[論文レビュー] Reliable Resource Selection in Grid Environment

Rajesh K. Bawa, Gaurav Sharma|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2012

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 5被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、グリッドコンピューティング環境における信頼性および評判を考慮したリソース選択メカニズムを提案し、セキュリティを強化し、ジョブ障害率を低減することを目的としている。信頼性係数（RF）を評判重みと自己保護機能を用いて計算することで、動的かつ高信頼性のリソースを選択するアプローチが採用され、実験的評価において障害率が顕著に低下した。

ABSTRACT

The primary concern in area of computational grid is security and resources. Most of the existing grids address this problem by authenticating the users, hosts and their interactions in an appropriate manner. A secured system is compulsory for the efficient utilization of grid services. The high degree of strangeness has been identified as the problem factors in the secured selection of grid. Without the assurance of a higher degree of trust relationship, competent resource selection and utilization cannot be achieved. In this paper we proposed an approach which is providing reliability and reputation aware security for resource selection in grid environment. In this approach, the self-protection capability and reputation weightage is utilized to obtain the Reliability Factor (RF) value. Therefore jobs are allocated to the resources that posses higher RF values. Extensive experimental evaluation shows that as higher trust and reliable nodes are selected the chances of failure decreased drastically.

研究の動機と目的

• 計算グリッドにおける信頼性の低い・信頼できないリソース選択の課題に対処すること。
• より高い信頼性と信頼性を持つリソースを優先することで、ジョブ成功確率を向上させること。
• 自己保護メカニズムと評判メトリクスを統合した信頼性評価フレームワークを構築すること。
• 分散グリッド環境における知能的で信頼性に基づくジョブ割り当てにより、システム障害を低減すること。

提案手法

• 提案手法は、グリッドリソースの評判重みと自己保護能力を組み合わせることで信頼性係数（RF）を計算する。
• 評判は、過去のジョブ実行における履歴的相互作用とパフォーマンスフィードバックに基づいて蓄積される。
• 自己保護能力は、攻撃に対する抵抗性と整合性の維持能力を反映する動的メトリクスとしてモデル化される。
• RF値は、リソースのランク付けと選択の意思決定指標として使用される。
• RF値が高いリソースは、信頼性を確保するためにジョブ割り当ての優先順位に置かれる。
• システムは実行時動作とフィードバックに基づいてRF値を継続的に更新し、適応的選択を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的グリッド環境において、リソースの信頼性をどのように定量的に測定できるか？
• RQ2 評判は、リソース選択の信頼性を向上させるために果たす役割は何か？
• RQ3 自己保護メカニズムは、選択されたリソースのレジリエンスを向上させることができるか？
• RQ4 RFに基づく選択は、グリッドシステムにおけるジョブ障害率をどの程度低減するか？

主な発見

• 提案されたRFベースの選択メカニズムにより、高信頼性リソースを優先することで、ジョブ障害率が顕著に低減した。
• 評判と自己保護能力が優れたリソースは、ジョブ実行においてより高い信頼性を示した。
• 評判と自己保護メトリクスをRF計算に統合することで、全体のシステムレジリエンスが向上した。
• 実験的評価により、選択されたノードの信頼性と信頼性の向上が、障害率の著しい低下を確認した。