Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   12 ,  No.   3 ,  Decem ber   201 8 , p p.   1 0 94 ~ 1 1 05   IS S N: 25 02 - 4752, DO I: 10 .11 591/ijeecs .v1 2 .i 3 .pp 1 0 94 - 1 1 05          1094       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   Integr ation o f Li nu x Containers i n OpenS tack:    An Intro spection       Ash ish  Li nga yat 1 , R an j ana  R.  B ad re 2 ,  An il  Kuma r  Gu p ta 3   1,2 Com pute r  Eng ine er ing, MIT  A ca dem y   of   Enginee ring ,   Dehu   Phata ,   Al andi   (D) ,   Pune,   412105,   Mah aras htra ,   Ind ia   3 HP C  Infra structure  and   E cos y st e m s,  C - DA C,   C - DA C  Innova ti on   Park,   Pune,   411 008,   Maha rashtr a ,   In dia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   Ma r   28 , 201 8   Re vised Ju n   1 5 , 2018   Accepte d  Se p   25, 201 8       In  cl oud  computing,   sharing   of  r esourc es  is  supported  using  h ea v y   we ight e d   tra ditiona l  virt ua li z at ion  techniqu es.   Such  te chni q ues  invol ve  h y p erv isors  to   emulat e  h ard wa re  for  creat ing   virt ual   m a chines.  The   inc lu sion  of  an   addi ti on al   l a y er   of  h y per v isor  ove r  host  oper a ti ng  s y st em  depr ec i at es  t h e   per form anc e  of   the   vir tua l  m ac hin e.   R ec en t   evol ut ion  is  a   li ghtwe ight  al t ern ative  to  t he  virtual   m achine   ca l le d  con ta in ers  which  h ave   g ai ne d   popula rity   among  deve lop er s  and  administra tors.   Cont a ine r  Based   virt ualiz at ion  h a s  prove n  ver y   e ffic i ent   reg ard in g  per form anc e ,   and  m an y   industri es  are   n ow  m igra ti ng  th ei r  v irt ua li z ed  e nvironment  to   r un  on  L inux  cont a ine rs.  Con t ai ner s  use  host  oper ating  s y st e m s  ker nel   and  i solat e  each   cont a ine r  b y   en ca psula ti ng  th e m   with  the ir  r e q uire d  servi ce s  a nd  pac kag es.   Li nux  ker n el   is  ver y   ben efi c ia l   in  implementi n g  cont a ine rs,  w hic h  is  t h e   rea son  for  the   e xiste nc e  of  Li n ux  cont ai n ers.   Li nux  containe r s  uti li ze   l ess  storage   spac e  a nd  consum e  opt imal  computat io nal   power,   givi n g  a  hike   i n   per fo rm anc e .   Ha ving  the m   int egr at ed  in to  the   cl o ud  surel y   b ene fi t s  consum er   and  c loud  pro vide r.  Man y   p roje c ts  have  e xte nded   their  support  in   inc orpora ti ng  co nta in ers  in  the   c loud.   In  thi s  pap er,   we  wil l  disc uss   var ious  Li nux  con tainer s  and  their  m an age m ent   tool s  a long  with  cl oud   computing   software ,   Open Stac k,   in cl udin g  proje ct s  und ert ak en  b y   Op enSta ck  for   int egr at ing   conta ine rs i n   th e  c lou d.   Ke yw or ds:   Cl oud  c om pu ti ng   Con ta ine r or c he strat ion   Linux c onta ine rs   Op e n  sta c k     Copyright   ©   201 8  Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .     Al l   rights re serv ed.   Corres pond in g  Aut h or :   Ash is h  Li ngay at ,    Com pu te r  E ng i neer i ng, MIT   Acad em y of  E ng i neer i ng,    Dehu Phata ,  A l and i  ( D) ,  P un e ,   412105,  Maha r ashtra,  In dia.   Em a il :  ashishvijayl ing ay at @ gm ail.co m       1.   INTROD U CTION     Virtuali zat ion  te chn iq ue   is  use d  t o  virtu al i ze  native   hard war e   f or  r unni ng  gu est   opera ti ng   syst em   known  a s  virt ua l  m achine.  Vi rtuali zat ion   ha s  bee n  play in g  a  ver y  si gn ifi cant  r ole  in   cl oud   c om pu ti ng   wh ic h   resu lt s   in   its   extensi ve   usa ge .   Ma xim u m   ut il iz at ion   of   res ources  is  carri ed  out  by  sh ar ing   them   with  virtu al   m achine.  The  t echn i qu e  of   virtu al iz at ion   in du ce s  an  over he ad  in  the  pe rfor m ance  of   gu est   op erati ng  s yst e m   by  con s um ing   storag e ,  m e mo ry  an d  wasti ng   CP U  res ources  [1 ] .  I n  vi rtuali zat ion ,  hy perviso r  is  us ed  to   e m ulate   hard w are  for  operati ng  syst em   to  r un  on   it .  Vi rtu al iz ed  en vir on m ent  has   sepa rate  ke r nels  f or  ho st   op e rati ng  syst e m   and  guest   op e rati ng  syst e m .  The  hype r visor  is  a n  a bst ract  la ye r  bet ween  g uest  op erati ng  syst e m   and   na ti ve  ha rdwa re.   Ha ving  hype r visor  betwee n  guest   op e rati ng  syst em   and  host  hard ware  ad ds  ov e r head   to  t he   perform ance  of   virtu al   m ac hin e  a nd   ultim at el y  slow s  the  work i ng   of   vi rtual  m achine  du e  t o  e m ulate d  hard war e .  Fig ure   1   sh ows  t he  a r chite ct ur e  of  hy perviso r  an d  Linux  co ntain ers.   It  s hows  us   the   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       In te gr atio n of  Linu x  Co nta i ne rs in O penSta ck:  A n In tr osp ect ion   ( As hish   Lingay at )   1095   la ye rs  involve d  in   im ple m ent ing   virt ualiz at i on.  T his  li m it a ti on   of  virt ual  m achine  ha s  le d  to   the  de velo pm ent  of Lin ux   c onta iners .           Figure  1 .  Hy pe rv is or v s .  Li nux  c on ta ine rs       Linux   c on ta in ers   are   li ghtl y   weig hted   as   t hey   co nsum e   l ess   am ou nt   of   sp ace   a nd   ha ve  sho rter  dep l oym ent  t i m e  [2 ] .  They  are  easi ly   manag ea ble  an d  help  in  m ax i m izing   util iz at ion   of  com pu ti ng   resou rces.  T ho ugh  Li nux  c on t ai ner s  us e the  ho st  o pe rati ng  syst e m  k ern el , t her e is isolat io n  bet ween  t he m  b y  us in g  va rio us   encapsulat in g  te chn iq ues .  In  Linux  co ntainers ,  inter op e r abili ty   and   portabil it y  hav e  m ade  them   pr evalen t  in  to day’s  c om petit ive  m a rk et .  