[논문 리뷰] Metrics based Workload Analysis Technique for IaaS Cloud

Sukhpal Singh, Inderveer Chana|arXiv (Cornell University)|2014. 11. 25.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 12인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 인프라로서의 서비스(IaaS) 클라우드 환경에서 동적 자원 확장성과 서비스 품질(QoS) 일치를 향상시키기 위해 메트릭 기반 워크로드 분석 기법을 제안한다. 워크로드를 그 특성에 따라 분류하고 QoS 중심의 메트릭을 정의함으로써, 더 나은 워크로드-자원 매핑이 가능해져 동적 클라우드 환경에서의 효율성과 성능이 향상된다. 주요 기여는 웹 서비스 및 Hadoop 노드와 같은 실제 클라우드 워크로드에 적용 가능한 워크로드 분류 및 QoS 메트릭 유도를 위한 체계적인 프레임워크이다.

ABSTRACT

The Dynamic Scalability of resources, a problem in Infrastructure as a Service (IaaS) has been the hotspot for research and industry communities. The heterogeneous and dynamic nature of the Cloud workloads depends on the Quality of Service (QoS) allocation of appropriate workloads to appropriate resources. A workload is an abstraction of work that instance or set of instances that are going to perform. Running a web service or being a Hadoop data node is valid workloads. The efficient management of dynamic nature resources can be done with the help of workloads. Until workload is considered a fundamental capability, the Cloud resources cannot be utilized in an efficient manner. In this paper, different workloads have been identified and categorized along with their characteristics and constraints. The metrics based on Quality of Service (QoS) requirements have been identified for each workload and have been analyzed for creating better application design.

연구 동기 및 목표

• 이질적이고 예측 불가능한 워크로드로 인해 발생하는 IaaS 클라우드 환경에서의 동적 자원 확장성 문제를 해결하기 위해.
• 운영 특성과 제약 조건에 기반해 일반적인 IaaS 워크로드를 식별하고 분류하기 위해.
• 각 워크로드 유형에 대한 QoS 기반 메트릭을 정의하여 최적의 자원 할당 및 애플리케이션 설계를 지원하기 위해.
• 측정 가능한 QoS 기준에 기반해 워크로드를 적절한 인프라 자원과 일치시킴으로써 클라우드 자원 활용도를 향상시키기 위해.

제안 방법

• 웹 서비스 및 Hadoop 데이터 노드와 같은 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 요구 사항에 따라 워크로드를 고유한 카테고리로 분류한다.
• 응답 시간, 처리량, 가용성, 자원 활용도와 같은 QoS 메트릭을 각 워크로드 카테고리에 대해 식별한다.
• 워크로드 유형이 해당하는 QoS 요구 사항과 자원 제약 조건으로의 매핑을 위한 체계적인 분석 프레임워크를 개발한다.
• 현장 데이터와 워크로드 프로파일링을 활용하여 클라우드 환경에서의 동적 프로비저닝 결정을 이끄는 메트릭을 도출한다.
• 실제 워크로드 시나리오를 사용한 사례 연구를 통해 기법을 검증하였으며, ICNGCCT 2014에서 발표되었다.
• 애플리케이션 수준의 설계 결정을 지원하기 위해 워크로드 배치를 위한 측정 가능하고 실행 가능한 QoS 지표를 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IaaS 워크로드는 그 운영 특성과 제약 조건에 기반해 어떻게 효과적으로 분류할 수 있는가?
• RQ2 웹 서비스 및 Hadoop 노드와 같은 다양한 유형의 IaaS 워크로드에 대해 가장 관련성이 높은 QoS 메트릭은 무엇인가?
• RQ3 QoS 중심 메트릭은 워크로드 변화에 대응하는 클라우드 자원의 동적 할당을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 워크로드 분류 및 메트릭 분석은 IaaS 클라우드 환경에서 자원 활용도와 서비스 품질 향상에 얼마나 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 연구는 상태 없는 웹 서비스 및 상태 있는 Hadoop 데이터 노드를 포함한 주요 IaaS 워크로드를 그 행동과 요구 사항에 기반해 성공적으로 식별하고 분류하였다.
• 응답 시간, 처리량, 가용성과 같은 QoS 메트릭이 각 워크로드 카테고리에 효과적으로 매핑되어 정밀한 자원 프로비저닝이 가능해졌다.
• 제안된 기법은 워크로드 수요와 자원 능력 간의 보다 나은 일치를 가능하게 하여 전체 시스템 효율성이 향상되었다.
• 측정 가능한 기준을 제공함으로써 실시간 클라우드 환경에서의 워크로드-자원 매핑을 지원함으로써 동적 확장성 향상에 기여하였다.
• 데이터 기반 QoS 메트릭을 제공함으로써 애플리케이션 설계를 향상시켜 배포 및 구성 결정을 이끌 수 있도록 하였다.
• ICNGCCT 2014에서 발표된 컨ferenced 발표를 통해 기법이 실제 클라우드 워크로드에 실용적으로 적용 가능함을 입증하였다.