[論文レビュー] Optimal Response to Burstable Billing under Demand Uncertainty

Yong Zhan, Mahdi Ghamkhari+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2016

Supply Chain and Inventory Management参考文献 17被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、需要の不確実性を伴うバーストブルーイングにおけるユーザーが帯域幅コストを最小化し、余剰を最大化するための最適化ベースの手法を提案する。95パーセンタイル使用量の取り扱いやすいモデルを導出することで、確率的帯域幅割り当て問題を定式化し、実際のワークロードトレースを用いて、従量課金方式と比較して26%のコスト削減と23%の余剰増加を実証した。

ABSTRACT

Burstable billing is widely adopted in practice, e.g., by colocation data center providers, to charge for their users, e.g., data centers, for data transferring. However, there is still a lack of research on what the best way is for a user to manage its workload in response to burstable billing. To overcome this shortcoming, we propose a novel method to optimally respond to burstable billing under demand uncertainty. First, we develop a tractable mathematical expression to calculate the 95th percentile usage of a user, who is charged by provider via burstable billing for bandwidth usage. This model is then used to formulate a new bandwidth allocation problem to maximize the user's surplus, i.e., its net utility minus cost. Additionally, we examine different non-convex solution methods for the formulated stochastic optimization problem. We also extend our design to the case where a user can receive service from multiple providers, who all employ burstable billing. Using real-world workload traces, we show that our proposed method can reduce user's bandwidth cost by 26% and increase its total surplus by 23%, compared to the current practice of allocating bandwidth on-demand.

研究の動機と目的

• バーストブルーイングと需要の不確実性を伴う状況下で、ユーザーが帯域幅を最適に管理するための体系的な手法の欠如に取り組むこと。
• 任意の需要分布下での95パーセンタイル帯域幅使用量を計算するための取り扱いやすい数学的モデルを構築すること。
• 需要の不確実性下で、ユーザーの利便性と帯域幅コストのバランスをとった余剰最大化問題を定式化すること。
• 複数プロバイダー環境へのモデルの拡張を図り、バーストブルーイングを用いたプロバイダー間でのワークロード分散を可能にすること。
• 実世界のウィキペディアワークロードトレースを用いて評価し、コストと余剰の大幅な改善を実証すること。

提案手法

• 任意の需要分布下でも解析的最適化が可能なように、95パーセンタイル帯域幅使用量の閉形式表現を導出する。
• 需要の不確実性下で、ユーザーの余剰（ネット利便性－帯域幅コスト）を最大化する確率的最適化問題を定式化する。
• 非凸最適化問題を解くために非線形混合整数プログラミング手法を適用し、決定論的および確率的予測に基づくソリューション手法の両方を評価する。
• 複数プロバイダー環境へのフレームワークの拡張を図り、プロバイダー間での帯域幅割り当てとワークロード分散を統合最適化する。
• 実世界のウィキペディアページビューのトレースを用いて、ワークロード予測と価格・利便性パrameterの変動下での性能評価を行う。
• ベースライン、決定論的、確率的手法との比較を可能にするために、正規化と比較シミュレーションを実施し、性能向上を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 将来の需要が不確実な状況下で、バーストブルーイングにおけるユーザーが最適な帯域幅割り当て戦略をどのようにとるべきか。
• RQ2 任意の需要分布下で、バーストブルーイングにおけるユーザーの余剰（ネット利便性－コスト）を最大化するにはどうすればよいか。
• RQ3 提案手法の最適化手法は、実世界のワークロードにおいて従量課金方式の帯域幅割り当てと比較して、どのように性能を発揮するか。
• RQ4 複数のプロバイダーを活用することで、バーストブルーイングにおいてコスト削減と余剰改善の観点からどのような利点が得られるか。
• RQ5 帯域幅価格とユーザー利便性の感度が、提案された最適化フレームワークの性能にどのように影響を与えるか。

主な発見

• 提案手法は、実世界のウィキペディアワークロードトレースを用いて、従量課金方式と比較してユーザーの帯域幅コストを26%削減した。
• 現在の従量課金慣行と比較して、ユーザーの余剰を23%増加させた。特に、高価格帯域幅または高価格感受性の環境下で顕著な効果を示した。
• 確率的最適化アプローチは、ベースラインおよび決定論的手法を上回り、需要の不確実性が高い状況で特に優れた性能を発揮した。
• 複数プロバイダーを活用することで、コスト削減と余剰増加がさらに促進され、マルチプロバイダーの確率的手法は単一プロバイダー戦略を上回った。
• 利便性要因が低い（価格感受性が高い）ユーザーは、最適化フレームワークからより大きな利益を得ており、余剰の改善幅も顕著であった。
• 単純な予測手法を用いてもフレームワークの有効性が保たれるため、耐障害性と実用的応用性が示された。