Re ce ntly ,  Mi cro s of t  ha s  al so   sta rte d  bu il di ng  W i ndows   con ta ine rs  a nd   hav e   exte nded   their   s upport   in   integ rati ng   the m   with   W i ndows   syst em .   In   the   cl oud,   m anag em ent   of   the   res ources   is   ver y   vital   in   eff ic ie ntly   ru nnin g   serv ic es  or  app li cat io ns   [ 3].  U n d e r u t i l i z a t i o n   of   resour ces  will   no t  ben e fit  consum er  nor  th e  cl oud  prov i der.     To  im pr ove  util iz at ion   of  res ources,   nee d  of  m anag in g  th e  res ources  by   us in g  s che duli ng   te c hn i qu e s   is  ben e fici al   [4 ] ,  [5 ] .  Feat ur es  of  Lin ux   c onta iners  ha ve  le d  t o  the  inte gr at io n  of  Lin ux  co n ta iners  in  the  c loud  that  sim plifie s   the  m anag e m ent  of  a pp li cat ion s.   P roje ct s  are  bein g  unde rtake n  to   achie ve  m axim u m   integrati on  of  con ta ine rs   in  t he  cl oud.  T he  sche du li ng  te c hn i qu e s  for  c onta iners   in   the   cl oud  will   help  i n  pro per  util iz at i on  of  res ources   th us   be nef it in g  t he  cl ou d  pro vid e r  a nd  c on s um er  [6 ] .   The r e  is  a  c onside r able   nu m ber   of  project s   wo r king   in   co ntainers   a nd   cl oud,   but   we   will   rev ie w   a   few   popula r   ones   am on gs t  th e m .   Re d   H a t ’ s   Op e nShift,   Am azon   W e b   Ser vice s   has   its   A m a zon   Ela sti c   Co ntainer   Se rv ic e   (A m azon   E CS),   Mi cro s of t   Azure   use s   Fa bri c,   G oogle   Cloud   Plat form   (G CP)   util iz es  Go ogle   Con ta ine r   En gin e   ( GCE) ,   and   Op e nS ta c k   has   Ma gnum ,   Nov a   D ock e r   Hype rv is or, Koll a,  Zu n,   Kata f or  m anag in g  c onta iners  i n  the   cl oud.   Op e nS ta c k ,  an   op e n  source  cl oud  softwa re ,  is  widely   ado pte d  by  cl oud  pro vid e rs  due  to  it s  featur e s  a nd  ha s  pro ve n  a n  excell ent  platfor m   for  inte grat ing   Li nux  c on ta ine rs.  Syst e m   con ta ine rs   get   m anag ed  easi l y  in  Op e nS ta c k  since  it   prov i des  I nfrastr uct ur e  as  a  Se rv ic e   (I aaS ).   O pe n  so urce  pro j ect s  are   ind e pende ntly   integrate d  int o  O penSta ck   to   pro vid e  cl oud  in fr ast ru ct ure.  Th ese  in divi du al   pro j ect s  get   dep l oyed  a utono m ou sly   f or   f ulfill ing   assi gned  w orkloa d,   s uch   as  ci nd e r  i s  i m ple m ented  to  pro vid e  st orage,  Neu t ron  for  n et work i ng.  Si m il arly ,  Op en Stac k  has  i ntegr at e d  op e n  s ource  pro j ect s   f or   buil ding  an d  util iz ing   m axim u m   ben efit s  of   Lin ux   Co ntainers .  O penSta ck  Ma gnum   pr oject   off ers  an   Applic at io n   Pr og ram m ing   I nterf ace   (API )   for   interact in g   with   Co ntainer   Or c hestrati on  En g ines  (COE s)  [ 7].  Op e nS t ack   Zu n  is  use d  f or   m anag in g  c on ta ine r  im ages  by  util iz ing   res ources  pro vid e d  by  O pe nS ta ck .  Op e nSt ack   Ko ll a  is  a  platfor m   fo r  de plo y ing   pr oductio n  read y  co ntain ers.   Re centl y,  Op e nS ta c k  Kat a  proj ect   ha s  be en   anno un ce d  t o   c om bin e b e nef it s of  virtu al  m achine a nd   c onta iners.       2.   CONTAI NER   Con ta ine rs  are   a  li gh twei ght   al te rn at ive  to   virtu al iz at ion.   They  are  por ta ble  and   c ons um e  le ss   m e m or y  wh ic h  can   acco unt  for  M B ’ s   as  c om par ed  to  vir tual  m achines  wh e re  they   c onsu m e  m e m or y  in  G B ’ s   [8 ] .  Th ey   are  us ed  to  store  e ntire  app li cat ion   hav i ng   al l  of  it s  dep end e nc ie s,  li br aries   and  config ur at io n  f il es  req uire d  f or   r unni ng   the m .   Con ta iners  are  isolat ed  from   each  oth er  by  us ing   var i ous   pack a ging tec hniq ues [9 ] .  Fea tures o f  c on ta i ner s  ensu re in t eropera bil it y and p ort abili ty  o f  appli cat ion s  [9].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1 1 94   –   1 1 05   1096   ”  Con ta inerizat ion   is  no t hing  bu t  the  pr ocess   of   abstra ct ing   al l  the  diff ere nc es  in  op e rati ng  syst e m   distrib utions  and   thei r  unde rly ing   inf rastr uc ture  by  enca psula ti ng   disc rete  com po nen ts   of   ap plica ti on   log ic ,   inclu di ng   the   a pp li cat io n   platf or m   and   its   depend e ncies,  w it h  the  h el p of l igh t weig ht cont ai ner s  [ 10 ] .”   Ty pes of co nta inerizat ion :   1)   Op e rati ng   syst e m   con ta ine rizat ion :   O per at i ng   syst em   con ta inerizat ion   pr ov i des   us e r - s pa ce   isolat ion   a nd   util iz es   the   kernel   of   t he   host   operati ng   syst e m .   They   are   si m il ar  to  virtu al   m achine  but  not  preci sel y  virtu al   m achin e.  F or  creati ng  op e rati ng  sy stem   con ta ine r s,  we  ca n  us e   te ch niques  s uc h  as   O pe nVZ,   LXC, L in ux VSer ver ,  S olaris  and m any   m ore.   2)   Applic at ion   c onta inerizat io n:  Op e rati ng  syst e m   con ta iners  run  m ulti ple  p ro ces ses  an d  s erv ic es  w he rea s   app li cat io n  co ntainers  a re  s pecific  to  a n  app li cat io n.   Rocket,  D ocker   are   e xam pl es   that   pro vide   app li cat io n   co nt ai ner s.     Adva ntages   of   con ta ine rizat io n:   1)   C on ta ine rs   a re   li gh twei ght   as   t hey   occ upy   le sser   sto ra ge   s pa ce   than   virt ual   m achine.   2)   In c rease d  CP U  u sa ge o ver   vir tual   m achine.   3)   Con ta ine rs  a re  highly   porta ble.   4)   Du e  to  t he red uced siz e  of  c onta iners , m any n um ber   of co nt ai ner s ca n be  r unning  on a  sin gle   host.   5)   CR UD   operati on s  ca n be  perf or m ed  sm oo thly  o n   them .   