[論文レビュー] Economic-based Distributed Resource Management and Scheduling for Grid Computing

Rajkumar Buyya|ArXiv.org|Apr 22, 2002

Distributed and Parallel Computing Systems被引用数 195

ひとこと要約

本稿では、グリッドコンピューティング向けに、市場にインspしたメカニズムを用いて、異種で地理的に分散したリソース間の供給と需要を調整する経済的アプローチに基づく分散型リソース管理およびスケジューリングフレームワークを提案する。動的でQoS指向のスケジューリングを可能にし、ユーザーのデッドライン、予算、サービス水準のバランスをとる。世界中グリッドにおけるパrameter sweep応用の実験により、有効性が実証されている。

ABSTRACT

Computational Grids, emerging as an infrastructure for next generation computing, enable the sharing, selection, and aggregation of geographically distributed resources for solving large-scale problems in science, engineering, and commerce. As the resources in the Grid are heterogeneous and geographically distributed with varying availability and a variety of usage and cost policies for diverse users at different times and, priorities as well as goals that vary with time. The management of resources and application scheduling in such a large and distributed environment is a complex task. This thesis proposes a distributed computational economy as an effective metaphor for the management of resources and application scheduling. It proposes an architectural framework that supports resource trading and quality of services based scheduling. It enables the regulation of supply and demand for resources and provides an incentive for resource owners for participating in the Grid and motives the users to trade-off between the deadline, budget, and the required level of quality of service. The thesis demonstrates the capability of economic-based systems for peer-to-peer distributed computing by developing users' quality-of-service requirements driven scheduling strategies and algorithms. It demonstrates their effectiveness by performing scheduling experiments on the World-Wide Grid for solving parameter sweep applications.

研究の動機と目的

• 利用可能状況やポリシーが異なる、異種で地理的に分散したリソースを管理するグリッドコンピューティング環境における複雑さに対処する。
• 多様なユーザーの優先順位、動的な利用可能性、対立する目標によるリソース割り当ておよびスケジューリングの課題を克服する。
• スケーラブルでインcentive駆動のフレームワークを構築し、リソース所有者が参加を促され、ユーザーがコスト、デッドライン、サービス品質のトレードオフを最適化できるようにする。
• ピアツーピアのリソース取引と、ユーザーが指定したQoS要件に基づく動的スケジューリングを可能にする。
• 大規模で分散型の計算環境において、経済モデルの実現可能性と有効性を実証する。

提案手法

• リソースを市場ベースのシステムにおける商品として扱う計算経済学の比喩を導入する。
• 分散ノード間での供給と需要のバランスを保ち、効率的な割り当てを実現するため、分散型の交渉メカニズムを支援するアーキテクチャフレームワークを設計する。
• ユーザー定義の優先順位に基づくスケジューリング戦略を実装する。これには、予算制約、デッドライン、必要なサービス水準が含まれる。
• 市場清算メカニズムを用いて、分散ノード全体にわたる供給と需要のバランスを図り、効率的なリソース割り当てを実現する。
• オークションベースおよび価格設定モデルを適用し、ユーザーの入札とリソースの利用可能性に基づいて動的にリソースを割り当てる。
• 変化するワークロードやシステム状態に基づき、リアルタイムで価格と割り当てを適応させるフィードバックメカニズムを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型で市場にインspしたモデルは、グリッド環境における異種で地理的に分散したリソースを効果的に管理できるか？
• RQ2 ユーザーが指定したQoS制約を維持しながら、計算リソースの供給と需要をどのように調整できるか？
• RQ3 経済的インセンティブは、リソース所有者が参加を促され、ユーザーがコスト、デッドライン、サービス品質を最適化するように動機づけられるか？
• RQ4 大規模なグリッドワークロードにおいて、経済ベースのスケジューリングは、従来の集中型または静的スケジューリングをどの程度上回るか？
• RQ5 変動する利用可能性や変動するユーザー需要といった動的で現実世界の条件において、このフレームワークはどの程度のパフォーマンスを示すか？

主な発見

• 経済的アプローチのフレームワークは、分散型グリッド環境において供給と需要を効果的に調整し、効率的でスケーラブルなリソース割り当てを可能にした。
• ユーザーは、市場メカニズムに従うスケジューリング意思決定のもとで、予算、デッドライン、サービス品質の間で効果的にトレードオフを実現できる。
• 世界中グリッドにおけるパラメータスイープ応用のスケジューリングにおいて、高いリソース利用率とタイムリーな完了を達成するという、堅牢なパフォーマンスを示した。
• 動的価格設定と収益創出のおかげで、リソース所有者が参加するインcentiveが得られ、システムの持続可能性が向上した。
• 変化するワークロードや利用可能性に動的に適応でき、複雑で異種の環境において、静的または集中型モデルを上回る性能を示した。
• スケジューリング実験の結果、リソース利用可能性やユーザー需要の変動があっても、フレームワークが高いQoS水準を維持していることが確認された。