[論文レビュー] An Approach to Ad hoc Cloud Computing

Graham Kirby, Alan Dearle+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2010

Cloud Computing and Resource Management参考文献 22被引用数 59

ひとこと要約

本論文は、オフィスやラボのデスクトップコンピュータなど、既存のエンタープライズ機器から未使用の計算リソースを動的に集約し、専用ハードウェアや排他的リソース割り当てを必要とせずに柔軟でスケーラブルなクラウドインfrastrctureを構築するアドホッククラウドモデルを提案する。このアプローチは、QoSに配慮した、レジリエントで自律的なリソース共有を可能にするブローカー・ディスpatchャーアーキテクチャと、クラウドレットとクラウドエレメントを用いて管理する。これにより、主なユーザーのワークロードへの干渉を最小限に抑えつつ、コスト削減とエネルギー効率の向上が実現される。

ABSTRACT

We consider how underused computing resources within an enterprise may be harnessed to improve utilization and create an elastic computing infrastructure. Most current cloud provision involves a data center model, in which clusters of machines are dedicated to running cloud infrastructure software. We propose an additional model, the ad hoc cloud, in which infrastructure software is distributed over resources harvested from machines already in existence within an enterprise. In contrast to the data center cloud model, resource levels are not established a priori, nor are resources dedicated exclusively to the cloud while in use. A participating machine is not dedicated to the cloud, but has some other primary purpose such as running interactive processes for a particular user. We outline the major implementation challenges and one approach to tackling them.

研究の動機と目的

• 企業内における汎用計算およびストレージリソースの未利用状態を解消するため、専用データセンターを必要としない動的で非専用のクラウドインfrastrctureを構築すること。
• 新規データセンターの建設を避け、既存のハードウェアを活用することで、ITコストとエネルギー消費を削減すること。
• 専用インfraストラクチャや高いレジリエンスのオーバーヘッドを必要とせずに、新しいアプリケーション分野でもクラウドの利点を享受できること。
• 主なユーザーのワークロードへのパフォーマンス影響を最小限に抑えつつ、スケーラブルでオンデマンドのクラウドサービスを提供すること。

提案手法

• 専用データセンターではなく、既存のエンタープライズ機器から回収したリソース上で動作するインfraストラクチャーソフトウェアを実行する新しいデプロイメントモデル「アドホッククラウド」を提案する。
• ブローカー・ディスパッチャー・パターンを採用：ブローカーはQoS合意を交渉しリソースを予約する。ディスパッチャーは事前設定された方法またはベストエフォート方式でリクエストを処理する。
• クラウドレットはメタデータ管理、サービスディスcovery、およびノード間での自律的レプリケーションによるレジリエンスを管理する。
• クラウドエレメントは、個々のノード上に軽量なデータベースエンジン（例：H2O）としてデプロイされ、部分的なデータを保持し、SQLおよびRMIインタフェースを公開する。
• 信頼できないデスクトップ上でのサービスの信頼できるインスタンス化を実現するため、セキュアなコードバンドルを活用する。
• P2Pインfrastrctureを用いてクラウドレットの分散コンponentをホスティングし、分散型の調整とフェイルセーフを実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 専用ハードウェアや排他的リソース確保を必要とせず、未利用のエンタープライズデスクトップを動的に統合して機能的でスケーラブルなクラウドインfrastrctureを構築する方法は何か？
• RQ2 共有され、専用でないマシン上でクラウドサービスを実行できるようにするための、ユーザーのワークロードに妥当なQoSを保証するアーキテクチャパターンは何か？
• RQ3 中央集権的な制御のない分散型で多様性のある環境で、レジリエンスとフェイルセーフをどのように達成できるか？
• RQ4 共有マシン上のクラウド運用と主なインタラクティブプロセスとの間で干渉を最小限に抑えるためのメカニズムは何か？
• RQ5 動的かつ変化するノード集合において、自己適応的で自律的な方法でリソースプロビジョニングとポリシーの実行をどのように管理できるか？

主な発見

• アドホッククラウドモデルにより、組織は新たなハードウェアを購入するのではなく、既存の未利用計算リソースを活用することでITコストを削減できる。
• 合計マシン数の削減に加え、オフィス空間に配置されたマシンが暖房の代替として機能する温帯地域では、エネルギー消費量を削減できる。
• ブローカー・ディスパッチャー・アーキテクチャにより、事前交渉された合意に基づくQoS保証が可能であり、合意がない場合にはベストエフォートアクセスもサポートできる。
• H2Oデータベースシステムは、クラウドレットとクラウドエレメントを用いて、多様なデスクトップ上でリレーショナルデータベースを展開可能であることを示している。
• データベース関係の複数ノードへの自律的レプリケーションにより、中央集権的な制御なしに障害発生後も回復が可能となり、レジリエンスが実現される。
• 冗長な電源や冷却設備に依存する高コストなインfraストラクチャを減らすことで、リスクを広範な場所に分散させることで、レジリエンスの実現コストを低減できる。