[논문 리뷰] A Cloud Infrastructure Service Recommendation System for Optimizing Real-time QoS Provisioning Constraints

Miranda Zhang, Rajiv Ranjan외 4명|arXiv (Cornell University)|2015. 04. 08.

Service-Oriented Architecture and Web Services참고 문헌 20인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 기존의 온톨로지 기반 서비스 추천 시스템을 확장하여 종단 간 메시지 지연 시간과 처리량과 같은 동적 런타임 메트릭을 포함함으로써, 실시간 QoS 인식 다기준 의사결정 프레임워크를 제안한다. 이는 설계 시점의 제약 조건(예: 비용, 위치)과 실시간 QoS 요구 사항을 균형 있게 조정하기 위해 개선된 분석계층과정(AHP) 모델을 사용하며, 평균 솔루션 시간이 11.18초이며 더 엄격한 제약 조건 하에서는 4.97초로 감소하여 게임 및 실시간 분석과 같은 저지연 응용 분야에 대한 실현 가능성을 입증한다.

ABSTRACT

Proliferation of cloud computing has revolutionized hosting and delivery of Internet-based application services. However, with the constant launch of new cloud services and capabilities almost every month by both big (e.g., Amazon Web Service, Microsoft Azure) and small companies (e.g. Rackspace, Ninefold), decision makers (e.g. application developers, CIOs) are likely to be overwhelmed by choices available. The decision making problem is further complicated due to heterogeneous service configurations and application provisioning Quality of Service (QoS) constraints. To address this hard challenge, in our previous work we developed a semi-automated, extensible, and ontology-based approach to infrastructure service discovery and selection based on only design time constraints (e.g., renting cost, datacentre location, service feature, etc.). In this paper, we extend our approach to include the real-time (run-time) QoS (endto- end message latency, end-to-end message throughput) in the decision making process. Hosting of next generation applications in domain of on-line interactive gaming, large scale sensor analytics, and real-time mobile applications on cloud services necessitates optimization of such real-time QoS constraints for meeting Service Level Agreements (SLAs). To this end, we present a real-time QoS aware multi-criteria decision making technique that builds over well known Analytics Hierarchy Process (AHP) method. The proposed technique is applicable to selecting Infrastructure as a Service (IaaS) cloud offers, and it allows users to define multiple design-time and real-time QoS constraints or requirements. These requirements are then matched against our knowledge base to compute possible best fit combinations of cloud services at IaaS layer. We conducted extensive experiments to prove the feasibility of our approach.

연구 동기 및 목표

• 공급자 수의 증가와 동적 QoS 요구 사항의 확산로 인해 IaaS 클라우드 서비스 선택의 복잡성이 증가하고 있음에 대응하기 위해.
• 기존의 온톨로지 기반 서비스 추천 시스템을 실시간 QoS 메트릭(지연 및 처리량)을 의사결정 과정에 통합함으로써 확장하기 위해.
• 설계 시점 제약 조건(예: 비용, 위치)과 런타임 성능 요구 사항 간의 균형을 맞추는 다기준 선택을 가능하게 하여 SLA 준수를 보장하기 위해.
• 온라인 게임, 모바일 협업 및 IoT 분석과 같은 실시간 애플리케이션의 동적이고 확장 가능한 클라우드 환경 내 배포를 지원하기 위해.
• 미래의 기능 확장(예: SLA 및 준수 검사)을 지원하는 계산적으로 효율적이고 확장 가능한 클라우드 서비스 추천 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 기존의 온톨로지 기반 서비스 탐색 시스템에 종단 간 지연 시간과 처리량과 같은 실시간 QoS 메트릭을 의사결정 기준으로 통합함.
• 설계 시점 및 실시간 제약 조건을 모두 포함한 다중 기준에서 가중치가 부여된 수익-비용 비율을 계산하기 위해 개선된 분석계층과정(AHP) 모델을 활용함.
• 사용자가 정의한 요구 사항(예: 스토리지, RAM, 데이터 전송)을 여러 공급자 및 위치의 가용 IaaS 제공물과 매칭하기 위해 지식 기반을 사용함.
• AHP 모델에서 상대적 가중치를 결정하기 위해 6개의 기준에 대해 15회의 쌍별 비교 행렬을 적용함으로써 다기준 서비스 조합 순위 매기기를 가능하게 함.
• MySQL 캐싱을 적용한 단일 스레드 쿼리 엔진을 구현하여 최대 9%의 성능 향상을 달성하였으며, InnoDB 설정을 통해 향후 다중 스레딩을 지원함.
• 처리 시간의 상한선을 추정하기 위해 계산 복잡도 모델 O(|R|×|C|×|L| + |ν|(|ν|−1)/2)을 사용함. 여기서 |ν|=6임.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 종단 간 지연 시간과 처리량과 같은 실시간 QoS 메트릭이 IaaS 서비스 선택을 위한 다기준 의사결정 모델에 효과적으로 통합될 수 있는가?
• RQ2 실시간 QoS 제약 조건이 지연 민감한 애플리케이션에 대한 IaaS 서비스 추천의 정확성과 관련성에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 다양한 제약 조합과 솔루션 공간 크기 하에서 제안된 추천 시스템의 계산 성능 및 확장성은 어떠한가?
• RQ4 실제 클라우드 환경에서 비용, 성능 및 지리적 배포 제약 조건 간의 트레이드오프를 시스템은 어떻게 처리하는가?
• RQ5 시스템은 실시간 데이터 수집을 위한 동적 QoS 메트릭을 지원할 수 있는가? 이는 네트워크 불확실성 하에서의 적응성 향상에 어떻게 기여하는가?

주요 결과

• 모든 테스트 케이스에서 평균 솔루션 시간이 11.18초이며, 더 엄격한 제약 조건 하에서는 최고 성능로 4.97초로 감소함.
• MySQL 캐싱의 사용으로 동일한 워크로드에서 쿼리 성능이 최대 9% 향상됨을 입증하여 데이터베이스 최적화의 영향을 보여줌.
• 처리 성능이 프로세서 성능 향상(예: 환경 4)에 따라 향상됨을 확인하여 다중 스레딩 및 '스케일업' 전략에 의한 추가 성능 향상 가능성을 시사함.
• 계산 복잡도는 O(|R|×|C|×|L| + 15)로 제한되며, 이 15는 6개의 기준과 AHP 모델 내 15회의 쌍별 비교에서 유래함.
• 시스템은 설계 시점 및 실시간 QoS 제약 조건을 모두 충족하는 최적의 IaaS 조합을 성공적으로 식별하여 게임 및 모바일 협업과 같은 실시간 응용 분야에 대한 실현 가능성 검증함.
• 프레임워크는 확장 가능하며 향후 SLA 준수, 법적 제약 조건 및 실시간 QoS 데이터 수집 통합을 지원함.