[論文レビュー] Integration of QoS aspects in the Cloud Computing Research and Selection System

Manar Abourezq, Abdellah Idrissi|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2015

Cloud Computing and Resource Management参考文献 28被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、スカイライン法とELECTRE IS法を組み合わせた新規ハイブリッドエージェントELECTREIsSkylineを用いて、品質保証（QoS）制約を統合した拡張型クラウドサービス研究・選定システム（CSRSS）を提案する。本手法は、50,000件のサービスを対象に10次元（うち7次元が新規のQoS属性）を評価することで、優れた性能と高品質なクラウドサービスの効果的フィルタリングを実現する。

ABSTRACT

Cloud Computing is a business model revolution more than a technological one. It capitalized on various technologies that have proved themselves and reshaped the use of computers by replacing their local use by a centralized one where shared resources are stored and managed by a third-party in a way transparent to end-users. With this new use came new needs and one of them is the need to search through Cloud services and select the ones that meet certain requirements. To address this need, we have developed, in a previous work, the Cloud Service Research and Selection System (CSRSS) which aims to allow Cloud users to search through Cloud services in the database and find the ones that match their requirements. It is based on the Skyline and ELECTRE IS. In this paper, we improve the system by introducing 7 new dimensions related to QoS constraints. Our work's main contribution is conceiving an Agent that uses both the Skyline and an outranking method, called ELECTREIsSkyline, to determine which Cloud services meet better the users' requirements while respecting QoS properties. We programmed and tested this method for a total of 10 dimensions and for 50 000 cloud services. The first results are very promising and show the effectiveness of our approach.

研究の動機と目的

• 動的クラウド環境における知能的でQoSに配慮したクラウドサービス発見・選定の増大するニーズに対応すること。
• 既存のクラウドサービス研究・選定システム（CSRSS）を、7つの新しいQoS関連次元を組み込むことで拡張すること。
• スカイライン法と順位付け（ELECTRE IS）手法を統合した、より優れた多基準サービス選定を実現する堅牢な意思決定エージェントの開発。
• 大規模なクラウドサービスデータセットを含む現実的なワークロード下で、拡張システムの有効性を評価すること。

提案手法

• 提案手法であるELECTREIsSkylineは、トップ-k結果のフィルタリングにスカイラインアルゴリズムを、好みに基づく比較処理にELECTRE IS順位付け法を統合する。
• サービス評価基準を豊かにするために、応答時間、可用性、信頼性などの7つの新しいQoS次元を導入する。
• 本システムは、10次元（元のもの＋7つのQoS）を対象に50,000件のクラウドサービスを処理し、現実世界の選定シナリオを模擬する。
• ハイブリッドエージェントは、支配に基づくフィルタリング（スカイライン）と対比較順位関係（ELECTRE IS）の両方を用いて、サービスの優位性を評価する。
• 対立するQoS属性間のトレードオフをモデル化することで、ユーザーの好みと制約をサポートする。
• 大規模データセット上でシミュレーションと性能評価により、実装の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 QoS属性をどのように効果的にクラウドサービス選定システムに統合することで意思決定の正確性が向上するか？
• RQ2 7つの新しいQoS次元を追加した場合、クラウドサービス選定におけるフィルタリングおよびランク付け性能にどのような影響を与えるか？
• RQ3 スカイライン法とELECTRE IS法を組み合わせたハイブリッド手法は、従来の手法に比べて多基準クラウドサービス選定において優れているか？
• RQ4 ELECTREIsSkylineエージェントは、大規模なサービスデータセットにおける対立するQoS属性間のトレードオフをどのように処理するか？

主な発見

• 7つの新しいQoS次元の統合により、ユーザー要件に最も適合するサービスを同定する能力が顕著に向上した。
• ELECTREIsSkylineエージェントは、支配に基づくフィルタリングと順位付け論理を効果的に統合し、選定の正確性が向上した。
• 50,000件のクラウドサービスからなるデータセット上で評価した結果、本システムは優れた性能とスケーラビリティを示した。
• 初期の結果では、本手法が検索空間を効果的に削減しながらも、高品質なサービス推薦を維持していることが示された。