[論文レビュー] An Integrated Framework for Performance Analysis and Tuning in Grid Environment

Ajanta De Sarkar, Sarbani Roy+2 more|arXiv (Cornell University)|May 12, 2010

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 14被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、グリッド環境におけるリアルタイムのパフォーマンス分析と動的チューニングを統合したフレームワークを提案する。実行時における継続的モニタリング、パフォーマンスモデリング、および能動的なリソース再割り当てを通じて、実行時における適応が可能となる。このフレームワークは、パフォーマンスボトルネックを検出すると、動的状態に基づいて最適なリソースにワークロードを再割り当てすることで、サービス品質（QoS）を向上させる。

ABSTRACT

In a heterogeneous, dynamic environment, like Grid, post-mortem analysis is of no use and data needs to be collected and analysed in real time. Novel techniques are also required for dynamically tuning the application's performance and resource brokering in order to maintain the desired QoS. The objective of this paper is to propose an integrated framework for performance analysis and tuning of the application, and rescheduling the application, if necessary, to some other resources in order to adapt to the changing resource usage scenario in a dynamic environment.

研究の動機と目的

• 動的かつ多様なグリッド環境における事後分析の限界を解消すること。
• タイムリーなチューニング意思決定を支援するため、リアルタイムのパフォーマンス監視と分析を可能にすること。
• 変化するワークロードおよびリソース状態に基づいて、より適したリソースに再割り当てすることで、アプリケーション実行の動的再構成を可能にすること。
• 適応的パフォーマンスチューニングとリソースブローカーを用いて、望ましいサービス品質（QoS）を維持すること。
• パフォーマンス分析、チューニング、リソース再割り当てを統合的に統合し、グリッドアプリケーションに適応したランタイム対応のフレームワークを構築すること。

提案手法

• 本フレームワークは、アプリケーションおよびリソースメトリクスの継続的ランタイムモニタリングを採用し、リアルタイムでパフォーマンス劣化を検出する。
• ワークロードの挙動を分析し、実行中にボトルネックを同定するため、パフォーマンスモデリング技術を用いる。
• フィードバックループにより、リアルタイムデータに基づいたアプリケーションパラメータおよびリソース割り当ての動的チューニングが可能となる。
• システムは代替リソースマッピングを評価し、パフォーマンスがしきい値未満に低下した場合にリソース再割り当てをトリガーする。
• 予測機能を備えたリソースブローカーにより、能動的にワークロードをより適したリソースに移行可能となる。
• 監視、分析、意思決定、適応の各コンponentsを統合的に統合した、一貫性のあるランタイムフレームワークとしてアーキテクチャを構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 グリッド環境におけるパフォーマンス分析を、事後分析ではなくリアルタイムで効果的に行うにはどうすればよいか？
• RQ2 リソース利用可能性の変化に応じて、アプリケーションパフォーマンスを動的にチューニングするメカニズムは何か？
• RQ3 変動するリソース状態下でもQoSを維持するため、ワークロードのリソース再割り当てを自動化するにはどうすればよいか？
• RQ4 分散型グリッドシステムにおいて、リアルタイムのパフォーマンス監視、分析、適応を支援する最良の統合パターンは何か？
• RQ5 本フレームワークは、進化するシステムワークロードおよびリソース使用状況に、どのようにして迅速かつ適応的に対応するか？

主な発見

• 本フレームワークは、パフォーマンス問題のリアルタイム検出を可能とし、実行後分析に依存するのではなく、即時の是正措置を取ることが可能となる。
• 代替リソースへのアプリケーションの動的再割り当ては、応答時間の向上とリソース利用効率の向上に顕著に寄与する。
• パフォーマンス監視、分析、チューニングを統合したフレームワークへの統合により、オーバーヘッドが低減され、システムの応答性が向上する。
• 変動するリソース利用可能性とワークロードパターン下でも、望ましいQoSレベルを維持する。
• HiPC 2006ポスター発表会で検証された結果、本手法はハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）グリッド環境において実現可能性と有効性を示している。
• 本フレームワークは、動的グリッド環境における適応的アプリケーション管理のスケーラブルかつ拡張可能なアーキテクチャを提供する。