[논문 리뷰] League Championship Algorithm Based Job Scheduling Scheme for Infrastructure as a Service Cloud.

M. Abdulhamid, Muhammad Shafie Abd Latiff|arXiv (Cornell University)|2014. 09. 22.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 5인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 인프라로서의 서비스(IaaS) 클라우드 환경에서 성능을 최적화하기 위해 리그 챔피언십 알고리즘(LCA) 기반의 작업 스케줄링 기법을 제안한다. 5,000개의 작업과 10~130대의 가상 머신에서 FCFS 및 LJF보다 평균 응답 시간, 마감 시간, 평균 완료 시간을 감소시키는 데 성공함으로써, LCA 접근법은 선점 불가 스케줄링 환경에서 뛰어난 효율성을 입증한다.

ABSTRACT

In this research work, we proposed a job scheduling algorithm based on the LCA optimization technique for the IaaS cloud. Two other well established algorithms i.e. First Come First Served (FCFS) and Last Job First (LJF) were used to evaluate the performance of the proposed algorithm. The parameters used for measuring the scheduling algorithms in this experiment are based on three factors - Average Response Time, Makespan Time, and the Average Completion Time. The data set was formed by using workload 5000 processes (jobs). The experiment was performed by varying the number of virtual machines in the IaaS cloud from 10 to 130. All three algorithms assumed to be non-preemptive.

연구 동기 및 목표

• 기존의 작업 스케줄링 알고리즘들이 IaaS 클라우드 환경에서 효율성이 떨어지는 문제를 해결하기 위해.
• 클라우드 작업 스케줄링에서 평균 응답 시간, 마감 시간, 평균 완료 시간을 줄이기 위해.
• 기존의 기준 알고리즘인 FCFS 및 LJF와 비교해 새로운 LCA 기반 스케줄링 알고리즘의 성능을 평가하기 위해.
• 선점 불가 실행 모델에서 다양한 가상 머신 수(10~130대)에 따른 스케줄링 효율성을 분석하기 위해.

제안 방법

• 제안된 LCA 기반 스케줄링 알고리즘은 스포츠 리그 경쟁을 모델로 삼은 메타휴리스틱 최적화 기법을 사용하여 작업을 가상 머신에 할당한다.
• 알고리즘은 평균 응답 시간, 마감 시간, 평균 완료 시간의 세 가지 핵심 지표를 기반으로 작업 스케줄링 성능을 평가한다.
• 실험은 비선점 스케줄링 조건 하에서 실제 클라우드 워크로드를 시뮬레이션하기 위해 고정된 5,000개의 작업 데이터셋을 사용한다.
• 성능는 첫 번째 도착 순서부터 처리하는(FIFO) 기존 알고리즘인 First Come First Served (FCFS) 및 마지막 작업부터 처리하는(LIFO) Last Job First (LJF)와 비교한다.
• 가상 머신 수를 10에서 130까지 체계적으로 변화시켜 LCA 접근법의 확장성과 적응성을 평가한다.
• 모든 스케줄링 전략은 동일한 비선점 실행 제약 조건 하에서 평가되어 공정한 비교를 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LCA 기반 스케줄링 알고리즘은 FCFS 및 LJF와 비교해 평균 응답 시간에서 어떻게 다를까?
• RQ2 가상 머신 수를 10~130대로 변화시킬 경우 LCA 기반 스케줄링 방식의 마감 시간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 LCA 알고리즘은 IaaS 클라우드 환경에서 작업의 평균 완료 시간에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 LCA 알고리즘이 기존의 먼저 도착한 작업부터 처리하는 전략과 마지막 도착한 작업부터 처리하는 전략에 비해 스케줄링 효율을 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 모든 테스트된 가상 머신 구성에서 LCA 기반 스케줄링 알고리즘이 FCFS 및 LJF보다 낮은 평균 응답 시간을 달성했다.
• LCA 접근법을 사용함으로써 마감 시간이 크게 감소했으며, 특히 가상 머신 수가 10대에서 130대로 증가함에 따라 뚜렷한 개선이 관찰되었다.
• LCA 알고리즘을 사용할 경우 작업의 평균 완료 시간이 최소화되어 전체 작업 처리량이 향상됨을 보여주었다.
• 특히 더 많은 VM 수를 가진 대규모 클라우드 환경에서 LCA 기반 방식은 FCFS 및 LJF보다 일관된 성능 향상을 보였다.