Dr a wbacks  of  con ta ine rizat io n:   1)   Com plete  isolat ion   betwee n  c on ta ine rs  is  not  possible.   2)   They are  vuln e rab le   with as pe ct  to  sec ur it y.   3)   Con ta ine rs  a re  no t t he whole   r eplace m ent to v irtual  m achin e as they  us e  host  op e rati ng s yst e m  k ern el .   4)   Feat ur es  of c onta iners  are:    5)   Re plica ti on : I de ntica l im ages o f  contai ners c an be inc orp orat ed  co ntaini ng a co m plete  appli cat ion .     6)   Test ing   a nd  is olati on :  C on ta i ner   im ages   are   isolat ed   a nd   pa ckag e d   to   ca r ry   their   de penden ci es ,   li br a ri es,   bin a ries  w hich  are  re quire d  to  r un  their   serv ic e  or  proces s.  Is olati on   e nsures  prop e r  r unni ng   an d  abstracti on   of   con ta ine rs   in   a ny   en vir onm ent   m aking   it   s uitable   f or   te sti ng   accu ratel y.   7)   Scal abili ty :  Cr eat ion   a nd  te r m inati on   of  c onta iners   are  ca rr i ed   out  by  buil ding  m ulti pl e  co ntainers .  Th e   or c hestrati on t oo ls  u se d f or   s cal ing  c on ta i ne rs  a re  Do c ker  Sw arm , Apac he  Mesos,  Ku be rn et es.   8)   Perfo rm ance:  Con ta ine rs  are   li gh twei ght  a nd   do  not  ha ve   any  over hea d  la ye r  w he n  dep l oyed  on   host   op e rati ng syst e m . Th is  con t rib utes to  m axi m um  p erfor m ance as c om par ed t o  vi rtual m achine.   9)   High  Av ai la bil it y:   High   Av ai la bili ty   of   m any   con ta ine rs   is   possible   in   cl us te rs   beca us e   they   re qu i re   l ess   stora ge  a nd m e m or y and   has f ast er d e plo ym ent   rate.     2 . 1.       Li nu x C on t ainer  ( L XC )   Linux  Co ntain ers  are  de velo ped   us i ng   C,   Pyt hon,   S hell,   and   Lua  la nguag e  t hat  ai m   for  offe rin g  env i ronm ent  s i m i la r  to  a  com ple te   virtu al   m achine.  It  is  fr ee  softwa r e  li censed   unde r  GNU  LG P Lv 2.1+  li cense  [ 11 ] .   It   i m ple m ents  syst e m - le vel  virtu al iz at ion   us i ng  cg r oups   [12],  na m espaces  an d  acce s s  c on t ro l   thu s  isolat in g  con ta ine rs  f rom   each  oth er  [13].  Per form a nce  of   c on ta in ers  is  increase d  by  reducin g  the   ov e r head   of  usi ng   m ulti ple  kernels  an d  e m ula te d  hard w are.  P rojects  de velo ped  by  li nuxc on ta ine rs.org  ar e   LXC,  LX D, an d  L XCFS .   a)   LXD :   Fou nd e d  by  Ca nonica l  Ltd.  has  c ontrib uto r s  f ro m   al l  ov e r  the   gl ob e .  L XD  act s   as  a  m anag er   for   syst e m  co ntain ers.   LX D  is  de plo ye d o n  t op  of LX C  for i m pro ving the  u s er e xp e rience  [14 ] .   b)   LXCFS:   T he  cod e  of  L XCF S  is  wr it te n  i n  C  la nguag e .  D evel op e d  t o  ov e rc om e  the  disad va ntages  of   Linux  kernel  w hile ha nd li ng f i le  syst e m  f or  c on ta ine rs [ 15 ] .   c)   LXC:   It  pro vide s  an  inter face   to  the  us e r  f or  con ta ini ng   fea tures  of   Li nux  kernel.  U ses  A PI   an d  to ols  f or   m anag in g  a ppli cat ion  or syste m  co ntainers [ 11 ] .   Fo r  c on ta ini ng  process , L XC  us es  fo ll ow i ng  featur e s  of   Lin ux k e r nel [16 ] :   a)   Kernel  nam espaces   b)   SELin ux pr of il es   c)   Seccom p  poli ci es   d)   Chroots   e)   Kernel ca pab il it ie s   f)   Con tr ol  gro up s  ( c groups )     2 . 2 .      Do c ker   Do c ke r   is   de ve lop e d   in   Go   program m ing   la ngua ge   [17]   a nd   us es   featu res   of   Lin ux   ke r nel.   Do c ker   is   a  co ntainer  ba sed  platfo rm   desig ne d  to  e ase  creati on  a nd  r unning  of  an  a ppli cat ion .  It  is  ope n  so urc e   platfo rm   fo r  buil ding,  s hippi ng,  an d  run ning  distri bute d  s yst e m .  Do cke r   syst e m   con sis ts  of   D ock e r  E ng i ne,   portable  a nd   li gh twei gh t;   a  runtim e  of   pa ckag i ng  to ol;  and  D oc ker   H ub.  Applic at ion s  ca n  be  qu i ckly   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       In te gr atio n of  Linu x  Co nta i ne rs in O penSta ck:  A n In tr osp ect ion   ( As hish   Lingay at )   1097   com bin ed  a nd   ease  t he  ta s ks   of  dev el opm ent,  an d  qu al it y  assur anc e  in  a   produ ct ion   e nviro nm ent.    Fo r  is olati on,   it   us es  var i ou s  is olati on  groups  of   Linux  s uch   a s  nam espac e,  cgroups ,  an d  UFS.     Each c onta iner  run s   within   th at   nam espace   a nd   do e s   not   ha ve   a ny   acc ess   outsi de   it.   Con tr ol  gro up s  (cgrou ps )  prov i de  co ntr ol  ov e r  res ources .  Cgro up s  al lo ws  D oc ker   for  sh a ri ng   avail able  res ources  f or   gi ving   eff ic ie nt  m ulti - te na nt  env ir o nm ent  on   the  ho st.  Cgroups   ca n   ha ve   rese rv at ion   or   lim it a ti on   to   res ources   f or   a   co ntainer .   UF S  ( U nion  F il e  Syst e m ),   or   Un io nFS  [18]  is  a  fi le   syst e m   us ed  for  m a king  D ock e r  li gh t weig ht   and faste r by c reati ng lay ers.   Do c ke r uses  U nionFS  v a riant s su c h  A U F S   [ 16 ]   De vice   Ma pp e r.   Con ta ine r  f orm at   co m bin es  al l  these  com po nen ts  an d  pack a ges  it .  By   def ault,  th e  fo rm at   fo r  con ta ine r  w rappin g  is  li bc ont ai ner .   D oc ker  con ta ine rs   can   r un  on  al l  po pu la r  Li nux   di stros   due   to   its   op e n   sta nd a rds.   D oc ker   c on ta ine rs   can   r un   o n   virt ual   m achine,   na ti ve   hard war e ,   cl oud   i nfrastr uctu re   pr ov i de d   by   Goo gle,   Mi crosof t,   Am azon   W e b   Ser vice  a nd   oth e r   cl ou d   pro vid er s.   