[논문 리뷰] Efficient Optimal Algorithm of Task Scheduling in Cloud Computing Environment

Amit Agarwal, Saloni Jain|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 08.

Cloud Computing and Resource Management인용 수 52

한 줄 요약

이 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 최적의 작업 스케줄링을 위한 일반화된 우선순위(GP) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실행 시간, 자원 요구량, 마감 기한 제약 조건에 따라 동적으로 작업의 우선순위를 부여한다. CloudSim 툴킷을 사용하여 평가한 결과, GP 알고리즘은 제작시간, 평균 대기 시간, 자원 활용도 변동성을 모두 감소시켜 FCFS 및 라운드 로빈보다 뛰어난 효율성과 적응성을 입증한다. 동적인 클라우드 워크로드 환경에서의 성능이 뛰어나다.

ABSTRACT

Cloud computing is an emerging technology in distributed computing which facilitates pay per model as per user demand and requirement.Cloud consist of a collection of virtual machine which includes both computational and storage facility. The primary aim of cloud computing is to provide efficient access to remote and geographically distributed resources. Cloud is developing day by day and faces many challenges, one of them is scheduling. Scheduling refers to a set of policies to control the order of work to be performed by a computer system. A good scheduler adapts its scheduling strategy according to the changing environment and the type of task. In this research paper we presented a Generalized Priority algorithm for efficient execution of task and comparison with FCFS and Round Robin Scheduling. Algorithm should be tested in cloud Sim toolkit and result shows that it gives better performance compared to other traditional scheduling algorithm.

연구 동기 및 목표

• 다양한 워크로드와 자원 수요가 존재하는 동적인 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 작업 스케줄링 문제를 해결하기 위해.
• 실행 시간, 자원 수요, 마감 기한과 같은 작업 특성에 적응할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 설계하기 위해.
• 전통적인 알고리즘과 비교하여 제작시간, 대기 시간, 자원 활용도 효율성 등의 성능 지표를 향상시키기 위해.
• CloudSim 툴킷을 사용한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 일반화된 우선순위(GP) 알고리즘은 실행 시간, 자원 요구량, 마감 기한 제약 조건을 포함한 복합 지표를 기반으로 작업에 동적 우선순위를 할당한다.
• 계산된 우선순위 값에 따라 작업을 실행 순서로 정렬하여 고우선순위 작업이 먼저 스케줄링되도록 보장한다.
• 시스템 조건과 작업 특성의 변화에 대응하기 위해 우선순위를 재평가함으로써 워크로드 적응성을 통합한다.
• 클라우드 인프라와 작업 워크로드를 모델링하기 위해 스케줄링 결정은 CloudSim 시뮬레이션 프레임워크를 사용하여 구현하고 테스트한다.
• 표준 성능 지표인 제작시간, 평균 대기 시간, 자원 활용도 변동성 등을 사용하여 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일반화된 우선순위 알고리즘이 FCFS 및 라운드 로빈과 비교하여 제작시간 감소 측면에서 어떻게 성능을 내는가?
• RQ2 동적 우선순위 할당은 클라우드 스케줄링에서 대기 시간과 자원 활용도 향상에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 GP 알고리즘은 실행 시간과 자원 수요가 다양한 다양한 작업 유형에 효과적으로 적응할 수 있는가?
• RQ4 동적인 워크로드 하에서 GP 알고리즘은 부하 균형과 반응 시간 측면에서 어떻게 성능을 내는가?

주요 결과

• CloudSim 시뮬레이션에서 GP 알고리즘은 FCFS 및 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘보다 낮은 제작시간을 달성했다.
• GP 알고리즘 하에서 평균 대기 시간이 크게 감소하여 작업 요청에 대한 반응성이 향상됨을 나타낸다.
• 자원 활용도 변동성이 최소화되어 더 나은 부하 균형과 시스템 안정성을 보여주었다.
• 변동하는 워크로드와 작업 특성에 대해 GP 알고리즘이 정적 우선순위 접근 방식보다 뛰어난 적응성을 보였다.