[論文レビュー] Efficient Service Broker Policy For Large-Scale Cloud Environments

Mohammed Radi|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2015

Cloud Computing and Resource Management参考文献 10被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、大規模なクラウド環境におけるジョブ割り当て効率を向上させるために、強化されたラウンドロビンアルゴリズムに基づく新しいサービスブローカー政策を提案する。CloudAnalystを用いた評価において、提案された政策は3つの既存政策と比較して、全体の平均応答時間を短縮しており、データセンター間の負荷分散およびリソース利用効率において優れた性能を示している。

ABSTRACT

Algorithms, policies, and methodologies are necessary to achieve high user satisfaction and practical utilization in cloud computing by ensuring the efficient and fair allocation of every computing resource. Whenever a new job arrives in cloud environments, the service broker is responsible for selecting the data center that will execute that job. Selecting data centers serves an important function in enhancing the performance of a cloud environment. This study proposes a new service broker policy for large-scale cloud applications based on the round-robin algorithm. The proposed policy is implemented and evaluated using a CloudAnalyst simulator. It is then compared with three existing policies in terms of overall average response time by using different virtual machine load balancing algorithms. Simulation results show that the proposed policy improves the overall average response time relative to that of the other policies.

研究の動機と目的

• 大規模なクラウド環境におけるジョブ割り当ての非効率性が引き起こす応答時間の悪化およびリソースの未利用化を是正すること。
• サービスブローカーによるインtelリジェントなデータセンタ選択を通じて、ユーザー満足度とシステム性能を向上させること。
• 公平性およびリソース割り当ての効率性を向上させる新しいサービスブローカー政策の設計および評価すること。
• 応答時間および負荷分散といった実際のシミュレーション指標を用いて、提案された政策を既存の政策と比較すること。

提案手法

• 提案された政策は、入ってくるジョブを可用性のあるデータセンターにサイクリックかつバランスよく分散するように、変更されたラウンドロビンアルゴリズムを用いる。
• アルゴリズムは現在の負荷および利用可能性に基づいて動的にデータセンターを選択することで、特定のセンターへの過負荷を回避する。
• 政策は広く使われているクラウドリソース管理シミュレーションツールであるCloudAnalystシミュレータを用いて実装および評価される。
• 同じシミュレーション条件下で比較のためのベースラインとして、3つの既存サービスブローカー政策が用いられる。
• 提案された政策の堅牢性およびスケーラビリティを評価するために、異なる仮想マシン負荷分散アルゴリズムが適用される。
• 性能は主にシミュレーション全体のジョブにおける平均応答時間によって測定される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提案されたサービスブローカー政策は、大規模なクラウド環境において、既存の政策と比較して平均応答時間でどのように異なるか？
• RQ2 ラウンドロビンに基づく政策は、どの程度負荷分散およびリソース利用効率を向上させるか？
• RQ3 提案された政策は、さまざまなワークロードおよび仮想マシン負荷分散戦略の下でも一貫した性能を維持するか？
• RQ4 提案された政策は、ジョブ応答時間を短縮することで、より良いユーザー満足度を達成できるか？

主な発見

• 提案されたサービスブローカー政策は、シミュレーションにおいて3つの既存政策すべてと比較して、より低い全体の平均応答時間を達成した。
• 応答時間の改善は、異なる仮想マシン負荷分散アルゴリズムの下でも一貫しており、堅牢性を示している。
• ラウンドロビンに基づく政策は、データセンター間での作業負荷を効果的にバランスさせ、ホットスポットの削減およびリソース利用効率の向上を実現した。
• シミュレーション結果は、提案された政策が大規模なクラウド環境における性能および公平性の両方を向上させることを確認している。