[論文レビュー] A Non-Cooperative Game Model for Reliability-Based Task Scheduling in Cloud Computing

Kai Li, Yong Wang+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 20, 2014

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、クラウドコンピューティングにおける信頼性に基づくタスクスケジューリングの非協力的ゲーム理論的モデルを提案する。スケジューラーは、システム全体の定常状態での可用性を最大化するために戦略的にタスクを割り当てる。このモデルは、タスクスライシング戦略を通じてナッシュ均衡を同定し、バランススケジューリングよりも信頼性および収束速度に優れたスケジューリングアルゴリズムを実現する。公平性はほぼ完全で、3回未満の反復で収束する。

ABSTRACT

Cloud computing is a newly emerging distributed system which is evolved from Grid computing. Task scheduling is the core research of cloud computing which studies how to allocate the tasks among the physical nodes, so that the tasks can get a balanced allocation or each task's execution cost decreases to the minimum, or the overall system performance is optimal. Unlike task scheduling based on time or cost before, aiming at the special reliability requirements in cloud computing, we propose a non-cooperative game model for reliability-based task scheduling approach. This model takes the steady-state availability that computing nodes provide as the target, takes the task slicing strategy of the schedulers as the game strategy, then finds the Nash equilibrium solution. And also, we design a task scheduling algorithm based on this model. The experiments can be seen that our task scheduling algorithm is better than the so-called balanced scheduling algorithm.

研究の動機と目的

• クラウドコンピューティングにおける信頼性を焦点にしたタスクスケジューリングの不足を是正すること。特に、パブリックインfra構築要件下での課題に焦点を当てる。
• タスクスケジューリングを、単に実行時間やコストではなく、システムの信頼性を最適化する非協力的ゲームとしてモデル化すること。
• 計算ノードの定常状態での可用性を最大化するタスク割り当てにおけるナッシュ均衡を達成すること。
• 動的クラウド環境において公平性と高速収束を保証する実用的なスケジューリングアルゴリズムを設計すること。

提案手法

• スケジューラーをプレイヤーとし、タスクスライシング戦略を行動とする非協力的ゲームとしてタスクスケジューリングを形式化する。
• 目的関数を、システム信頼性を表す計算ノードの定常状態での可用性として定義する。
• ゲーム理論を用いてナッシュ均衡解を導出し、いかなるスケジューラーも単独で戦略を変更しても利益を得られないことを保証する。
• 均衡解に基づくタスクスケジューリングアルゴリズムを設計し、収束するまで反復的に戦略を更新する。
• 収束判定基準としてε ≤ 10⁻⁶を用い、均衡に到達したかどうかを判断する。
• 公平性はFIインデックスを用いて評価し、FI = 1.0はユーザー間で完全な公平性を示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウドコンピューティングにおけるタスクスケジューリングを、単に実行時間やコストではなく、信頼性を最適化する形でどのように最適化できるか？
• RQ2 スケジューラーがシステム全体の定常状態での可用性を最大化することを目的とする非協力的ゲーム設定において、均衡戦略は何か？
• RQ3 提案されたアルゴリズムは、バランススケジューリングと比較して、信頼性、公平性、収束速度の面でどのように異なるか？
• RQ4 アルゴリズムは、さまざまなシステム負荷およびサイズ下でも、公平性をどの程度維持できるか？
• RQ5 ゲーム理論的手法は、大規模クラウド環境においても高速収束を保証できるか？

主な発見

• 提案されたRBSAアルゴリズムは、さまざまなシステム負荷、サイズ、スケジューラ数の下で、バランススケジューリングアルゴリズム（BSA）よりも顕著に高い定常状態での可用性を達成する。
• RBSAおよびBSAの両方における公平性インデックス（FI）は正確に1.0であり、システム負荷やスケールに関係なく、タスク割り当てに完全な公平性があることを示している。
• 収束はすべてのテスト条件下で約3反復で発生し、高速な収束速度を示している。
• システム負荷が増加しても、RBSAは高い信頼性と公平性を維持しており、可用性において常にBSAを上回っている。
• ナッシュ均衡解は安定的かつ頑健であり、εが3サイクル以内に10⁻⁶未満に低下するため、高速収束が確認された。