[論文レビュー] Energy-efficient workflow scheduling based on workflow structures under deadline and budget constraints in the cloud

Jean Etienne Ndamlabin Mboula, V. C. Kamla+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2022

Distributed and Parallel Computing Systems被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ワークフロー構造を活用してデッドラインおよび予算制約のもとで最適なVMインスタンスタイプと最小VM数を決定する、エネルギー効率の高いワークフローサービススケジューリングアルゴリズムSMWSOおよびSMWSHを提案する。構造的特性に焦点を当て、動的電圧周波数スケーリング（DVFS）を用いることで、80%のワークフローサイエンスシナリオにおいて、最先端のREEWSと比較して50%以上のエネルギー消費削減を実現した。

ABSTRACT

The utilization of cloud environments to deploy scientific workflow applications is an emerging trend in scientific community. In this area, the main issue is the scheduling of workflows, which is known as an NP-complete problem. Apart from respecting user-defined deadline and budget, energy consumption is a major concern for cloud providers in implementing the scheduling strategy. The types and the number of virtual machines (VMs) used are determinant to handle those issues, and their determination is highly influenced by the structure of the workflow. In this paper, we propose two workflow scheduling algorithms that take advantage of the structural properties of the workflows. The first algorithm is called Structure-based Multi-objective Workflow Scheduling with an Optimal instance type (SMWSO). It introduces a new approach to determine the optimal instance type along with the optimal number of VMs to be provisioned. We also consider the use of heterogeneous VMs in the Structure-based Multi-objective Workflow Scheduling with Heterogeneous instance types (SMWSH), to highlight the algorithm's strength within the heterogeneous environment. The simulation results show that our proposal produces better energy-efficiency in 80% of workflow/workload scenarios, and save more than 50% overall energy compared to a recent state-of-the-art algorithm.

研究の動機と目的

• 厳密なデッドラインおよび予算制約のもとで、クラウド環境におけるエネルギー効率の良い科学的ワークフローサービススケジューリングの課題に対処すること。
• リソースの過剰プロビジョニングや高エネルギー消費を引き起こす既存のスケジューリング手法の非効率性を克服すること。
• ワークフローサイズに基づいて、最適なインスタンスタイプおよび最小VM数を解析的に決定する手法を開発すること。
• VM選択における均質性を活用し、過剰プロビジョニングを回避することでVM利用率を向上させ、エネルギー浪費を削減すること。
• SLA準拠を確保しながら、多様な科学的ワークフローにおいて総合的なエネルギー消費量と実行コストを最小化すること。

提案手法

• ワークフロー構造に基づくマルチオブジェクティブスケジューリングアルゴリズムSMWSOを提案し、ワークフローエグゼキューションに必要な単一の最適VMインスタンスタイプの選定と、最小VM数の決定を実施する。
• SMWSOの異種環境拡張版として、複数のインスタンスタイプを許容することで、異種クラウド環境における性能向上をさらに追求するSMWSHを導入する。
• ワークフローグラフ解析を用いて、最小必要VM数の決定に重要な入力となる最大幅（クリティカルパス幅）を計算する。
• 非クリティカルパスに動的電圧周波数スケーリング（DVFS）を適用することで、デッドライン制約を満たしつつエネルギー消費を削減する。
• 予算およびデッドライン制約をスケジューリング意思決定プロセスに統合し、SLA準拠を確保する。
• エネルギー効率を、最先端のREEWSアルゴリズムと比較するために、統計的検証（ANOVAおよびTukey-Kramer多重比較検定）を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ワークフローサイズは、エネルギー効率の良いスケジューリングのための最適なVM数およびインスタンスタイプを決定するために効果的に活用可能か？
• RQ2 均質なVMインスタンスタイプ（単一最適インスタンスタイプ）を用いる場合と、異種インスタンスタイプを用いる場合とを比較した場合、エネルギー効率およびコストにどのような差が生じるか？
• RQ3 非クリティカルパスにおけるDVFSの適用によって、デッドライン制約を満たしつつ、エネルギー消費をどの程度削減できるか？
• RQ4 提案手法は、多様な科学的ワークフロー（例：MONTAGE、CYBERSHAKE、LIGO）およびさまざまなワークロードにおいて、どのように性能を発揮するか？
• RQ5 本手法は、REEWSなどの既存の最先端アルゴリズムと比較して、顕著にエネルギー効率が優れていると言えるか？

主な発見

• SMWSOおよびSMWSHは、評価されたワークフローおよびワークロードシナリオの80%において、REEWSアルゴリズムを上回るエネルギー効率を達成した。
• すべての実験において、SMWSOはREEWSおよびSMWSHと比較して50%以上のエネルギー削減を達成し、単一最適インスタンスタイプを用いる利点を示した。
• 統計的分析により、SMWSOは80%のケースにおいてREEWSよりも顕著にエネルギー効率が優れていることが確認され、SMWSHも大多数のシナリオでREEWSを上回った。
• SMWSOの成功確率は、3つのアルゴリズムの中で最高であったが、成功確率に関しては、3者間に有意な差は認められなかった。
• 最小VM数の決定に構造的解析を用いることで、過剰プロビジョニングを効果的に防止し、VM利用率を向上させた。
• 結果は、最適インスタンスタイプ選択と組み合わせたVM選択の均質性が、大多数のケースにおいて異種構成よりも優れたエネルギー効率をもたらすという仮説を裏付けた。