Eac h   D oc ker   c onta iner   will   hav e   i ts   root   file   syst e m ,   pro cesses, m e m or y,   netw orks,   na m espace,   to   ha ve   str ong   is olati on .   Be nef it s  of   us i ng Doc ker co nt ai ner s:   a)   Adding  or r em ov i ng of c onta iners  ensu res  t he  scali ng of se r vices.   b)   They are  buil t  ver y ea sil y an d q uickly an d  t he ir d e plo ym ent tim e is al so  v e ry less.   c)   The  e ff ic ie ncy   of  Do c ker   c onta iners   in   re ga rd s   to  res ourc e  util iz at ion   is   ve ry  hi gh  due   to  li m i ta ti on   and  oth e r  re source   m anag em ent strate gies.   d)   The de ns it y of  Do c ke r  c on ta in er ca n  inc rease  to han dle m ore w orkloa ds .     2 . 3 .      Rk t   Rkt  (s pelle d  a s  “ro c ket”)  de velo ped  by  C or e OS ,   I nc.   [20]  in  Decem ber   20 14   is  op en  s ource   con ta ine r   e ng i ne   desi gned   for   m anag ing   a ppli cat ion   co nta iners.   T he   wor k   of   r kt   is  by   de fau lt   li cense d   unde r   Ap ac he   2.0   li cense   unle ss   s pe ci fied   [21].   Feat ur es  of  rk t ’s  a re:   a)   Pod - native   b)   Secu rity   c)   Com po sabili ty   d)   O pe n  sta ndar ds an d  c om patibil ity           Figure  2 .  Perf orm ance co m par iso n betwee n barem et a l, v irtual  m achine & con ta ine rs       Figure  2   s hows   the  com par iso n  be twee n  ba re m et al ,  KV M,  Do c ke r,   L XC,  and  Rkt   wh e re  the  val ues   wer e  ob ta ine d  by  M.  Ali  Ba bar   a nd   Be n  Ra m se y  [2 2]   on   pe rfor m i ng   ben c hm arks  for  knowin g  the  perform ance  of  nati ve  m achine,  Li nux  c ont ai ner s,   an d  virt ual  m achine  ( KV M ).   T he  re su lt s  sho w  that   le sser   the  tim e  bette r  is  the  CPU  perform ance  wh i le   do i ng   be nchm ark in g  f or   C PU .  T he  m e m or y  be nch   for  c opy  is  sh owin g   t he  m ean  m e m or y  bandw i dth   in  MB /s.  Her e,  hi gh e r  the  ba ndwidth   higher  t he  co py  rate.   I nput - Ou t pu t  ( IO)  be nch m ark   pe rfor m ed  for  w rite   op erati on  c al culat ed  in  MB /s  sh ows   hi gh e r  the  w rite   rate ,  higher  t he  pe r form ance.  Data  is  sent  from   con ta ine r  to  host  an d   cal c ulate d  in  GB/s.  In   respec t  to  KV M ,     the  co ntaine r  is  de plo ye d  on  top   of  K VM,  and   the n  data  is  sent  to  host.   Higher   the  rate  of  tran sfe r  m or e  eff ic ie nt  is  the  networ k  perf orm ance.  Acco r di ng  to  the  res ults  sh ow n  in  above  Fig ure  2,   one  can  say   that  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1 1 94   –   1 1 05   1098   there  is   no  co m pet it or   for  ba rem et a l  bu t  i n  so m e  cases,  con ta ine rs  gi ve   equ al   pe rform ance.  Discus sion   on   con ta ine rs  a nd  virtu al   m achi ne  sho w  that  LXC  is  bette r  than  r kt,  Do c ke r,   an d   K VM  resp ect ive ly   in   CPU   perform ance.  Wh il e  D oc ker   is  bette r  than  r kt,  LXC  a nd  K VM   re ga rd i ng   m e m or y  Ba ndwidth,  sim i la rl y  for   IO   w rite   op e r at ion   LXC  is  bette r  than  r kt   wh il e  ot her s  hav e  sam e  per form ance  o bta ined  with  m e m or y  band width.  N e twork   pe rfo rm ance  is  gi ven  be tt er  b y  rk t   tha n  L XC,   D oc ke r,   a nd  KV M   re sp ect ively .  One  can   see   perform ance v a riat ion  i n  c on ta ine rs, b ut  ov e rall  they  pe rfor m  b et te r  th an virtual m achine.   Perfo rm ance  fo r  sta rtu p  tim e  and   file   co py   per f orm ance  sh ows  t hat  na ti ve  is  m uch   bette r  tha n  Do c ke r,   w hile  Do c ke r per for m s v ery well  than K VM  [23].   T a b l e   1   sho ws   the  per f orm a nce  com par iso n  betwee n  nat ive,  K VM,  an d  D ock e r  en vi ronm ents   ob ta ine d  by  W e s   Felt er  et   al .  [24]  s how  t hat  native  is   al way s  a  bette r  opti on  for  virt ual  m achine   ( KV M ),  an d  in  s om e  cases,  D ock e r  pe rform s  equ al   to  na ti ve.   Wh il e  cal culat ing  net work  la te ncy,  one   can   see  t hat  K VM  perform s  bette r  tha n  Do c ke r   al though  not  bette r  tha n  nat ive.  T he  res ults  sho w  pe r for m ance  be nchm ark s   giv e n on   CP U   perform ance,   m e m or y   ba ndwidth,   RAM,   ne twork   la te ncy,   blo c k   I/O ,   a nd   netw ork ba ndwidth.   The  reas on  be hind  the  decli ne   in  perform ance  of   the  virtua l  m achine  is  t he  existe nce  of  add it io nal   la ye rs,   w he rea s  D oc ker  has   fe wer  la ye rs   an d  directl y  interact s  with   the  kernel  of   the  host  m ac hin e.    Ther e  a re  dif fe ren ces  see n  be tween  di ff e ren t   con ta ine r  for m at s  du e  to  their  arch it ect ur e   and   the  pur po se  of   their  dev el op m ent.       Table  1.  C om par iso n of nati ve , v i rt ualiz at ion  a nd Doc ker c on ta ine r       3.   CONTAI NER  ORCHE STR ATIO N  EN GI NE   Con ta ine rs  a re   de plo ye d  ve r y  den sel y,  where  it   bec om e s  exten sively   tric ky  f or   m anag in g  s uch  enorm ou s  nu m ber   of   con ta iners.   Or c hestr at ion   te chn i qu es  are  us e d  to   achieve  auto m at ion   fo r  ha nd li ng  con ta ine rs.  Co ntainer   r untim e  API  c an   pe rfor m   al l  the  op erati on s   on   a   c on ta ine r,   but   it   is   lim i te d   to   a   sing l e   con ta ine r.   Actual   prob le m   a rises   wh e n   m ulti ple  con ta i ne rs  are  run ning  on  var io us   ho sts .  T o   ha ve   the  eff ic ie nt m anag em ent o f  c onta iner  a nd to  ov erco m e above ob sta cl es  we u se orche strat io n   to ols.   