[논문 리뷰] PhoenixCloud: Provisioning Resources for Heterogeneous Workloads in Cloud Computing

Jianfeng Zhan, Lei Wang외 3명|arXiv (Cornell University)|2010. 06. 08.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 34인용 수 3

한 줄 요약

PhoenixCloud는 사설 클라우드와 공공 클라우드 환경에서 이종 워크로드—특히 병렬 배치 작업과 웹 서비스—를 위한 조율된 자원 프로비저닝 시스템을 제안한다. 적응형 정책을 통해 동적으로 자원 할당을 관리함으로써, 사설 클라우드에서는 클러스터 구성 크기를 약 40% 감소시키고, 공공 클라우드에서는 EC2+RightScale 대비 피크 자원 소비를 최대 31%까지 줄인다.

ABSTRACT

As more and more service providers choose Cloud platforms, which is provided by third party resource providers, resource providers needs to provision resources for heterogeneous workloads in different Cloud scenarios. Taking into account the dramatic differences of heterogeneous workloads, can we coordinately provision resources for heterogeneous workloads in Cloud computing? In this paper we focus on this important issue, which is investigated by few previous work. Our contributions are threefold: (1) we respectively propose a coordinated resource provisioning solution for heterogeneous workloads in two typical Cloud scenarios: first, a large organization operates a private Cloud for two heterogeneous workloads; second, a large organization or two service providers running heterogeneous workloads revert to a public Cloud; (2) we build an agile system PhoenixCloud that enables a resource provider to create coordinated runtime environments on demand for heterogeneous workloads when they are consolidated on a Cloud site; and (3) A comprehensive evaluation has been performed in experiments. For two typical heterogeneous workload traces: parallel batch jobs and Web services, our experiments show that: a) in a private Cloud scenario, when the throughput is almost same like that of a dedicated cluster system, our solution decreases the configuration size of a cluster by about 40%; b) in a public Cloud scenario, our solution decreases not only the total resource consumption, but also the peak resource consumption maximally to 31% with respect to that of EC2 +RightScale solution.

연구 동기 및 목표

• 다양한 클라우드 배포 모델에서 배치 작업과 웹 서비스와 같은 이종 워크로드를 효율적으로 자원 프로비저닝하는 데 도전하는 것.
• OpenPBS나 Oceano와 같이 동종 워크로드만 지원하는 기존 런타임 환경의 한계를 극복하는 것.
• 자원 이용률과 서비스 품질을 향상시키기 위해 온디맨드로 조율된 런타임 환경을 생성할 수 있는 시스템을 설계하는 것.
• 최소한의 성능 저하로 사설 클라우드(전용 인프라)와 공공 클라우드(외주 인프라)를 모두 위한 통합 솔루션을 제공하는 것.
• 적응형 자원 할당 정책을 통해 높은 자원 효율성을 달성하면서도 수용 가능한 작업 전환 시간을 유지하는 것.

제안 방법

• 워크로드 특성과 수요 패턴에 따라 동적으로 자원 할당을 수행하는 조율된 자원 프로비저닝 프레임워크를 제안한다.
• 자원 할당 행동을 조정하기 위해 B(기본값), U(이용률), V(취약도), G(해제의 탄력성) 매개변수를 포함한 정책 기반 시스템을 도입한다.
• PhoenixCloud 시스템을 구현하여 이종 워크로드 간 공유 자원 풀을 통해 온디맨드로 조율된 런타임 환경을 생성하고 관리한다.
• 실세계 시나리오를 시뮬레이션하고 다양한 구성에서 성능을 평가하기 위해 나사(iPSC), SDSC BLUE, WorldCup의 워크로드 트레이스를 사용한다.
• 자원 소비와 작업 전환 시간 간의 균형을 맞추기 위해 FB(고정 기준선) 및 FLB-NUB(고정 및 저기준선, 비균일 경계) 정책을 적용한다.
• 기존 클라우드 인프라(예: EC2)와 통합하고 EC2+RightScale와의 성능 비교를 통해 효율성 향상을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 조율된 자원 프로비저닝이 사설 클라우드에서 이종 워크로드의 자원 소비와 구성 크기를 크게 줄일 수 있는가?
• RQ2 공공 클라우드에서 PhoenixCloud의 동적 자원 할당은 EC2+RightScale 대비 피크 및 총 자원 사용량 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 공유 클라우드 환경에서 배치 작업과 웹 서비스를 통합할 경우 자원 효율성과 작업 전환 시간 간의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ4 가변 매개변수(B, U, V, G)가 이종 워크로드 통합 환경에서 시스템 성능과 자원 이용률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 조율된 런타임 환경은 다양한 워크로드에서 서비스 품질을 떨어뜨리지 않고 자원 이용률을 얼마나 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 사설 클라우드 환경에서는 PhoenixCloud가 유사한 처리량을 유지하면서도 전용 클러스터 시스템 대비 클러스터 구성 크기를 약 40% 감소시킨다.
• 공공 클라우드 배포에서는 PhoenixCloud가 EC2+RightScale 기준 대비 피크 자원 소비와 총 자원 소비를 각각 최대 31%까지 줄인다.
• FLB-NUB 정책는 총 자원 사용량과 피크 자원 사용량을 모두 감소시키면서도 EC2+RightScale 대비 평균 전환 시간 증가 폭이 미미한 유리한 트레이드오프를 달성한다.
• 매개변수 G(자원 해제의 탄력성)는 평균 전환 시간에 상당한 영향을 미치며, 0.5의 값이 반응성과 자원 절약 간의 균형을 잘 맞춘다.
• U와 V 매개변수는 각각 1.0–2.0 및 0.1–0.5 범위 내에서 설정될 경우 주요 지표에 미치는 영향이 미미하여 중간 정도의 설정 변경에 대해 강건함을 시사한다.
• 단기 임대 시간 단위가 짧아질수록 관리 오버헤드가 증가하므로, PhoenixCloud와 EC2에서 자원을 임대할 최적의 시간 단위로 60분을 선택하였다.