[논문 리뷰] Optimal Joint Multiple Resource Allocation Method for Cloud Computing Environments

Shin-ichi Kuribayashi|arXiv (Cornell University)|2011. 10. 08.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 11인용 수 43

한 줄 요약

이 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 처리 및 대역폭 자원을 시간당으로 동시에 할당하는 최적의 공동 다중 자원 할당 방법을 제안한다. 자원 할당을 공동 최적화 문제로 모델링함으로써 요청 실패 확률을 감소시키고 총 자원 요구량을 줄이며, 효율성을 희생시키지 않은 채 사용자 간의 공정성을 확보한다. 시뮬레이션 평가를 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Cloud computing is a model for enabling convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources. To provide cloud computing services economically, it is important to optimize resource allocation under the assumption that the required resource can be taken from a shared resource pool. In addition, to be able to provide processing ability and storage capacity, it is necessary to allocate bandwidth to access them at the same time. This paper proposes an optimal resource allocation method for cloud computing environments. First, this paper develops a resource allocation model of cloud computing environments, assuming both processing ability and bandwidth are allocated simultaneously to each service request and rented out on an hourly basis. The allocated resources are dedicated to each service request. Next, this paper proposes an optimal joint multiple resource allocation method, based on the above resource allocation model. It is demonstrated by simulation evaluation that the proposed method can reduce the request loss probability and as a result, reduce the total resource required, compared with the conventional allocation method. Then, this paper defines basic principles and a measure for achieving fair resource allocation among multiple users in a cloud computing environment, and proposes a fair joint multiple resource allocation method. It is demonstrated by simulation evaluations that the proposed method enables the fair resource allocation among multiple users without a large decline in resource efficiency. Keywords: Cloud computing, joint multiple resource allocation, fairness

연구 동기 및 목표

• 클라우드 컴퓨팅 환경에서 처리 및 대역폭과 같은 다중 자원을 동시에 효율적으로 할당하는 데 도전하는 것.
• 처리 및 대역폭 자원의 공동 할당을 최적화하여 요청 실패 확률을 최소화하는 것.
• 높은 자원 활용 효율성을 유지하면서도 다수 사용자 간의 공정한 자원 분배를 보장하는 것.
• 각 서비스 요청에 대해 전용으로 시간 기반으로 자원을 할당할 수 있는 모델을 개발하는 것.
• 다중 사용자 클라우드 환경에서 공정성과 자원 효율성 간의 상호 교환 관계를 평가하는 것.

제안 방법

• 각 서비스 요청에 대해 처리 및 대역폭을 공동으로 할당하고 전용 자원으로 간주하는 자원 할당 모델을 개발한다.
• 자원 제약 조건 하에서 요청 실패 확률을 최소화하기 위해 최적화 프레임워크를 적용한다.
• 사용자 수요를 균형 있게 조절하기 위해 비례 할당 기반의 공정성 원칙을 도입한다.
• 기존의 할당 전략과의 비교를 위해 시뮬레이션 기반 평가를 수행한다.
• 실제 클라우드 서비스 가격 체계를 반영하기 위해 시간 기반(시간당) 임대 모델을 자원 할당에 활용한다.
• 다수 사용자 간 공정한 분배를 정량화하기 위해 공정성 지표를 정의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 클라우드 컴퓨팅에서 처리 및 대역폭 자원의 공동 할당은 요청 실패 확률을 어떻게 감소시킬 수 있는가?
• RQ2 동시 자원 할당은 총 자원 요구량에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 자원 효율성을 크게 떨어뜨리지 않으면서도 다수 사용자 간의 공정성을 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ4 멀티테넌트 클라우드 환경에서 공정성과 자원 활용 간의 상호 교환 관계는 무엇인가?
• RQ5 성능 및 확장성 측면에서 제안된 방법은 기존의 할당 방법과 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 기존의 할당 방법에 비해 요청 실패 확률을 감소시켜 총 자원 요구량을 낮춘다.
• 시뮬레이션 결과에 따르면 공동 할당이 비효율적 또는 저조도 자원을 최소화함으로써 시스템 효율성을 향상시킨다.
• 공정한 자원 할당 메커니즘은 전체 자원 효율성의 큰 하락 없이 공정한 분배를 보장한다.
• 높은 부하 조건에서도 높은 성능을 유지하여 확장성을 입증한다.
• 최적화 프레임워크는 공정성과 효율성을 성공적으로 균형 잡으며, 시스템 수준 지표에서 측정 가능한 향상이 이루어진다.
• 시뮬레이션 평가 결과, 공동 할당 모델이 기존의 접근 방식에 비해 실패 감소와 공정성 측면에서 모두 뛰어난 성능을 보였다.