[論文レビュー] Correlating power consumption and network traffic for improving data centers resiliency

Roberto Baldoni, Mario Caruso+4 more|arXiv (Cornell University)|May 12, 2014

Cloud Computing and Resource Management参考文献 17被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、サーバーの電力消費とネットワークトラフィックの相関関係を用いる非侵襲的監視手法を提案し、サーバーにソフトウェアエージェントを導入する必要を排除する。イタリア政府のデータセンターで6か月間の実験を実施した結果、ネットワークトラフィックと電力消費の間に強く一貫した相関関係（ピアソンの積率相関係数 r > 0.7）が確認され、サーバーにソフトウェアをデプロイせずに障害予測が可能であることを示した。

ABSTRACT

The deployment of business critical applications and information infrastructures are moving to the cloud. This means they are hosted in large scale data centers with other business applications and infrastructures with less (or none) mission critical constraints. This mixed and complex environment makes very challenging the process of monitoring critical applications and handling (detecting and recovering) possible failures of servers' data center that could affect responsiveness and/or reliability of mission critical applications. Monitoring mechanisms used in data center are usually intrusive in the sense that they need to install agents on each single server. This has considerable drawbacks: huge usage of human resources to install and patch the system and interference with the critical application because agents share application resources. In order to detect (and possibly predict) failures in data centers the paper does a first attempt in showing the correlation between network traffic and servers' power consumption. This is an important step in deriving non-intrusive monitoring systems, as both network traffic and power consumption can be captured without installing any software at the servers. This will improve in its turn the overall resiliency of the data center and its self-managing capacity.

研究の動機と目的

• 大規模なデータセンターでミッションクリティカルなアプリケーションを稼働させる際の、侵襲的でエージェント依存の監視手法の限界を克服すること。
• ネットワークトラフィックと電力消費のデータのみを用いて、非侵襲的かつブラックボックス型の監視手法を検討すること。
• 実際のデータセンター環境において、ネットワークトラフィックとサーバーの電力消費の間に測定可能な相関関係が存在することを検証すること。
• 電力とネットワークメトリクスの受動的観察を通じて、障害の早期予測を可能とし、データセンターのレジリエンスを向上させること。
• 最小限の運用オーバーヘッドで自己管理型でレジリエントなデータセンターの構築を支援すること。

提案手法

• イタリア経済財務省（MEF）の生産環境データセンターで6か月間の実験キャンペーンを実施した。
• 遅延の導入やトラフィックの変更なしに、パケットスニッフィングによりネットワークトラフィックデータを収集した。
• ラックレベルでの電力消費を、スマート型パワーディストリビューションユニット（smart-PDUs）を用いて測定した。
• 10分間のスライディングウインドウを用い、10秒間隔のサンプリングで皮相電力とパケットレートの平均値を算出した。
• ネットワークトラフィック（パケット/秒）と皮相電力消費の間のピアソン積率相関係数（ρ）を計算した。
• 複数の時間期間にわたる時間的相関パターンを分析し、強い正の相関や逆相関、または直接的関係を特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実際のデータセンター環境において、ネットワークトラフィックとサーバーの電力消費の間に統計的に有意な相関関係が存在するか？
• RQ2 この相関関係を用いて、ソフトウェアエージェントのデプロイなしに障害の検知や予測が可能か？
• RQ3 異なるワークロードや時間間隔において、この相関関係はどれほど安定的かつ一貫しているか？
• RQ4 この相関パターンは、故障しているハードウェアのような異常動作と正常動作を区別できるか？
• RQ5 この相関関係は、非侵襲的かつブラックボックス型の監視システムの設計を支援し、データセンターのレジリエンスを向上させるのに適しているか？

主な発見

• 6か月間の全データセットにおいて、ネットワークトラフィックと電力消費の間に強く一貫した正の相関関係（ピアソンの積率相関係数 > 0.7）が観測された。
• 3つの期間で高い相関（r ≈ 1）が確認され、トラフィックと電力使用量が同時に増加・減少していることが示された。
• 1つの期間では逆相関が観測され、トラフィックは減少した一方で電力消費は増加していた。これは、潜在的な異常や内部処理の変化を示唆している。
• 相関係数がほぼゼロ（r ≈ 0）の期間が存在しなかったことから、2つのメトリクスの間に持続的でランダムでない関係があることが示された。
• 相関関係は時間経過にわたり安定しており、受動的で非侵襲的な監視にこれらのメトリクスを活用することが可能であることを裏付けた。
• 結果として、電力消費とネットワークトラフィックがシステムの健全性を示す信頼できる代理指標となり、ソフトウェアエージェントのデプロイなしに障害予測が可能であることが検証された。