[論文レビュー] Tycoon: A Distributed Market-based Resource Allocation System

Kevin Lai, Bernardo A. Huberman+1 more|ArXiv.org|Apr 5, 2004

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 13被引用数 119

ひとこと要約

Tycoonは、グリッドやPlanetLabのようなP2Pコンピューティング環境において、高い経済的効率性、低レイテンシー、公平性を実現するため、オークションメカニズムを用いた分散型で市場ベースのリソース割り当てシステムを提案する。コアとなるイノベーションであるAuction Shareは、戦略的に真実を述べることを促す戦略に強く守られたスケジューラーを備え、プロポーションシェアよりもレイテンシーと公平性に優れつつ、100％の利用率を維持する。

ABSTRACT

P2P clusters like the Grid and PlanetLab enable in principle the same statistical multiplexing efficiency gains for computing as the Internet provides for networking. The key unsolved problem is resource allocation. Existing solutions are not economically efficient and require high latency to acquire resources. We designed and implemented Tycoon, a market based distributed resource allocation system based on an Auction Share scheduling algorithm. Preliminary results show that Tycoon achieves low latency and high fairness while providing incentives for truth-telling on the part of strategic users.

研究の動機と目的

• グリッドやPlanetLabのような分散型システムにおける、現在のリソース割り当ての非効率性と高レイテンシーを解消すること。
• 戦略的ユーザーがリソース要件を真実に報告するようインcentivizeするシステムを設計し、経済的効率性を向上させること。
• 動的で信頼性の低いP2P環境において、高い利用率、低レイテンシー、低リスク、公平性を達成すること。
• 割り当てメカニズムとエージェント戦略を分離し、アプリケーション固有の最適化を可能にしつつインcentiveを保つこと。

提案手法

• リソースがオークションを通じて割り当てられる分散型市場アーキテクチャ（Tycoon）を設計し、メカニズムとエージェント戦略を分離する。
• 収入レートをユーザーの需要を表すものとして用い、リアルタイムの入札に基づいて動的にCPUを割り当てる、ローカルスケジューラ「Auction Share」を実装する。
• 戦略に強く、真実を述べることが支配的戦略となるようにする戦略に強く守られたメカニズムを用い、合理的なユーザーによる操作を防ぐ。
• 価格の安定性を仮定し、履歴的価格分布を用いて予約のための代理入札を設定するリソース価格のモデル化を行う。
• レイテンシーに敏感なウェブサーバーとバッチジョブを含む混合ワークロードをシミュレートし、スケジューラー間でのパフォーマンスを比較する。
• スケジューリング誤差（意図したCPUシェアからの逸脱）、平均レイテンシー、公平性メトリクスを用いてパフォーマンスを測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 市場ベースのシステムは、分散コンピューティング環境において、非市場ベースのプロポーションシェアスケジューラーよりも高い経済的効率性を達成できるか？
• RQ2 戦略に強く守られたオークションメカニズムは、合理的なユーザーがリソース要件を真実に報告するよう効果的にインcentivizeできるか？
• RQ3 分散型オークションスケジューラーは、利用率を犠牲にすることなく、低レイテンシーと高い公平性を達成できるか？
• RQ4 割り当てメカニズムとエージェント戦略の分離は、システムの柔軟性とパフォーマンスをどのように向上させるか？
• RQ5 オークションベースとプロポーションシェアスケジューリングの両方において、リソース要件の誤報告がシステムの公平性とレイテンシーに与える影響は何か？

主な発見

• Auction Shareではスケジューリング誤差が0.01にとどまり、プロポーションシェアの0.09よりも顕著に低い水準であり、意図したCPUシェアの正確な配分が可能であることを示している。
• レイテンシーに敏感なウェブサーバーの平均レイテンシーは、Auction Shareでは3.6msであったのに対し、低重み設定のプロポーションシェアでは81msにまで上昇し、Auction Shareの優れた応答性が裏付けられた。
• ウェブサーバーが自身のリソース要件を誤って見積もりた場合、Auction Shareでは自らのレイテンシーにのみペナルティが発生し、システム全体の公平性が保たれた。これに対してプロポーションシェアでは全体の公平性が著しく低下した。
• Auction Shareはプロポーションシェアと同様に100％のCPU利用率を維持しながら、低レイテンシーと高い公平性を両立した。
• プロポーションシェアにおいてウェブサーバーの重みを増加させるとレイテンシーは低下したが、同時に操作を誘発するインcentiveが生まれ、公平性と経済的効率性が損なわれた。
• 本システムは、Auction Shareでは真実の報告がインcentivizedされることを示し、戦略的ユーザー行動下でも高い経済的効率性と信頼性の高いパフォーマンスを実現できることを実証した。