[論文レビュー] League Championship Algorithm Based Job Scheduling Scheme for Infrastructure as a Service Cloud.

M. Abdulhamid, Muhammad Shafie Abd Latiff|arXiv (Cornell University)|Sep 22, 2014

Cloud Computing and Resource Management参考文献 5被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、インフラストラクチャ・ツー・ア・サービス（IaaS）クラウドにおけるパフォーマンス最適化を目的として、リーグチャンピオンシップ・アルゴリズム（LCA）に基づくジョブスケジューリング方式を提案する。5000件のジョブおよび10〜130台の仮想マシンを対象とした実験において、FCFSおよびLJFを上回る性能を示し、平均応答時間、マクスパン、平均完了時間を低減した。これにより、プリエンプティブでないスケジューリング環境下でも、LCA手法の優れた効率性が裏付けられた。

ABSTRACT

In this research work, we proposed a job scheduling algorithm based on the LCA optimization technique for the IaaS cloud. Two other well established algorithms i.e. First Come First Served (FCFS) and Last Job First (LJF) were used to evaluate the performance of the proposed algorithm. The parameters used for measuring the scheduling algorithms in this experiment are based on three factors - Average Response Time, Makespan Time, and the Average Completion Time. The data set was formed by using workload 5000 processes (jobs). The experiment was performed by varying the number of virtual machines in the IaaS cloud from 10 to 130. All three algorithms assumed to be non-preemptive.

研究の動機と目的

• 従来のジョブスケジューリングアルゴリズムがIaaSクラウド環境で示す非効率性を是正すること。
• クラウドジョブスケジューリングにおける平均応答時間、マクスパン、平均完了時間を低減すること。
• FCFSおよびLJFといった標準的手法と比較して、新規のLCAベースのスケジューリングアルゴリズムの性能を評価すること。
• 非プリエンプティブ実行モデル下で、仮想マシン数（10〜130台）の変動に伴うスケジューリング効率を分析すること。

提案手法

• 提案されたLCAベースのスケジューリングアルゴリズムは、スポーツリーグの競争を模倣したメタヒューリスティック最適化手法を用い、ジョブを仮想マシンに割り当てる。
• アルゴリズムは、平均応答時間、マクスパン、平均完了時間の3つの主要指標に基づき、ジョブスケジューリングのパフォーマンスを評価する。
• 実験では、非プリエンプティブスケジューリング条件下で実際のクラウドワークロードを模擬するため、固定の5,000件のジョブデータセットが使用された。
• 性能は、先着順（FCFS）および最後に来たジョブを優先する（LJF）という2つの従来のアルゴリズムと比較された。
• 仮想マシンの数を10から130に段階的に変化させ、LCA手法のスケーラビリティおよび適応性を評価した。
• すべてのスケジューリング戦略は、同一の非プリエンプティブ実行制約下で評価され、公平な比較を確保した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LCAベースのスケジューリングアルゴリズムは、FCFSおよびLJFと比較して平均応答時間においてどのように異なるか？
• RQ2 仮想マシン数を10〜130に変化させた場合、LCAベースのスケジューリング方式におけるマクスパンにどのような影響があるか？
• RQ3 IaaSクラウド環境下でLCAアルゴリズムは、ジョブの平均完了時間にどのように影響を与えるか？
• RQ4 LCAアルゴリズムは、従来の先着順および最後に来た順の戦略と比較して、スケジューリング効率をどの程度向上させるか？

主な発見

• LCAベースのスケジューリングアルゴリズムは、全テスト対象の仮想マシン構成において、FCFSおよびLJFと比較して平均応答時間を低くした。
• LCA手法を用いることでマクスパンが顕著に短縮され、特に仮想マシン数が10台から130台に増加するに従って顕著であった。
• LCAアルゴリズムを用いることでジョブの平均完了時間が最小化され、全体的なジョブスループットの向上が示された。
• LCAベースの手法は、FCFSおよびLJFに対して一貫した性能向上を示したが、特に仮想マシン数が多い大規模クラウド環境下で顕著であった。