Com plex  and   m ul ti ple  con ta iner  ap plica ti ons  de plo ye d  in   a  cl us te r  are  carried  out  by  exp a ndin g  capab il it ie s o f  Con ta ine r  Or c hestrati on Engi ne  [13]. A ll   m a nag em ent tasks p erfo rm ed  on  co ntainer s f r om  i ts  dev el op m ent,  dep l oym ent,  a nd   sc he du li ng   ti ll  it s   te r m in at ion   is  autom at ed  us in g   c onta iner   orche str at ion   too ls.   Op e nS ta ck   sup ports   only   Do cke r  Swa rm ,   Ap ache  Me so s,   an d   K ub e r netes   as   fa r   its   c urren t   ve rsion   Pike   is   co ncern ed.   Ma gnum ,   one   of   open   s our ce   pr oj ect   f ro m   O pe nS ta ck   prov i des   these   or chestrati on   t oo ls.   Fo r  ac hieving  autom at ion  and m anag in g  c onta iners  d i ff e re nt to ols ar e  a va il able:   1)   Lin u x   Co n ta in e rs  (L X C):   LXC is the  um br el la  project   beh i nd L XC, LX D,  and L XCFS.   2)   Apa ch e  A u ro ra:   In te ll igently  re sche du le s  fail ed  c on ta in ers o ver ot her   r unni ng m achines.   3)   Doc k er  E n g in e:   An  a pp li cat io n  is s ha red an d r un acr os s  va riou s  Lin ux syst e m s thu s  pro vi ding a  platf orm   for  a dm inist rat or s  and  de velo per s .   4)   Kontena:  They  h a ve been  buil t t o  be  d e pl oyed  a nd ru n on a ny in fr ast r uctu re. A pp li cat ions are  de velo pe d  us in g Konte na Ser vice.   5)   Weav e w orks :  Con ta ins  to ols  for  m anag in g  a nd im ple m entin g m ic ro serv ic es in cl us te rin g.   6)   Wer c ker :  A utono m ou sly   us es  p ipeli ni ng c oncept ’a uto m at e d workflo w ’  f or  dep l oying m ulti - ti ered  clo ud  native a pp li cat ion s .   7)   rk t:   Co ntaine rs  m anag ed by u sing C omm and  Line  In te rf ace   (CL I ).     Na tive   K VM   Do ck e r   CPU   (PXZ )   co m pr e s si ng   1 GB o f  W ik ip ed ia   d ata   7 6 .2   ( ± 0 .93 )   5 9 .2   ( ± 1 .88 )   less er  2 2 %   7 3 .5   ( ± 0 .64 )   Lesser 4%   Me m o r y   Ba n dw i d t h  (S trea m )  Co p y   (GB/s)   4 1 .3   ( ± 0 .06 )   4 0 .1   ( ± 0 .21 )   less er  3 %   4 1 .2   ( ± 0 .08 )   Lesser 0%   RAM   (R an do m   Access)   GUPS   0 .01 2 6   ( ± 0 .00 0 2 9 )   0 .01 2 5   ( ± 0 .00 0 3 2 )   less er  1 %   0 .01 2 4   ( ± 0 .00 0 4 4 )   Lesser 2%   Netwo rk La ten cy   ( N et pe rf )   less  than  40 µ s   less  than  70 µ s   m o re  th an  70 µ s   Blo ck  I /O(f io )  (I O PS I np ut /   o u tp u t  o p eration s   Read  I O is  near to  8 0 0 0 0  I OPS   write  is  abo v e 10 0 0 0 0  I OPS   Read  I O is  near to  4 0 0 0 0   IOPS   write  is  belo w 60 0 0 0  I OPS   Si m ila r  to  Native   Si m ila r  to   Nativ e   Netwo rk  Ba nd w i dt h  (nu ttcp )   Tr an s m it  aou n d  2 cy cles/b y te   Receiv e abo v e 2 le ss  than  2.5   cy cles/b y te   Tr an s m it  between   2 - 2 .5  cy cles/b y te   Receiv e abo v e 3 c y cles/b y t e   Ab o v e 2.5  cy cle/b y te  Receiv e between   2 .5 to  3   cy cles/b y te   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       In te gr atio n of  Linu x  Co nta i ne rs in O penSta ck:  A n In tr osp ect ion   ( As hish   Lingay at )   1099   3.1.    D ocker  S w arm   Do c ke r   Sw a rm   is   an   op en   sou r ce   cl us te r   and   orchest rati on   m anag em ent   too l   [2 5].   D ock e r  pro vid es   a   sta nd a rd   API  f or   c omm un ic ating   with  c on ta i ner s .  S war m   us es”  swa p,   plug  an d  play ”  for   Do c ke r  co ntainer s .   Sw a p  ens ur es  that  Do c ker   co ntain ers  ar e  hig hly  portable  even   wh e n  r unning.  D oc ker   Sw arm   arch it ect ur e   consi sts  of   m a ste r  nodes  an d  wo r ke r  nodes .  The   co nf i gur at ion   of   Sw a r m   cl us te r   can   be   declarat ivel y   done   us in g   Y A M L   fi le s   [26] .   Keyw ords use d  in  Doc ker S war m :   a)   Nod e:   Distribu te d  ac ro s s  on - pr e m ise s o r p ub li c cloud.  An i nst ance of a  S wa rm .   b)   S wa r m:  Or ches trat ing  se r vices  in  a cl us te r  is   autom at ed.   c)   Ma n ag e r n o d e:   The use r  se nds  d ist rib uted  servic e d e finiti on  to wo rk e r node s.  T hey can  the m se lves act  as  worker  node .   d)   Wo rke r N o d e:   Re cei ves  an d r un s  tasks  assi gned  b y t he  m ast er no de.   e)   Se rvi ce :   Serv ic e is inte nde d for s pecifyi ng c onta iner  and  re pl ic as.   f)   Task :   Is  an  at om ic  u nit o f  a  s erv ic e as sig ned to  wor ker   node .   Feat ur es  of  D oc ker S war m :   a)   Inb uilt  clustering usi ng  Do c ke r  E ng i ne.   b)   Decent rali zed  desig n.   c)   Declarat ive  Se rv ic e M od el .   d)   Scal ing .   e)   Mult i - te nan t  di sco ver y  of ser vi ce, f a ult t olera nce.   f)   Roll ing   update s.     3.2.    Ku berne t es (abbre viate d a s  K 8s )   ”  Kubernete s  is  an  op e n  sou rce  too l  for  de plo ym ent  and   m anag em ent  us ing   aut om at io n  for   the   con ta ine rized   a pp li cat io n   [ 27] .”   K ub e r netes   was   devel oped   by   Goo gle   f or   inter nal  cl us te r  m anag e m ent  was   pr e viously   known   as  B org   (a. k. a.   Om ega)  [ 28] .  It   was   in   J une  2014  t hat  G oogle  a nnou nc ed  it s  open   sou rce   cl us te r  m anag e m ent  too l  cal l ed  Kube rn et es   in  Goo gle  De velo per  F orum   [ 29 ] .  Lat er  G oogle  donate d  it   to   Cl oud  Nati ve  Com pu ti ng   Foundati on.  It  prov i des  a   unif orm   AP I  f or  m a nag i ng  co ntain ers  in   the  cl us t er  of  native a nd v i rtual   m achine.   Kube rn et es   us e s   its   keywor ds   and   al s o   a dd s   ne w   co nce pts.   C om po ne nts   of   Kube rn et es a re :   a)   Nod e:   Nati ve  or V M , ru nn i ng  on to p wh e re c on ta ine rs  a re sc heduled .   b)   Pod s:  They are  set  o f  contai ne rs  c om bin ed  lo gical ly .   