[논문 리뷰] RenderSelect: a Cloud Broker Framework for Cloud Renderfarm Services

Annette J Ruby, Banu W Aisha외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 29.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 10인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 다기준 서비스 품질(QoS) 기반으로 클라우드 렌더 팜 서비스의 동적 랭킹, 선택, 협상 및 모니터링을 가능하게 하는 Cloud Service Broker(CSB) 프레임워크인 RenderSelect를 제안한다. 분석적 계층과정(AHP)을 활용하여 렌더 팜 제공자를 효율적으로 랭킹하고 선택함으로써, 클라우드 렌더링 서비스를 비교하는 데 숙련도가 부족한 애니메이터들이 복잡성과 시간을 줄일 수 있도록 한다.

ABSTRACT

In the 3D studios the animation scene files undergo a process called as rendering, where the 3D wire frame models are converted into 3D photorealistic images. As the rendering process is both a computationally intensive and a time consuming task, the cloud services based rendering in cloud render farms is gaining popularity among the animators. Though cloud render farms offer many benefits, the animators hesitate to move from their traditional offline rendering to cloud services based render farms as they lack the knowledge, expertise and the time to compare the render farm service providers based on the Quality of Service (QoS) offered by them, negotiate the QoS and monitor whether the agreed upon QoS is actually offered by the renderfarm service providers. In this paper we propose a Cloud Service Broker (CSB) framework called the RenderSelect that helps in the dynamic ranking, selection, negotiation and monitoring of the cloud based render farm services. The cloud services based renderfarms are ranked and selected services based on multi criteria QoS requirements. Analytical Hierarchical Process (AHP), the popular Multi Criteria Decision Making (MCDM) method is used for ranking and selecting the cloud services based renderfarms. The AHP method of ranking is illustrated in detail with an example. It could be verified that AHP method ranks the cloud services effectively with less time and complexity.

연구 동기 및 목표

• 애니메이터들이 서비스 품질 평가 전문 지식과 시간이 부족하여 클라우드 기반 렌더 팜 서비스의 선택, 협상 및 모니터링 과정에서 겪는 과제를 해결하기 위해.
• 비용, 성능, 신뢰성와 같은 다기준 QoS 기준에 기반해 클라우드 렌더 팜 제공자를 랭킹하고 선택하는 체계적인 프레임워크를 제공하기 위해.
• 다기준 의사결정 방법을 구조적으로 활용하여 클라우드 렌더 팜 서비스 선택의 의사결정 과정을 자동화하기 위해.
• 협상 후 서비스 수준 합의(SLA)가 유지되는지 확인하기 위해 지속적인 QoS 모니터링을 가능하게 하기 위해.
• 기존 오프라인 렌더링에서 클라우드 기반 렌더링으로 전환하는 데 소요되는 복잡성과 시간을 줄이기 위해.

제안 방법

• 애니메이터와 클라우드 렌더 팜 제공자 간을 중개하기 위해 Cloud Service Broker(CSB) 아키텍처를 구현한다.
• 사용자가 정의한 QoS 기준에 기반해 클라우드 렌더 팜 서비스를 랭킹하고 선택하기 위해 분석적 계층과정(AHP)을 사용한다. AHP는 다기준 의사결정(MCDM) 방법이다.
• AHP는 의사결정 문제를 기준과 부기준의 계층적 구조로 정리하여 상대적 가중치를 산정하기 위한 쌍대 비교를 가능하게 한다.
• 변경되는 QoS 요구사항과 실시간 성능 모니터링에 기반해 제공자를 동적으로 재순위 매김할 수 있도록 지원한다.
• 선택 이후 서비스 수준 합의(SLA)가 이행되는지 보장하기 위해 협상 및 모니터링 모듈을 포함한다.
• 명확한 우선순위 가중치 및 일致성 비율 계산을 통해 AHP 기반 랭킹 과정을 설명하는 사례 연구가 포함되어 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서비스 품질 평가 전문 지식이 부족한 애니메이터가 QoS 평가 기준에 기반해 클라우드 렌더 팜 서비스를 효과적으로 비교하고 선택할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 클라우드 렌더 팜 제공자를 효율적이고 계산 복잡도가 낮게 랭킹하기 위해 사용할 수 있는 다기준 의사결정 방법은 무엇인가?
• RQ3 클라우드 브로커 프레임워크는 어떻게 클라우드 렌더링 서비스의 협상 및 지속적인 QoS 모니터링을 동적으로 지원할 수 있는가?
• RQ4 AHP 방법은 클라우드 렌더 팜 서비스 선택 과정에서 의사결정 시간과 복잡성을 얼마나 줄이는가?
• RQ5 제안된 프레임워크는 선택된 렌더 팜 제공자가 실제로 약속한 QoS를 충족시킬 수 있는가?

주요 결과

• AHP 기반 랭킹 방법은 다기준 QoS 기준에 기반해 여러 클라우드 렌더 팜 제공자를 효과적으로 평가하고 랭킹함으로써 체계적이고 투명한 선택 과정을 보장한다.
• 의사결정 과정을 자동화함으로써 클라우드 렌더링 서비스 선택에 소요되는 시간과 복잡성을 크게 줄인다.
• AHP를 활용하면 쌍대 비교와 가중치 점수를 통해 일관되고 반복 가능한 서비스 제공자 우선순위 정렬이 가능하다.
• 변경되는 QoS 요구사항에 기반해 제공자를 동적으로 재평가할 수 있도록 지원하여 유연성을 향상시킨다.
• 사례 연구 결과 AHP는 수용 가능한 기준 이하의 일치성 비율을 기록하며 신뢰할 수 있는 랭킹을 도출함을 입증하였다.
• 시스템은 지속적인 QoS 모니터링을 지원하여 제공자가 협의한 SLA를 준수하는지 보장함으로써 신뢰도와 신뢰성을 높인다.