual services. This process includes message transmission via communication channels, real-time request processing, and coordination between services to ensure efficient system operation. The research focuses on optimising this process, taking into account metrics such as latency, throughput, reliability, and cost, which are critical for the scalability and performance of distributed systems. Particular attention is paid to dynamic routing and adaptive protocol selection, which allows the system to respond flexibly to changes in load and network configuration. Results. A software application has been developed that simulates the operation of a distributed microservice system and allows collecting performance metrics for different interaction methods (REST, gRPC, Kafka, RabbitMQ). The use of a genetic algorithm made it possible to automatically select combinations of protocols and configuration parameters to achieve optimal system performance.