[論文レビュー] Dynamic Environments for Virtual Machine Placement considering Elasticity and Overbooking

Jammily Ortigoza, Fabio López Pires+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2016

Cloud Computing and Resource Management参考文献 58被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、クラウドデータセンターにおける動的仮想マシン配置（VMP）のための新しい分類法を提案する。主な焦点は拡張性（水平的および垂直的）と過剰割り当て（サーバーおよびネットワークリソース）に向けられている。16の異なる動的環境を同定し、特に共同の過剰割り当てと水平的拡張性の分野における顕著な研究ギャップを明らかにした。また、将来的な研究を支援するための現実的でオンライン形式のVMP定式化を促進するための、基礎的なワークロードトレースの例を提示している。

ABSTRACT

Cloud computing datacenters provide millions of virtual machines in actual cloud markets. In this context, Virtual Machine Placement (VMP) is one of the most challenging problems in cloud infrastructure management, considering the large number of possible optimization criteria and different formulations that could be studied. Considering the on-demand model of cloud computing, the VMP problem should be solved dynamically to efficiently attend typical workload of modern applications. This work proposes a taxonomy in order to understand possible challenges for Cloud Service Providers (CSPs) in dynamic environments, based on the most relevant dynamic parameters studied so far in the VMP literature. Based on the proposed taxonomy, several unexplored environments have been identified. To further study those research opportunities, sample workload traces for each particular environment are required; therefore, basic examples illustrate a preliminary work on dynamic workload trace generation.

研究の動機と目的

• クラウドサービスプロバイダー（CSP）における仮想マシン配置（VMP）の動的環境の包括的特徴付けの欠如に対処すること。
• 既存のVMP分類法を拡張し、特にオンラインで、プロバイダー指向のVMP問題定式化に特化すること。
• 文献における拡張性と過剰割り当てパラメータの分析を通じて、未探索の動的環境を同定すること。
• 将来的な実証的研究を支援するため、各同定された動的環境に対して初期のワークロードトレース例を提供すること。
• 特に両方の拡張性と過剰割り当てを組み合わせた複雑な環境において、より現実的で包括的なVMP定式化への研究誘導を図ること。

提案手法

• 著者らは、主な出版者（ACM、IEEE、Elsevier、Springer）の64件の出版物を対象に、VMP、VMコンsolidation、サーバー統合をキーワードにした系統的文献レビューを実施した。
• 拡張性（なし、水平的、垂直的、両方）と過剰割り当て（なし、サーバー、ネットワーク、両方）という2つの主要基準に基づき、動的VMP環境を分類し、16の異なる組み合わせを特定した。
• 各環境は、VM数、リソース容量、利用度レベルの時間依存的数学的表記を用いて形式的に定義された。
• 本稿では、VM数、CPUおよびメモリの割り当て、時間ステップごとのリソース利用度の変化を示す、サンプルワークロードトレース（例：表III）を提示している。
• 本分類法は、著者らの先行研究の分類法[49]と併用されることを想定しており、VMP研究の包括的フレームワークを提供することを目的としている。
• 出版物の分布を統計的に分析することで、サーバーとネットワークの共同過剰割り当てや、水平的拡張性のみの環境といった、研究が不足している環境が同定された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウドデータセンターにおけるオンライン仮想マシン配置に影響を与える主要な動的パラメータは何か？
• RQ2 VMP文献において、拡張性と過剰割り当てのどの組み合わせが最も頻繁に研究されているか？
• RQ3 VMPのどの動的環境が未探索または研究が不足しているか？
• RQ4 動的VM配置シナリオをモデル化するための現実的なワークロードトレースはどのように生成できるか？
• RQ5 水平的および垂直的拡張性をサーバーおよびネットワークの過剰割り当てと組み合わせたVMP定式化にはどのような意味があるか？

主な発見

• 最も研究が進んでいる動的VMP環境は、(0,0) – 拡張性なしで過剰割り当てなし（39%の研究）と、(0,1) – 拡張性なしでサーバー過剰割り当て（50%の研究）である。
• 水平的拡張性のみを対象とした研究は、文献において一切発見されなかった。これは顕著な研究ギャップを示している。
• サーバーおよびネットワークリソースの両方を共同で過剰割り当てする環境（環境2,2）は、文献において一切研究されていない。
• 最も先進的で未解明な環境は(3,3)であり、水平的および垂直的拡張性に加え、サーバーおよびネットワークの両方の過剰割り当てを組み合わせたものである。
• 提案された分類法により、16の異なる動的環境が特定されたが、そのうち6つしか中程度に研究されておらず、残りはほとんど未調査である。
• 初期のワークロードトレース生成例は、VM数、CPUおよびメモリの割り当て、時間経過に伴うリソース利用度の動的変化を示しており、将来的な実証的検証を支援する。