[論文レビュー] RenderSelect: a Cloud Broker Framework for Cloud Renderfarm Services

Annette J Ruby, Banu W Aisha+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2016

Cloud Computing and Resource Management参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、複数基準のサービス品質（QoS）に基づき、クラウドベースのレンダーファームサービスの動的ランク付け、選択、交渉、監視を可能にするクラウドサービスブローカー（CSB）フレームワーク、RenderSelectを提案する。本フレームワークは、解析的層別化手法（AHP）を用いて、専門知識に欠けるアニメーターがクラウドレンダリングサービスを比較する際の複雑さと時間を低減する。

ABSTRACT

In the 3D studios the animation scene files undergo a process called as rendering, where the 3D wire frame models are converted into 3D photorealistic images. As the rendering process is both a computationally intensive and a time consuming task, the cloud services based rendering in cloud render farms is gaining popularity among the animators. Though cloud render farms offer many benefits, the animators hesitate to move from their traditional offline rendering to cloud services based render farms as they lack the knowledge, expertise and the time to compare the render farm service providers based on the Quality of Service (QoS) offered by them, negotiate the QoS and monitor whether the agreed upon QoS is actually offered by the renderfarm service providers. In this paper we propose a Cloud Service Broker (CSB) framework called the RenderSelect that helps in the dynamic ranking, selection, negotiation and monitoring of the cloud based render farm services. The cloud services based renderfarms are ranked and selected services based on multi criteria QoS requirements. Analytical Hierarchical Process (AHP), the popular Multi Criteria Decision Making (MCDM) method is used for ranking and selecting the cloud services based renderfarms. The AHP method of ranking is illustrated in detail with an example. It could be verified that AHP method ranks the cloud services effectively with less time and complexity.

研究の動機と目的

• アニメーターがQoS評価の専門知識と時間に欠けるため、クラウドベースのレンダーファームサービスの選択、交渉、監視に直面する課題に対処すること。
• コスト、パフォーマンス、信頼性などの複数のQoS基準に基づき、クラウドレンダーファームプロバイダーをランク付け・選択する体系的なフレームワークを提供すること。
• 構造的な複数基準意思決定手法を用いて、クラウドレンダーファーム選択の意思決定プロセスを自動化すること。
• 合意されたパフォーマンス水準を満たすように、サービスプロバイダーが遵守しているかを保証するため、継続的なQoS監視を可能にすること。
• 従来のオフラインレンダリングからクラウドベースのレンダリングに移行する際、アニメーターが要る複雑さと時間の削減を実現すること。

提案手法

• フレームワークは、アニメーターとクラウドレンダーファームプロバイダーの間を仲介するクラウドサービスブローカー（CSB）アーキテクチャを実装する。
• ユーザーが定義したQoS基準に基づき、クラウドレンダーファームサービスのランク付けと選択に、解析的層別化手法（AHP）という複数基準意思決定（MCDM）手法を用いる。
• AHPは意思決定問題を基準とサブ基準の階層に構造化し、相対的重み付けのための対比較を可能にする。
• 進化するQoS要件とリアルタイムのパフォーマンス監視に基づき、プロバイダーの再ランク付けを動的にサポートする。
• 選択後もサービスレベル契約（SLA）が遵守されていることを保証するため、交渉と監視モジュールを含む。
• 明示的な例は、優先順位重みと一貫性比の明確な計算を伴うAHPベースのランク付けプロセスを示している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 QoS評価の専門知識に欠けるアニメーターが、クラウドレンダーファームサービスを効果的に比較・選択するにはどうすればよいか？
• RQ2 複数基準意思決定手法の中で、クラウドレンダーファームプロバイダーを効率的かつ計算複雑度が低い方法でランク付けるには何が適しているか？
• RQ3 クラウドブローカー・フレームワークは、クラウドレンダリングサービスの交渉と継続的QoS監視をどのように動的にサポートできるか？
• RQ4 AHP手法は、クラウドレンダーファームサービス選択における意思決定時間と複雑さをどの程度低減するか？
• RQ5 提案されたフレームワークは、実際の運用で選択されたレンダーファームプロバイダーが合意されたQoSを果たしていることを保証できるか？

主な発見

• AHPに基づくランク付け手法は、複数のQoS基準に基づき、複数のクラウドレンダーファームプロバイダーを効果的に評価・ランク付けでき、体系的かつ透明な選択プロセスを実現する。
• 意思決定プロセスの自動化により、クラウドレンダリングサービス選択に要する時間と複雑さが顕著に低減される。
• AHPの使用により、対比較と重み付けスコアを用いた一貫性があり再現可能なサービスプロバイダーの優先順位付けが可能になる。
• 変化するQoS要件に基づき、プロバイダーの再評価が動的に可能となり、柔軟性が向上する。
• 事例研究では、AHPが一貫性比が許容閾値未満となる信頼性の高いランク付けを生成できることを示しており、その妥当性が検証された。
• システムは継続的なQoS監視を可能にし、サービスプロバイダーが合意されたSLAを遵守していることを保証するため、信頼性と信頼性が向上する。