[論文レビュー] Virtual Machine Migration Enabled Cloud Resource Management: A Challenging Task

Misbah Liaqat, Shalini Ninoriya+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 15, 2016

Cloud Computing and Resource Management参考文献 27被引用数 23

ひとこと要約

本稿では、クラウドデータセンターにおけるライブマイグレーションを最適化するために、緊急性に基づいてメモリページを優先順位付けするキュー駆動型VMマイグレーションモデルを提案する。これにより、ネットワーク帯域幅の使用量とシステムオーバーヘッドが削減される。モデルは動的にメモリページを優先度キューに分類し、ラウンドロビンスケジューラーを用いて高優先度のページを先に転送することで、マイグレーション効率を向上させ、SLA違反を最小限に抑えつつ、公平性とリソース利用効率を維持する。

ABSTRACT

Virtualization technology reduces cloud operational cost by increasing cloud resource utilization level. The incorporation of virtualization within cloud data centers can severely degrade cloud performance if not properly managed. Virtual machine (VM) migration is a method that assists cloud service providers to efficiently manage cloud resources while eliminating the need of human supervision. VM migration methodology migrates current-hosted workload from one server to another by either employing live or non-live migration pattern. In comparison to non-live migration, live migration does not suspend application services prior to VM migration process. VM migration enables cloud operators to achieve various resource management goals, such as, green computing, load balancing, fault management, and real time server maintenance. In this paper, we have thoroughly surveyed VM migration methods and applications. We have briefly discussed VM migration applications. Some open research issues have been highlighted to represent future challenges in this domain. A queue based migration model has been proposed and discussed to efficiently migrate VM memory pages.

研究の動機と目的

• ライブマイグレーションにおける高いネットワーク帯域幅消費とシステムリソースオーバーヘッドの課題に対処すること。
• 知的なVMマイグレーションを通じて、クラウドデータセンターにおけるエネルギー効率とリソース利用効率を向上させること。
• マイグレーション中のメモリページ転送順序の最適化により、SLA違反を削減すること。
• パフォーマンスと公平性を維持する軽量で適応可能なマイグレーションモデルを開発すること。
• 効果的なVMマイグレーション意思決定のための三次元キューイングモデルを提案すること。

提案手法

• 到着ホストでの実行に必要な緊急性に基づいて、VMメモリページを複数の優先度クラスに分類する。
• 高優先度のページ（例：直ちに必要とされるもの）を先に転送するように、優先度キュー構造を採用する。
• 異なる優先度キュー間で公平にタイムスロットを割り当てるために、ラウンドロビンスケジューリング方式を用いる。
• 特定のキューからのページの選択とマイグレーションの起動を制御する意思決定エンジンを導入する。
• リアルタイムのシステム、アプリケーション、サービス要件に基づいて、キューの優先度を適応的に更新する。
• 帯域幅使用量の削減を目的として、既存のマイグレーション技術（例：圧縮や重複削除）と統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ライブマイグレーション中にネットワーク帯域幅の消費を低減するため、VMマイグレーションをどのように最適化できるか？
• RQ2 メモリページの優先順位付けがマイグレーション効率とSLA準拠に与える影響は何か？
• RQ3 動的キューイングモデルは、VMマイグレーションにおける公平性と応答性をどのように向上させるか？
• RQ4 適応的優先度割り当ては、システムリソースオーバーヘッドを最小限に抑えるために果たす役割は何か？
• RQ5 軽量でキュー駆動型のモデルは、エネルギー効率的でスケーラブルなクラウドリソース管理をどのように支援するか？

主な発見

• 提案されたキュー駆動型モデルは、最も重要なメモリページにのみ優先的に早期転送を実施することで、ネットワーク帯域幅の圧力を軽減する。
• 動的優先度割り当てにより、重要なページのマイグレーションが高速化され、応答時間の短縮とダウンタイムの低減が達成される。
• ラウンドロビンスケジューリング方式により、異なるVMおよびマイグレーションタスク間での公平性が確保される。
• システムリソース消費量を低く抑えられるため、より速く予測可能なマイグレーションが可能となり、エネルギー効率が向上する。
• 知的なページ選択と転送順序の最適化により、サービス品質が維持され、SLA違反が最小限に抑えられる。
• 本モデルは、圧縮や重複削除といった既存の最適化技術との統合を容易にするスケーラブルな基盤を提供する。