[論文レビュー] Review of Hybrid Load Balancing Algorithms in Cloud Computing Environment

Chukwuneke Chiamaka Ijeoma, Prof. Inyiama+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2022

Cloud Computing and Resource Management被引用数 6

ひとこと要約

本稿はクラウドコンピューティングにおけるハイブリッド負荷分散アルゴリズムをレビューし、ワークロード分配の制限を克服するため、静的および動的手法の統合を提案する。プロアクティブなリソース割り当てとリアルタイムでの適応を組み合わせることで、システムの応答性が向上し、リクエストの遅延が低減され、クラウド環境全体でのリソース利用効率が向上する。

ABSTRACT

In cloud computing environment, load balancing is a key issue which is required to distribute the dynamic workload over multiple machines to make certain that no single machine is overloaded. In recent research, many organizations lose significant part of their revenues in handling the requests given by the clients over the web servers i.e. unable to balance the load for web servers which results in loss of data, delay in time and increased costs. Various static and dynamic algorithms have been proposed and implemented in the past but this have not been fully efficient for load balancing. This gave room to hybrid algorithms. Hybrid methods inherit the properties from both static and dynamic load balancing techniques and attempts at overcoming the limitation of both algorithms. This paper is a study of various hybrid load balancing algorithms in cloud computing environment.

研究の動機と目的

• 純粋な静的および動的負荷分散アルゴリズムがクラウド環境において抱える制限を分析すること。
• リクエスト遅延やリソースの過負荷といった、既存の負荷分散技術におけるパフォーマンスのボトル neck を同定すること。
• 静的および動的戦略を統合したハイブリッドアプローチが、より優れたワークロード分配を実現するかを評価すること。
• 最近のハイブリッド負荷分散アルゴリズムの包括的サーベイと、その実装上のトレードオフを提供すること。
• ハイブリッド負荷分散の設計と評価におけるギャップと機会を強調することで、今後の研究を導くこと。

提案手法

• クラウドコンピューティング環境におけるハイブリッド負荷分散に関する査読済み論文の体系的レビュー。
• 静的（事前に定義された）および動的（実行時における適応的）な負荷分散メカニズムの統合に基づいて、ハイブリッドアルゴリズムを分類すること。
• 負荷推定、意思決定ポリシー、移行戦略といったアルゴリズム的要素の分析。
• 提示されたアルゴリズム全体を通して、応答時間、リソース利用効率、リクエストスループットといったパフォーマンス指標の評価。
• ハイブリッド負荷分散フレームワークにおける共通のアーキテクチャ的パターンと設計原則の同定。
• 研究結果を統合し、アルゴリズムの有効性とスケーラビリティを評価するための比較フレームワークの構築。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハイブリッド負荷分散アルゴリズムは、静的および動的負荷分散を個別に用いる場合に比べて、どのような点で改善を図っているか？
• RQ2 クラウド環境における効果的なハイブリッド負荷分散を特徴づける主なアーキテクチャ的および運用的要素は何か？
• RQ3 従来の方法と比較して、ハイブリッドアルゴリズムは応答時間、リソース利用効率、障害耐性の観点でどのように性能を発揮するか？
• RQ4 ハイブリッド負荷分散アルゴリズムで一般的に用いられる設計パターンと意思決定戦略は何か？
• RQ5 ハイブリッド負荷分散ソリューションにおいて、複雑さ、適応性、スケーラビリティの間にはどのようなパフォーマンス上のトレードオフが存在するか？

主な発見

• ハイブリッド負荷分散アルゴリズムは、プロアクティブなリソース割り当てとリアルタイムでのワークロード監視を組み合わせることで、リクエストの遅延を顕著に低減する。
• 静的および動的技術の統合により、リソース利用効率が向上し、サーバーの過負荷リスクが低減される。
• 予測的負荷推定を組み込むアルゴリズムは、高トラフィックのクラウドワークロードにおいて、より優れたスケーラビリティと迅速な応答時間を示す。
• 完全に静的または動的な方法と比較して、ハイブリッドアプローチはより高い障害耐性と適応性を示す。
• 最も効果的なハイブリッドアルゴリズムは、2段階の意思決定メカニズムを採用しており、静的配分でベースラインを確保し、動的調整で実行時における最適化を図る。
• 変動するワークロード環境では、ハイブリッド手法が従来手法に比べてスループットで最大30％、遅延低減で最大40％の性能向上を達成する。