[논문 리뷰] Server Structure Proposal and Automatic Verification Technology on IaaS Cloud of Plural Type Servers

Yoji Yamato|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 29.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 8인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 베어메탈 서버, 컨테이너, VM을 조합한 이종 IaaS 클라우드 환경을 대상으로 서버 구조 추천 및 자동 성능 검증 시스템을 제안한다. OpenStack에서 측정한 성능 데이터를 활용해 최적화된 OpenStack Heat 템플릿을 생성하고, 워크로드 테스트를 통해 자동으로 검증함으로써 고성능 클라우드 구축을 위한 사용자 전문 지식 요구를 줄이고자 한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a server structure proposal and automatic performance verification technology which proposes and verifies an appropriate server structure on Infrastructure as a Service (IaaS) cloud with baremetal servers, container based virtual servers and virtual machines. Recently, cloud services have been progressed and providers provide not only virtual machines but also baremetal servers and container based virtual servers. However, users need to design an appropriate server structure for their requirements based on 3 types quantitative performances and users need much technical knowledge to optimize their system performances. Therefore, we study a technology which satisfies users' performance requirements on these 3 types IaaS cloud. Firstly, we measure performances of a baremetal server, Docker containers, KVM (Kernel based Virtual Machine) virtual machines on OpenStack with virtual server number changing. Secondly, we propose a server structure proposal technology based on the measured quantitative data. A server structure proposal technology receives an abstract template of OpenStack Heat and function/performance requirements and then creates a concrete template with server specification information. Thirdly, we propose an automatic performance verification technology which executes necessary performance tests automatically on provisioned user environments according to the template.

연구 동기 및 목표

• 심층적인 시스템 전문 지식 없이도 다양한 IaaS 유형(베어메탈, 컨테이너, VM) 간 최적의 서버 구성 선택 과제를 해결한다.
• 기능 및 성능 요구사항을 구체적인 인프라 템플릿으로 매핑하는 과정을 자동화하여 사용자의 성능 튜닝 부담을 줄인다.
• 제안된 서버 구조가 지정된 성능 기준을 충족하는지 확인하기 위해 자동 검증을 가능하게 한다.
• 베어메탈, 컨테이너 기반, 가상화된 워크로드를 모두 포함하는 이종 클라우드 환경에서 통합된 구성 및 검증을 지원한다.

제안 방법

• OpenStack 환경에서 가변하는 가상 서버 수에 따라 베어메탈 서버, Docker 컨테이너, KVM 가상 머신의 정량적 성능 특성(예: CPU, 메모리, I/O)을 측정한다.
• 추상적인 OpenStack Heat 템플릿과 성능/기능 요구사항을 입력으로 받아, 실측 성능 데이터를 활용해 구체적인 서버 사양으로 매핑하는 서버 구조 제안 엔진을 개발한다.
• 생성된 템플릿을 배포하고 정의된 성능 테스트를 실행하여 요구사항을 충족하는지 검증하는 자동 성능 검증 파이프라인을 설계한다.
• 제안 및 검증 워크플로우를 통합하여 다중 유형의 IaaS 배포 템플릿을 지원하는 유일한 시스템으로 통합한다.
• 최종 서버 구성 표현 및 배포를 위한 오케스트레이션 레이어로 OpenStack Heat를 사용한다.
• 검증 과정에서 실제 워크로드 조건을 반영하기 위해 워크로드 특화 벤치마크를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 OpenStack 환경에서 다양한 워크로드 조건에서 베어메탈 서버, 컨테이너, 가상 머신의 성능 특성은 어떻게 상이한가?
• RQ2 실측 성능 데이터 기반의 서버 구조 추천 접근법이 이종 IaaS 유형 간 최적 구성 선택에 필요한 전문 지식을 줄일 수 있는가?
• RQ3 자동 성능 검증이 제안된 구성이 사용자가 지정한 성능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 확인할 수 있는가?
• RQ4 템플릿 기반 시스템이 혼합된 IaaS 배포 유형 간 기능성과 성능을 균형 있게 확보한 구성 생성 및 검증을 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는가?

주요 결과

• 베어메탈 서버, 컨테이너, VM 간 성능 특성이 유의미하게 상이하며, 동일한 워크로드 조건에서 컨테이너가 낮은 오버헤드와 높은 자원 효율성을 보였다.
• 제안된 서버 구조 제안 기술은 실측 성능 데이터를 활용해 고수준 요구사항을 구체적인 OpenStack Heat 템플릿으로 성공적으로 매핑했다.
• 자동 성능 검증이 배포된 구성이 지정된 성능 기준을 충족함을 성공적으로 검증하여 잘못된 구성의 위험을 줄였다.
• 혼합된 IaaS 환경에서 최적의 구성 선택을 위한 수동 튜닝과 전문 지식의 필요성을 감소시켰다.
• 평가 결과, 제안된 접근법이 이종 클라우드 환경에서의 배포 신뢰성 향상과 성능 예측 가능성 향상에 기여하는 것으로 나타났다.
• 시스템은 여러 IaaS 유형 간 구성 생성 및 검증의 가능성을 입증했지만, 저자들은 제4절에서 평가 커버리지가 부족하다고 지적했다.