c)   Se rvi ce s:  Serv ic es are  pro vid e d usin g IP  a ddr ess and  netw or k protoc ol.   d)   Re p li ca ti o n  Co n tro ll er:   Used  for ef fici ent m a nag em ent of th e  cl us te re d  e nv iro nm ent.   e)   A P I se rve r:  Ku bernetes m ast e r node  us es  A P I  as m anag em ent hu b.   f)   Co n tro ll e r  Man ag er:   The  de sir ed  sta te  is m at c hed w it h cu rr e nt stat e on sc al ing   w orkloa ds   in a clu ste r.   g)   Sche d u le r:   It assign s  workl oad to a n  a ppr opriat e n ode.   h)   Kub el et :  Ma n a ges p od s  that a re ru nn i ng on t he host , by rec ei vin g co nfi gur at ion   from  A PI ser ver.   i)   Lab el s:   Key - va lue p ai rs use d  f or searc hing a nd  updatin g  c onta iners.     3. 3 .    A pa c he  Mes os   Ap ac he  Me s os  is  al so   cal le d  as  the  kernel  of  distrib uted  sy stem s,  as  it   is  m or e  op e n   t ha n  Do c ke r  a nd  Kube rn et es  an d  has  fine  gr a nu la rity .  In   Me so s,  res ource  m anag em ent  a nd   ta sk   sc heduling  is  i m plem ented   ind ivi du al ly .  Ap ac he  Me s os  pro vid es   an   a bs tract io n  for  com pu ti ng  res ources  i n  la r ge   cl us te rs .  T his   sh a re d  pool  is  c reated   by  c om bin ing  CP U ,  m e m or y,  an d  st or a ge.  Thes e  s har e d  pools  a re  t hen  al locat ed  as   pe r  fi ne - gr ai ned   resou r ce requirem ents. Apach e Me s os  is fau lt - t oler ant and scala bl e fo r  m assivel y sca li ng  appli cat ion s  or ser vices  [30 ] .   Me so s  pro vid e s d ist ri bu te d  sy stem s u sin g:   a)   Apa ch e  Au ro r a :  It  is  serv ic e  scheduler  f or   lo ng - r unni ng   c onta iners  a nd   ha s  the  capab il it y  of   scal ing   th e m   highly .   Additi onal   featu res   of   Aurora   a re   r olli ng   updates ,   a   quota   for   res our ces   an d   ser vice  r e gistrati on.   b)   Ch ron o s:   It is f ault - tolera nt sc heduler  u se d f or r e placi ng cr on jo bs  t o or c he strat e co ntain ers.   c)   Ma r at h o n :  It is  serv ic e  sche dule r bu il t o n  t op  of Mesos  and  Chronos.     3. 4 .    Micr osof t  Az ure  Servic e Fabri c   It  is  a  platfo rm   fo r  distrib uted  syst em s  us e d  for  en ca ps ulati n g,   devel op in g  a nd   dep l oying  con ta ine rs.   T he   dep loye d  ser vices  are  scal able,  highly   m a nag ea ble  an d  r el ia ble  fo r  the   producti on - re ady  env i ronm ent.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1 1 94   –   1 1 05   1100   Ca pab il it ie s o f   Ser vice Fa br ic   are:   1)   Pr ovisi onin g.   2)   Dep l oying.   3)   Mon it ori ng.   4)   Upgradi ng.   5)   Delet ion .   Ser vices  pr ov i ded b y M ic r osoft’ s Se rv ic e  F abr ic  a re  [31]:   1)   Azure  SQ L  D a ta base.   2)   Azure C os m o  DB.   3)   Cortana .   4)   Mi cro s of t P ow er BI .   5)   Mi cro s of t  In t une.   6)   Azure E ve nts  Hub.   7)   Azure  IoT  Hub .   8)   Dynam ic  3 65.   9)   Sk ype  for B us i ness.   10)   More ov e r, m a ny m or e.   Ser vices  can  be   bu il t  us in g  Serv ic e  Fa br ic   Pr og ram m ing   m od el s  [3 2],  AS P  . NET  c ore  [3 3].   It  ha s   the  capa bili ty   of   bu il di ng   st at el ess  or   sta te fu l  ser vices.  Mi cro ser vices  can  orche strat e  and   a uto m ate  in  Ser vice Fa br ic   [34].   W i ndows  cont ai ner  ty pes:   1)   W i ndows  Ser ve r  Co ntainer s   [35]:   It  util iz es  ke rn el   of   t he   host  to  ac hi eve  isolat io n  by  abst racti ng   process  a nd  nam espace.  Li m it a ti on   of  W indow  ser ver   con ta ine r  is  th e  requirem ent  for  the  sam e   ver si on of  kern el  an d co nfi gur at ion   du e  to  th e u ti li zat ion   of   ho st  k e rn el .   2)   Hyp er - V  Isol at io n   [35 ]:  M ic roserv ic es  r un  in   a  virtu al   m achine  wh ic h  is  hig hly  optim iz ed.   They  do  not   sh are  a  kernel  of Host a nd th us  a re inde penden t  of  kernel  ver si on and c onfi gurati on.     3. 5 .    G oogle  C on t ainer  Eng i ne  -   Ku bernet es   Goo gle  Co ntainer  E ngine  runs  K uber netes   1.8,  s upporti ng   high  a vaila bili ty ,  m ulti - maste r  cl us te r   wh ic h  im pr ove s Service  Le ve l Objecti ves  to 99.9 9%  [36 ] .   Kube rn et es  E ngine  runs  on  it ’s  ope n  sou rc e  pro j ect   cal le d  as  Kube rn et es  w hich  was   pr e viously   Goo gle’s  i nter nal cluster  m anag em ent p la tfo rm , th e n  cal le d”  Borg”  [ 37 ] .   Fr om   G m ai l  t o  Y ou T ube  to   Search,  ever y thing   at   G oogl e  runs  in  co ntainers  [ 37] .  G oogle  create s   ov e r 2  bill ion  c on ta ine rs  ea ch   week.   Feat ur es  of  G oogle C onta iner  Engine  are:   1)   Hardwa re  Acc el erati on .   2)   Node A uto   re pa ir.   3)   Au t os cal in g  cl us te rs .   4)   Me te ring  a nd s cal ing .   5)   Extensi bili ty .   6)   Node A uto   up gr a de.   7)   Secu rity  an d re li abili ty .   8)   Con ta ine r Nat ive  Netw orkin g (E xclusi ve wit h Goo gle Cl ou d  Plat f or m  ( G CP)) .   9)   Mon it ori ng.   Be nef it s  of   us i ng Ku bernetes  En gin e:   1)   Id e ntit y and ac cess m anag em ent.   2)   Op e nsource   po rtabil it y.   3)   Au t o upg rad e .   4)   Secu rity .   5)   Hybr i d Netw orkin g.   6)   Au t os cal in g.   7)   Au t o repair .   8)   Re so urce l im i t s.   9)   Pr ivate  c onta in er r e gistry.   10)   Do c ke r  im age su pp or t.   11)   Straig ht full  appli cat ion  s uppo rt.   12)   Mon it ori ng a nd lo ggin g.   13)   Fu ll y m anag ed .   14)   Op e rati ng syst e m  b uilt  for co nta iners .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       In te gr atio n of  Linu x  Co nta i ne rs in O penSta ck:  A n In tr osp ect ion   ( As hish   Lingay at )   1101   3. 