[論文レビュー] PhoenixCloud: Provisioning Resources for Heterogeneous Workloads in Cloud Computing

Jianfeng Zhan, Lei Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2010

Cloud Computing and Resource Management参考文献 34被引用数 3

ひとこと要約

PhoenixCloudは、プライベートクラウドおよびパブリッククラウドの両方の環境において、非均質なワークロード（特に並列バッチジョブとWebサービス）を対象とした協調的リソースプロビジョニングシステムを提案する。動的リソース割り当てを適応的ポリシーで管理することにより、プライベートクラウドではクラスタ構成サイズを40%削減し、パブリッククラウドではEC2+RightScaleと比較してピークリソース消費量を最大31%まで削減する。

ABSTRACT

As more and more service providers choose Cloud platforms, which is provided by third party resource providers, resource providers needs to provision resources for heterogeneous workloads in different Cloud scenarios. Taking into account the dramatic differences of heterogeneous workloads, can we coordinately provision resources for heterogeneous workloads in Cloud computing? In this paper we focus on this important issue, which is investigated by few previous work. Our contributions are threefold: (1) we respectively propose a coordinated resource provisioning solution for heterogeneous workloads in two typical Cloud scenarios: first, a large organization operates a private Cloud for two heterogeneous workloads; second, a large organization or two service providers running heterogeneous workloads revert to a public Cloud; (2) we build an agile system PhoenixCloud that enables a resource provider to create coordinated runtime environments on demand for heterogeneous workloads when they are consolidated on a Cloud site; and (3) A comprehensive evaluation has been performed in experiments. For two typical heterogeneous workload traces: parallel batch jobs and Web services, our experiments show that: a) in a private Cloud scenario, when the throughput is almost same like that of a dedicated cluster system, our solution decreases the configuration size of a cluster by about 40%; b) in a public Cloud scenario, our solution decreases not only the total resource consumption, but also the peak resource consumption maximally to 31% with respect to that of EC2 +RightScale solution.

研究の動機と目的

• 異なるクラウドデプロイメントモデルにまたがる非均質なワークロード（バッチジョブやWebサービスなど）に対するリソースを効率的にプロビジョニングする課題に対処すること。
• OpenPBS や Oceano のような均一なワークロードのみをサポートする従来のランタイム環境の制限を克服すること。
• リソース利用効率とサービス品質を向上させるために、オンデマンドで協調的ランタイム環境を生成可能なシステムを設計すること。
• パフォーマンス劣化を最小限に抑えて、専用インfra構成を用いたプライベートクラウドとアウトソーシングされたインfra構成を用いたパブリッククラウドの両方を統合的に対応するソリューションを提供すること。
• 適応的リソース割り当てポリシーを通じて、許容可能なジョブターンアラウンド時間の範囲で高いリソース効率を達成すること。

提案手法

• ワークロードの特性と需要パターンに応じて動的にリソースを割り当てる協調的リソースプロビジョニングフレームワークを提案すること。
• リソース割り当て行動を調整するためのパrameter（B：ベースライン、U：利用度、V：脆弱性、G：解放のエラスティシティ）を備えたポリシーに基づくシステムを導入すること。
• PhoenixCloudシステムを実装し、オンデマンドで協調的ランタイム環境を生成・管理することで、非均質なワークロードにまたがる共有リソースプールを実現すること。
• NASA iPSC、SDSC BLUE、WorldCup のワークロードトレースを用いて、実世界のシナリオをシミュレートし、さまざまな構成下でのパフォーマンスを評価すること。
• リソース消費量とジョブターンアラウンド時間のバランスを取るために、2つの主要なポリシー（FB：固定ベースライン、FLB-NUB：固定および低ベースライン＋非均一境界）を適用すること。
• EC2 などの既存クラウドインfraストラクチャと統合し、EC2+RightScale との比較を通じて、効率性の向上を検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 協調的リソースプロビジョニングは、プライベートクラウドにおける非均質なワークロードに対して、リソース消費量と構成サイズを顕著に削減できるか？
• RQ2 パブリッククラウドにおいて、PhoenixCloudの動的リソース割り当てはEC2+RightScaleと比較してピークおよび合計リソース使用量の点でどのように異なるか？
• RQ3 共有クラウド環境にバッチジョブとWebサービスを統合する際、リソース効率とジョブターンアラウンド時間のトレードオフはどのようなものか？
• RQ4 可設定パrameter（B、U、V、G）が、非均質なワークロード統合におけるシステムパフォーマンスとリソース利用効率に与える影響は何か？
• RQ5 協調的ランタイム環境は、多様なワークロードのサービス品質を劣化させることなく、リソース利用効率をどの程度向上できるか？

主な発見

• プライベートクラウドのシナリオでは、PhoenixCloudは同様のスループットを維持しながら、専用クラスタシステムと比較してクラスタ構成サイズを約40%削減する。
• パブリッククラウドのデプロイメントでは、PhoenixCloudはEC2+RightScaleのベースラインと比較して、ピークリソース消費量および合計リソース消費量を最大31%まで削減する。
• FLB-NUBポリシーは、EC2+RightScaleと比較して合計およびピークリソース使用量を両方削減する良好なトレードオフを達成するが、平均ターンアラウンド時間はわずかに増加する。
• リソース解放のエラスティシティ（G）は平均ターンアラウンド時間に顕著な影響を与える。Gの値が0.5のとき、応答性とリソース節約の両面で良好なバランスが得られる。
• U（利用度）とV（脆弱性）のパラメータは、それぞれ1.0～2.0および0.1～0.5の範囲で設定された場合、主要な指標にほとんど影響を与えないため、中程度の設定変更に対しても堅牢であることが示唆される。
• リース時間単位が短くなると管理オーバーヘッドが増加するため、PhoenixCloudおよびEC2においてリソースリースの最適時間単位として60分が選択された。