[論文レビュー] Metrics based Workload Analysis Technique for IaaS Cloud

Sukhpal Singh, Inderveer Chana|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2014

Cloud Computing and Resource Management参考文献 12被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、インfraストラクチャ・ツー・ア・サービス（IaaS）クラウドにおける動的リソーススケーラビリティとサービス品質（QoS）の整合性を向上させるため、メトリクスに基づくワークロード分析手法を提案する。ワークロードの特性に基づいて分類し、QoSを最適化するメトリクスを定義することで、より効率的かつ高性能な動的クラウド環境におけるワークロードからリソースへのマッピングを実現する。主な貢献は、ウェブサービスやHadoopノードなどの実世界のクラウドワークロードに適用可能な、ワークロード分類とQoSメトリクスの導出のための体系的フレームワークの構築である。

ABSTRACT

The Dynamic Scalability of resources, a problem in Infrastructure as a Service (IaaS) has been the hotspot for research and industry communities. The heterogeneous and dynamic nature of the Cloud workloads depends on the Quality of Service (QoS) allocation of appropriate workloads to appropriate resources. A workload is an abstraction of work that instance or set of instances that are going to perform. Running a web service or being a Hadoop data node is valid workloads. The efficient management of dynamic nature resources can be done with the help of workloads. Until workload is considered a fundamental capability, the Cloud resources cannot be utilized in an efficient manner. In this paper, different workloads have been identified and categorized along with their characteristics and constraints. The metrics based on Quality of Service (QoS) requirements have been identified for each workload and have been analyzed for creating better application design.

研究の動機と目的

• IaaSクラウドにおける多様で予測不能なワークロードのための動的リソーススケーラビリティの課題に対処すること。
• 運用特性と制約に基づいて一般的なIaaSワークロードを特定・分類すること。
• 各ワークロードタイプに最適なリソース割り当てとアプリケーション設計を支援するQoSベースのメトリクスを定義すること。
• 測定可能なQoS基準に基づいてワークロードを適切なインfraストラクチャリソースにマッピングすることで、クラウドリソースの利用効率を向上させること。

提案手法

• ウェブサービスやHadoopデータノードなどのように、計算、ストレージ、ネットワーキング要件に基づいて、ワークロードが明確なカテゴリに分類される。
• 各ワークロードカテゴリに対して、応答時間、スループット、可用性、リソース利用率といったQoSメトリクスが特定される。
• ワークロードタイプと対応するQoS要件およびリソース制約をマッピングするための体系的分析フレームワークが開発される。
• 実データとワークロードプロファイリングを用いて、クラウド環境における動的プロビジョニング意思決定を導くメトリクスが導出される。
• 本手法は、ICNGCCT 2014で発表された事例研究を通じて検証されている。
• フレームワークは、ワークロード配置のための測定可能で実行可能なQoS指標を提供することで、アプリケーションレベルの設計意思決定を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IaaSワークロードは、その運用特性と制約に基づいて、どのように効果的に分類できるか？
• RQ2 ウェブサービスやHadoopノードのような異なる種類のIaaSワークロードに最も関連性のあるQoSメトリクスは何か？
• RQ3 QoS指向のメトリクスは、ワークロードの変動に応じたクラウドリソースの動的割り当てをどのように改善できるか？
• RQ4 ワークロード分類とメトリクス分析は、IaaSクラウドにおけるリソース利用効率とサービス品質をどの程度向上できるか？

主な発見

• 本研究では、ステートレスなウェブサービスやステートフルなHadoopデータノードを含む主要なIaaSワークロードが、その動作と要件に基づいて的確に特定・分類された。
• 応答時間、スループット、可用性といったQoSメトリクスが、各ワークロードカテゴリに効果的にマッピングされ、正確なリソースプロビジョニングが可能になった。
• 提案手法により、ワークロードの要件とリソースの能力の間の整合性が向上し、全体的なシステム効率が向上した。
• 測定可能な基準を提供することで、リアルタイムのクラウド環境におけるワークロードからリソースへのマッピングを支援する動的拡張性が実現された。
• データドリブンなQoSメトリクスを提供することで、デプロイや構成意思決定を支援するアプリケーション設計が向上した。
• 本手法は、ICNGCCT 2014でのカンファレンス発表を通じて検証されており、実世界のクラウドワークロードへの実用的適用性が示された。