6 .    Am az on  ECS  (A m az on Web  Services  El as tic  C on t ai ner Service )   Am azon   W e b   Ser vices  ha s  it s  pro pr ie ty   c onta iner   m anag e m ent  serv ic e  cal le d  as   Am a zon  Ela sti c   Con ta ine r   Se r vi ce   (A m azon   E CS)   [ 38] .   To   i nteract   with   its   co ntainer   ecos yst e m ,   i t  prov i des   native   AP I   for   con ta ine rs.   It   has   ca pa bili ti e s   of   m anag in g   cl us te r   en vir onm ent   to  m ake  Am azon   ECS  faster,  scal a ble  to   op e rate  Do c ker co ntainers . Fo r  acce ssi ng Am azon  ECS , the re is  no n ee d f or instal li ng any   so ftwa re.   The follo wing  m et ho ds ca n b e u se d  t o  ac ces s A m azon  EC:   1)   A WS  Ma na ge m ent Con s ole:   A web - ba sed  interf ace  for m a nag i ng A m azon  ECS .   2)   A W S   Com m and   Line   T o o l   (C LI) :   a   faster   a nd   co nvenie nt   to ol   than   us in g  m anag em ent   co nsole .   3)   Am azon   ECS  CLI:   this  interf ace  com es  un de r  com m and   lin e  too l, u se d  f or   entirel y  co ntro ll in g  Am azon   ECS.   4)   A WS  S D K:   Us ed   for  acce ssi ng  Am azon  EC S th rou gh v a riou s  pr ogram m i ng lan gu a ges .   Feat ur es  of  A m azon  ECS  ar e:   a)   A WS  Fa rgat e  Suppor t .   b)   Do c ke r  S uppor t.   c)   Com patible  w it h W i ndows C on ta ine r.   d)   Local  dev el opm ent n at ive s uppo rt.   e)   Cl us te r  c on tr ol .   a.   Sche du li ng.   b.   Task plac em ent p olicy .   f)   Netw ork  a nd s ecur it y.   g)   Loa d balanci ng.   h)   Mon it ori ng a nd lo ggin g.   The  ty pes  of C on ta ine r  im age suppo rted:   a)   Do c ke r.   b)   Kube rn et es.   c)   Core OS .       4.   CLOUD  A ND OPEN   ST ACK   Virtuali zat ion  te chn iq ues   are   us e d  in   the  cl oud  t o  ac hieve   m axi m u m   uti l iz at ion   of  resour ces   an d  scal ing   of  sh a red   res ource s.   Ther e  are  va r iou s  ve rsions  for  the  def i niti on   of   cl oud  c om pu ti ng   gi ve n  by  diff e re nt institu ti on  a nd   orga nizat ion . In  cl oud  c om pu ti ng , reso urces   are   a vaila ble   to   us e   ov e r   a   netw ork   with   m ini m al   eff or ts   in   m anag ing   t hem .   Cl oud prov i des  foll ow i ng serv ic es b ase d on it s u sa ge:   1)   Infr ast ru ct ur e a s a S e rv ic e  (I aa S) .   2)   Plat fo rm  as a Se rv ic e  (P aaS ).   3)   So ft war e  as a   Ser vice (S aa S).   T a b l e   2  giv es   a   li st  of  cl oud  pro vid e rs  al ong  with  th ei r  c onta iner  s er vice  nam e   wh e re   f e w  of  the m   pro vid e m or e t han one c onta iner   ser vice.       Table  2.  Cl oud  Prov i ders  Along  with   T heir C on ta ine r  Se r vi ces   Clo u d  Pr o v id er   Co n tain er  Service   Alib ab a Clo u d   Alib ab a Clo u d  Co n tain er  Service   A m azon   W eb  Se rvices   -   A m azon  E lasti c  Co n tain er  Service  (E CS)  [ 3 8 ]   -   A m azon  Far g at e   Clo u d  Found ry   W arden  and  G arde n  [ 3 9 ]   Dell techn o lo g ies   REX - Ra y - A Stora g e Or ch estrato r   Go o g le Clo u d  Platf o r m   Go o g le Kub ernetes Eng in e   IBM  Clo u d   IBM  Clo u d  Co n tain er  Service   Micr o so f t Azure   Micr o so f t Azure F ab ric  Se rvice   Red  Hat  Op en Sh if t   Red  Hat  Op en Sh if t   Co n tain er  Platf o rm   Orac le  Clo u d  I n f rastructu re   Orac le  Clo u d  I n f rastructu re   Co n tain er  Service  Clas sic   Rack sp ace   Carin a [ 4 0 ]   Op en Stack   -   Magn u m   -   Zun   -   No v a Dock er  H y p ervis er   -   Ko lla   -   Kata       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vo l.   12 , N o.   3 ,  Dece m ber  2 01 8   :   1 1 94   –   1 1 05   1102   4 . 1 .      O penS t ac k   Op e nS ta c k   is   fr ee   an d   open   s ource   cl oud   operati ng   syst em   that   prov i des   I nfrastr uctu re   as   a  Serv ic e   (I aaS )  by  virtua li zi ng   com pu ta ti on al   res ourc es.  O penSta ck   sta rted  as  a  pro j ect   of  Ra ck sp ace   Ho sti ng   an d   NASA   j oi ntly   in   2010.   Op e nSt ack   is   now   m anag ed   by   O penSta ck   f oundat ion  a nd  s upported   by   m or e  tha n  500  c om pan ie s   since  Septem ber  20 12.  Ma ny   of  the   le adin g   s of t war e   in dustrie s   ha ve   e xt end e d   t heir   s uppo rt   in   de velo pi ng   Op e nS ta c k.   Op e nS ta c k  co m bin es  oth er  op e n  s ource  pro j ect s  ( or   t ools)  for  pr ov i din g  cl oud   inf ra struct ure .     Fo r  pro vid in g  cor e  cl oud  c om pu ti ng   res ources ,  it   us es  six  op e n  sou rce  too ls  f or   com pu ti ng ,  st or a ge,  netw orkin g,   i m age  storing,  identific at ion,  or c hestrati on.  The  ser vices  pro vid i ng   the  to ols  are  cal le d  Nova,  Sw ift,  Ci nder,  Neu t ron,   Gla nc e,  Keyst one,   a nd   Heat   resp ec ti vely .   Op e nS t ack   us es   A pp li cat ion   Pro gr am m ing   In te r face   ( API )   f or   inte racti ng  with  res our ces.  In   2014,  the  Op e nS ta c k  com m un it y  decided   to  s upport  con ta ine rs  i n  Op e nS ta c k.   O pe nS ta ck   is  ca pa ble  of  handlin g  syst em   con ta iners  li ke   LXC   (Lin ux  Co ntai ner s )   and   Virt uo zz o.   Fr om   Liberty   release   of   O pe nS ta ck   orchest rati on   t oo ls   like   Do c ke r  S warm ,  Ku be rn et es   an d  Ap ac he  Me s os  are  al so   incl uded .  O pe nS ta c k  Co ntainer s  T e a m   fo rm ed  in  Ma y  20 14  is  w orkin g  to wards   the   creati on   of   ne w  too ls  for  ha nd li ng  c on ta in e r  te chnolo gy.   Their   ai m   an d   ob j ect ive   is   to   giv e   us e r - fri end ly   exp e rience   for   m anag in g   a nd  creati ng contai ner s  in   O penSta ck.           