[論文レビュー] Academic Cloud Computing Research: Five Pitfalls and Five Opportunities

Adam Barker, Blesson Varghese+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2014

Cloud Computing and Resource Management参考文献 20被引用数 38

ひとこと要約

この論文は、主に大規模インfra構造へのアクセス制限に起因する、学術的クラウドコンピューティング研究における5つの深刻な落とし穴を特定し、低レベルのシステムから高レベルの抽象化へと焦点を移すことを提唱している。5つの機会を提案する：ユーザー主導の研究、新しいプログラミングモデル、PaaS環境、エラスティシティ支援の向上、高度なデバッグツール。研究のこのシフトにより、学術界がクラウドコンピューティング分野に持続的かつ大きな影響を与えることが可能になると主張している。

ABSTRACT

This discussion paper argues that there are five fundamental pitfalls, which can restrict academics from conducting cloud computing research at the infrastructure level, which is currently where the vast majority of academic research lies. Instead academics should be conducting higher risk research, in order to gain understanding and open up entirely new areas. We call for a renewed mindset and argue that academic research should focus less upon physical infrastructure and embrace the abstractions provided by clouds through five opportunities: user driven research, new programming models, PaaS environments, and improved tools to support elasticity and large-scale debugging. The objective of this paper is to foster discussion, and to define a roadmap forward, which will allow academia to make longer-term impacts to the cloud computing community.

研究の動機と目的

• 大規模インfra構造へのアクセス制限に起因する、学術的クラウド研究と現実のクラウドシステムとの間のギャップが拡大していることへの対処。
• Hadoopのような産業界フレームワークの段階的最適化に学術界が焦点を当て続ける傾向を疑問視し、長期的影響が限定的であることを指摘する。
• 低レベルのインfra構造ではなく、高リスク・高インパクトな研究にシフトする姿勢を提唱し、クラウド抽象化を活用する研究を推進する。
• クラウドネイティブな抽象化を活用して、真にエラスティックかつスケーラブルなアプリケーションを構築できるように支援する研究を促進する。
• 孤立したシステム研究ではなく、ユーザー主導でプラットフォームレベルのイノベーションに注力することで、学術界と産業界の協働を促進する。

提案手法

• 特にデータセンタースケールのリソースにアクセスできないことによる、学術的クラウド研究における5つの核心的な落とし穴を特定・分析する。
• インフラ構造レベルの実験から高レベルの抽象化へと焦点を移す、5つの戦略的研究機会を提案する。
• 特にPaaSおよびプログラミングモデル設計において、実際の科学的・アプリケーション的ニーズに基づくユーザー主導の研究を提唱する。
• エラスティシティモデリング、動的プロビジョニング、大規模デバッグを支援するツールやフレームワークの開発を強調する。
• 小規模なプライベートテストベッドやシミュレーションではなく、実際のパブリッククラウドプラットフォーム（例：AWS）を評価に活用するよう促す。
• マルチベンダのクラウドリソースを高水準で開発者フレンドリーなインターフェースで統合するPaaS環境の重要性を強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 なぜ現在、学術的クラウド研究はクラウドコンピューティングコミュニティに持続的影響を与えることができていないのか？
• RQ2 システムレベルの研究において、大規模クラウドインfra構造へのアクセス制限という障壁を研究者がどのように乗り越えられるか？
• RQ3 インfra構造チューニングを越えて、変革的クラウド研究を可能にする、最も有望な高レベルの抽象化とプラットフォームは何か？
• RQ4 スケーラブルでコスト効率が良く、パフォーマンスに優れたクラウドアプリケーションをサポートするため、エラスティシティを効果的にモデリング・管理するにはどうすればよいか？
• RQ5 ユーザー主導の要件は、次世代のクラウドプログラミングモデルやPaaS環境をどのように形作るか？

主な発見

• 学術的クラウド研究は、主にデータセンタースケールのインfra構造にアクセスできないことによって制限されており、その結果、小規模なプライベートテストベッドからの非代表的な結果が生じている。
• 現在の多くの学術的研究は、Hadoopのような産業界フレームワークの段階的改善に焦点を当てており、産業界の急速なイテレーションに起因して、長期的影響が限定的である。
• 実際のクラウドプラットフォームへのアクセスや産業界との提携が不足していることにより、協力関係にある研究者とそうでない研究者の間に研究格差が生じている。
• 本物のクラウド環境にアクセスできない限り、インfra構造レベルのシステム研究はますます無関係になりつつあり、シミュレーションや小規模なテストベッドだけでは意味のある評価ができない。
• PaaS、プログラミングモデル、エラスティシティモデリングに焦点を移すことで、学術界がイノベーションを推進し、長期的影響を与えるための実行可能な道筋が得られる。
• エラスティックなアプリケーションのデバッグやプログラミングを支援する改善されたツールは、クラウド環境における開発者生産性とアプリケーションの信頼性を著しく向上させることができる。