[論文レビュー] The Cloudlet Bazaar Dynamic Markets for the Small Cloud

Ranjan Pal, Sung-Han Lin+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2017

Cloud Computing and Resource Management参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、変動する供給と需要の下でも長期的な安定性と効率性を保証する、小規模クラウド（SC）向けの動的市場メカニズムを提案する。一般均衡理論におけるアロウとハーヴィッツの非均衡プロセスと、ゲーム理論における勾配プレーを用いて、モデルは反復的に安定で効率的な市場均衡に収束し、動的条件下でも高い顧客QoSとSC収益を維持する。

ABSTRACT

The recent emergence of the small cloud (SC), both in concept and in practice, has been driven mainly by issues related to service cost and complexity of commercial cloud providers (e.g., Amazon) employing massive data centers. However, the resource inelasticity problem faced by the SCs due to their relatively scarce resources (e.g., virtual machines) might lead to a potential degradation of customer QoS and loss of revenue. A proposed solution to this problem recommends the sharing of resources between competing SCs to alleviate the resource inelasticity issues that might arise [1]. Based on this idea, a recent effort ([2]) proposed SC-Share, a performance-driven static market model for competitive small cloud environments that results in an efficient market equilibrium jointly optimizing customer QoS satisfaction and SC revenue generation. However, an important non-obvious question still remains to be answered, without which SC sharing markets may not be guaranteed to sustain in the long-run - is it still possible to achieve a stable market efficient state when the supply of SC resources is dynamic in nature and there is a variation of customer demand over time? In this paper, we address the problem of efficient market design for SC resource sharing in dynamic environments. We answer our previous question in the affirmative through the use of Arrow and Hurwicz's disequilibrium process [3], [4] in economics, and the gradient play technique in game theory that allows us to iteratively converge upon efficient and stable market equilibria

研究の動機と目的

• 変動するリソース可用性と顧客需要の下での小規模クラウド（SC）市場の持続可能性を扱う。
• 現実の動的状況下での安定性解析が欠落している従来の静的市場モデルの限界を克服する。
• 供給需要の摂動が生じても最適均衡に収束するメカニズムを設計することで、長期的な市場効率性と安定性を確保する。
• 中央集権的制御なしに、自律的SCが社会的福祉と個々の収益を共同で最大化できるようにする。
• パーソナライズド・ピアツーピアSCリソース共有環境において、パフォーマンスと公平性を維持するスケーラブルで分散型の市場メカニズムを提供する。

提案手法

• 一般均衡理論におけるアロウとハーヴィッツの非均衡プロセスを採用し、供給と需要が均衡から逸脱している場合の市場ダイナミクスをモデル化する。
• 非協力的ゲーム理論における勾配プレーを統合し、価格と割り当てを反復的に調整して安定で効率的な均衡に近づける。
• 自律的SC間の非協力的ゲームとしてSC市場をモデル化し、顧客と規制当局をステークホルダーとして位置づける。
• パフォーマンス指向の待ち行列理論にインspiredされたモデルを用いて、リソース割り当てと顧客QoSを結びつけ、実用的妥当性を確保する。
• アロウ＝ドゥーブル・福祉定理を適用し、唯一の最適均衡が効用主義的社会的福祉を最大化することを証明する。
• SCが市場フィードバックに基づいて戦略を調整する分散型・分散化されたメカニズムを設計し、中央集権的調整を回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リソース可用性と顧客需要が動的である小規模クラウド環境において、安定的かつ効率的な市場均衡を達成できるか？
• RQ2 供給需要の摂動が生じても、分散型市場メカニズムが効率的均衡への収束を保証できるか？
• RQ3 ゲーム理論的勾配プレーは、動的SC市場の安定化と長期的持続可能性にどのように寄与するか？
• RQ4 中央集権的制御なしに、動的条件下でも高い顧客QoSとSC収益を維持できるか？
• RQ5 本メカニズムは、静的市場モデルと比較して、レジリエンスと収束速度の点でどのように異なるか？

主な発見

• 提案された動的市場メカニズムは、供給と需要が変動しても、安定で効率的な均衡に成功して収束し、長期的な市場持続可能性を確保する。
• 数値実験により、均衡への高速収束が確認され、リアルタイム環境におけるメカニズムの実用的妥当性が裏付けられる。
• アロウ＝ドゥーブル福祉定理により保証されるように、メカニズムは利用可能性の最大化を通じて最適な社会的福祉を達成する。
• ピアツーピアリソース共有により、高価なパブリッククラウド調達への依存度を低減することで、顧客QoSとSC収益を維持する。
• 勾配プレーの使用により、SC間での完全な情報共有を必要とせず、分散型で分散化された収束が可能になる。
• 各プロファイルごとに同種のモデルを適用することにより、非均質なVMプロファイルへの拡張性が確保され、スケーラビリティと実用的適用性が保たれる。