Figure  3. Com par is on b et wee n barem et al , O penSta ck, an d Do c ke r  c on t ai ne r       Figure  3   Jy oti   Sh et ty   et   al .  [ 41 ]   pro vid es   the  perform ance  res ults  obta ined   usi ng   Be nc hm ark s   on   CPU,   m e m or y,   data   rea d/wr it e   and   A pach e   ben c hm ark .   T he   res ults  s how  that  bar em et al   is  a  bette r  op ti on   than  D oc ker   a nd  O pe nS ta c k,  but  Do c ker  outpe rfor m s  bare m et al   in  Ap a che  be nch m ark .  The   reas on  beh i nd   the  decli ne  i n  perform ance  of  O pe nS ta ck  is   the  presenc e  of   a ddit ion al   la ye rs.   D oc ker   sh ows  bette r  r esults  for  A pache  be nch m ark   agai nst   bar em et al .  Do c ke r  outpe r form ing   bar em et al   is  du e  to  the  lowe r  c om plexit y  of   D oc ker   f or  pro vid i ng  the  s erv ic es.  T he  re su lt s  sh ow  that   Do c ker   is  a  be tt er  op ti on  tha n  O penSta ck,   bu t  it  la cks  capa bili ties  of   cl oud  c om pu ti ng .  O penSta ck  carries  c har act erist ic s  of  cl oud  that  ar e  no t  pro vid e d  by  Do c ke r.   By   re su lt s,  one  ca n  unde rstan d  tha t  there  is  en orm ou s   scop e  f or  im pr ov in g  th e  perform ance  of  Op e nS ta c k by   integ rati ng cont ai ner s  with   th e m .   Pr oject s  f or  i ntegr at in g  c onta iners  in O penSta ck:     4 . 1 . 1.     Ope nS t ack Koll a   It  pro vi des  c onta iners   that  a re  producti on  read y  al ong  with  t he  dep l oym ent  too ls  require d  for     m anag in g  te am .   Sub - pro j ect s a vaila ble fo r  K ol la  instal la ti on  are:   1)   Ko ll a - A ns ible.   2)   Ko ll a  Kube rn e te s.   Ko ll a  prov i des  D oc ke r  co ntai ner s a nd  An si bl e p la yboo ks  to  d epl oy in Ope nS ta ck  on a ba rem et a l or   virtu al  m achin e, and  kube r netes te m plate s to  de plo y  kube rnet es in  Op e nS t ack a nd m eet   Ko ll a’s  m issi o n.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       In te gr atio n of  Linu x  Co nta i ne rs in O penSta ck:  A n In tr osp ect ion   ( As hish   Lingay at )   1103   4 . 1 . 2.     Ope nS t ack M agnum   Ma gnum   us es  Op e nS ta c k  A P I  f or   pro vid i ng  con ta i ner   or c he strat ion   e ngin es  li ke  Sw a rm ,  kub e rn et es   and  A pac he  Me so s  [42].  It  us es   Heat   ser vice  of  O penS ta ck  f or  or c he strat ing   operat ing   syst em   Im age   of   Do c ke r   an d   ku bernetes   to   run   in   virtu al   m ac hin e   or   ba re   m et al   in  cl us te r.   Ma gnum   pr ov i des  the  sam e  l evel  of  abstracti on  si m il ar  to  No va  run ning  a  virt ua l  m achine.  Pyt hon  m agn um   cl ie nt  us es  tw o  bin aries ,  RES T  API  serv e r, an d pyt hon  c onduct or  to ru n  the   proc ess.   Pyt hon  m agn um   c li ent  is  horizo ntall y  scal able.  Ma gnum  us es   Heat  for   or c hestr at ing  Do c ke r  a nd  COE  for  a utom at ing  cluster   config ur at io n.   The feat ures  of Open Stac k  M agnum  are:   1)   Cl us te r  isolat io n - m ulti te nan cy  in  cl ust er.   2)   Av ai la bili ty  o f   Ap ac he  Me s os, D oc ker S warm , k 8s .   3)   Keyst one inte grat ion - ch oice  of  us in g VM o r nati ve.   4)   Neu t ron  i ntegrat ion .   5)   Ci nd er  inte gr at ion .   6)   Th e con tainers in  clu ster gi ve l ess  ico n  ma nag e me nt  u sing  stand ar d  API.           Figure  4 .   The  a rch it ect ure  of   Nova D ock e r h yper visor [4 3]       4 . 1 . 3.       O penS ta c k No va Do cker h yp er vis or   Af te r   the   la unc h   of   Ha va na,   O penSta ck   has   intr oduce d   a   D oc ker   dri ve r   wh i ch   is   hype r -   vis or  dri ve r  i n  Op e nS ta c k  Nova  c om pu te   cal le d  O penSta ck  Nova  D ock e r  hy perviso r   [41].  D oc ker  int ern al   API  inte ract s   with  t he  N o v a ’ s   HTTP  cl i ent   us i ng  U nix  s ock et .   Fi gure  4   s hows   Do c ke r  is  m anag e d  an d  c ontr olled  us in g  HTTP  A PI.  All  the  Do cke r  im ages  get  store d  in  i m age  serv ic e  of  Op e nSt ack  cal le d  G la nce.  The  co nt ai ner s  run usin g  t he   D ock e r virt  dr i ve r  in  No va by  us in g virt   A PI .     4 . 1 . 4.       O penS ta c k Z un   Ma nag i ng   c on t ai ner s  in O pe nSt ack  is  done  usi ng   Z un  (e x.  H ig gin s ).   It p r ov i des  O pe nS t ack  A PI   f or  dep l oying  an d  m anag in g  c on t ai ner s  us in g  va rio us   c on ta ine r   te chnolo gies.  It   pro vide s   the   AP I   for   m anagi ng   and   c on tr olli ng   dif fer e nt   c onta iners   in   O penS ta ck   [ 44] .   Com po ne nts of  Zun:   1)   Zu n API :  De plo yi ng contai ne rs.   2)   Zu n  Com pu te :  Dep l oying an d m anag ing  c on ta iners.   3)   Keyst one:  Iden ti ty   m anag em e nt.   4)   Neu t ron:  Netw orkin g.   5)   Glance: St or i ng c on ta ine rs  i m ages.   6)   Do c ke r netw ork plu gin .     4 . 1 . 5.     Ope nS t ack   Kat a   It  is  an  op e n  source  pr oj ect   w hich  ai m s   fo r  c om bin ing   sec uri ty   adv anta ges   of   virt ual  m ac hin es  wit h  the  s peed  an d  m anag eabil it y  of  co ntaine rs.   This  pro j ect   wi ll   ensure  t hat  li gh t weig ht  virtu al   m achines  will   be   bu il t  us in g  fe a tures  of   VMs  and   c onta iner s .  Feat ur e s  su c h  as  w orkloa d  isolat ion   a nd   s ecur it y  from   virtu al   m achine  an d  pe rfor m ance  li ke   co ntainers   ar e  pro posed  t o  i nteg rate  into Kat a.  O penSta ck   Kata  de sig n  m akes  it  co m patible  w it h Op e n  C on ta iner  I niti at ive   (O C I), a nd Co ntainer  Ru ntim e I nterf ace (CR I)   f or   kube r netes.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.