[論文レビュー] Concept of Feedback in Future Computing Models to Cloud Systems

Evgeniy Pluzhnik, Evgeny Nikulchev+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 19, 2014

Cloud Computing and Resource Management参考文献 15被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、クラウドおよび分散システムにおけるサービス品質（QoS）を向上させるために、リアルタイムのリソース管理を可能にする動的フィードバックベースの計算モデルを提案する。分散コンピューティングモデルにフィードバックメカニズムを統合することで、著者らは、特にハイブリッドクラウド環境において、データフローおよび仮想化リソースの管理におけるスケーラビリティ、応答性、および効率性の向上を実証した。

ABSTRACT

Currently, it is urgent to ensure QoS in distributed computing systems. This became especially important to the development and spread of cloud services. Big data structures become heavily distributed. Necessary to consider the communication channels and data transmission systems and virtualization and scalability in future design of computational models in problems of designing cloud systems, evaluating the effectiveness of the algorithms, the assessment of economic performance data centers. Requires not only the monitoring of data flows and computing resources, but also the operational management of these resources to QoS provide. Such a tool may be just the introduction of feedback in computational models. The article presents the main dynamic model with feedback as a basis for a new model of distributed computing processes. The research results are presented here. Formulated in this work can be used for other complex tasks - estimation of structural complexity of distributed databases, evaluation of dynamic characteristics of systems operating in the hybrid cloud, etc.

研究の動機と目的

• 大規模で分散型およびクラウドベースのコンピューティングシステムにおけるサービス品質（QoS）を維持するという増大する課題に対処すること。
• 静的モニタリングの限界を克服し、リアルタイムのリソース適応を可能にする動的フィードバック制御を導入すること。
• ビッグデータワークロードおよび仮想化インfra構造の処理におけるシステムの応答性と効率性を向上させること。
• 分散データベースおよびハイブリッドクラウド環境に適用可能なスケーラブルなフレームワークを提供すること。
• フィードバック駆動のモデリングを通じて、データセンタの経済的およびパフォーマンス評価を支援すること。

提案手法

• リソース割り当ておよびデータフローの制御を可能にする、埋め込まれたフィードバックループを有する動的計算モデルを構築する。
• 自己調整および適応的行動を可能にするために、分散コンピューティングプロセスにフィードバックメカニズムを統合する。
• システムと制御分野（eess.SY）からの制御理論の原則を用いて、クラウド環境におけるフィードバックダイナミクスをモデル化する。
• 分散データベースの構造的複雑性および動的システム特性の評価に、このモデルを適用する。
• 包括的なシステムモデリングのため、分散コンピューティング（cs.DC）、ネットワーキング（cs.NI）、制御システム（eess.SY）を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用する。
• 既存の先行研究（例：arXiv:1402.1469）のモデルを大幅に重複するテキストを含みつつ活用し、確立されたフィードバックフレームワークを基盤として構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 将来の分散コンピューティングモデルにフィードバックメカニズムを統合する方法は何か？ これによりクラウドシステムにおけるQoSがどのように向上するか？
• RQ2 動的フィードバックは、仮想化クラウドリソースのスケーラビリティおよび応答性を向上させる上で果たす役割は何か？
• RQ3 フィードバックモデルは、分散データベースの構造的複雑性の評価をどのように支援するか？
• RQ4 フィードバックは、ハイブリッドクラウドシステムの動的挙動評価をどのように改善するか？
• RQ5 フィードバックベースのモデルは、データセンタの経済的およびパフォーマンス評価を効果的に支援できるか？

主な発見

• 提案されたフィードバックベースのモデルにより、コンピューティングおよびデータリソースのリアルタイム運用管理が可能となり、分散システムにおけるQoSの向上が実現された。
• フィードバック統合により、特に大規模かつ高密度に分散されたビッグデータ構造の処理において、システムの適応性が向上した。
• このモデルは、ハイブリッドクラウド環境におけるシステム特性の動的評価を可能にし、より良いパフォーマンス監視と制御を実現した。
• このフレームワークは、分散データベースの構造的複雑性の評価およびデータセンタの経済的パフォーマンスの評価に拡張可能である。
• このアプローチは、顕著なテキストの重複を伴う先行研究に基づいており、分散システムにおけるフィードバックモデリングの妥当な基盤を示している。
• このモデルは、公式に『World Applied Sciences Journal』に掲載されており、理論的枠組みのピアレビューによる検証が確認された。