[論文レビュー] Optimal Joint Multiple Resource Allocation Method for Cloud Computing Environments

Shin-ichi Kuribayashi|arXiv (Cornell University)|Oct 8, 2011

Cloud Computing and Resource Management参考文献 11被引用数 43

ひとこと要約

本稿では、クラウドコンピューティングにおける処理および帯域幅リソースを時間単位（毎時）に同時に割り当てる最適な共同複数リソース割り当て手法を提案する。リソース割り当てを共同最適化問題としてモデル化することにより、リクエストの損失確率と総リソース要件を低減し、効率性を損なわずユーザー間の公平性を確保する。シミュレーション評価により検証された。

ABSTRACT

Cloud computing is a model for enabling convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources. To provide cloud computing services economically, it is important to optimize resource allocation under the assumption that the required resource can be taken from a shared resource pool. In addition, to be able to provide processing ability and storage capacity, it is necessary to allocate bandwidth to access them at the same time. This paper proposes an optimal resource allocation method for cloud computing environments. First, this paper develops a resource allocation model of cloud computing environments, assuming both processing ability and bandwidth are allocated simultaneously to each service request and rented out on an hourly basis. The allocated resources are dedicated to each service request. Next, this paper proposes an optimal joint multiple resource allocation method, based on the above resource allocation model. It is demonstrated by simulation evaluation that the proposed method can reduce the request loss probability and as a result, reduce the total resource required, compared with the conventional allocation method. Then, this paper defines basic principles and a measure for achieving fair resource allocation among multiple users in a cloud computing environment, and proposes a fair joint multiple resource allocation method. It is demonstrated by simulation evaluations that the proposed method enables the fair resource allocation among multiple users without a large decline in resource efficiency. Keywords: Cloud computing, joint multiple resource allocation, fairness

研究の動機と目的

• クラウドコンピューティング環境において、処理および帯域幅といった複数のリソースを同時に効率的に割り当てる課題に対処すること。
• 処理および帯域幅リソースの共同割り当てを最適化することで、リクエスト損失確率を最小化すること。
• 高いリソース利用効率を維持しつつ、複数ユーザー間での公平なリソース配分を確保すること。
• 各サービスリクエストに対して専用の時間ベースのリソース割り当てを可能にするモデルを開発すること。
• マルチユーザークラウド環境における公平性とリソース効率のトレードオフを評価すること。

提案手法

• 各サービスリクエストに対して処理および帯域幅を共同で割り当て、専用リソースとして扱うリソース割り当てモデルを構築する。
• リソース制約下でリクエスト損失確率を最小化する最適化フレームワークを適用する。
• ユーザーの要件をバランスさせるために、割合配分に基づく公平性の原則を導入する。
• 従来の割り当て戦略と比較するため、シミュレーションベースの評価を実施する。
• 現実のクラウドサービス料金を反映させるために、時間ベース（毎時）のリースモデルをリソース割り当てに採用する。
• 複数ユーザー間での公平な配分を定量化するための公平性指標を定義する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 処理および帯域幅リソースの共同割り当ては、クラウドコンピューティングにおけるリクエスト損失確率をどのように低減できるか？
• RQ2 同時リソース割り当ては、総リソース要件にどのような影響を及ぼすか？
• RQ3 リソース効率を著しく低下させることなく、複数ユーザー間の公平性をどのように達成できるか？
• RQ4 マルチテントクラウド環境において、公平性とリソース利用効率の間にどのようなトレードオフが存在するか？
• RQ5 本手法は、従来の割り当て手法と比較して、性能およびスケーラビリティの面でどのように異なるか？

主な発見

• 提案手法は、従来の割り当て手法と比較してリクエスト損失確率を低減し、結果として総リソース要件を削減する。
• シミュレーション結果から、共同割り当てがアイドル状態や未利用リソースの最小化により、システム効率を向上させることを示している。
• 公平なリソース割り当てメカニズムにより、全体のリソース効率を著しく低下させることなく、公平な配分が確保される。
• 高い負荷状態下でも高いパフォーマンスを維持でき、スケーラビリティを示している。
• 最適化フレームワークにより、公平性と効率性のバランスが成功裏に実現され、システムレベルの指標で測定可能な改善が得られた。
• シミュレーション評価により、共同割り当てモデルが伝統的アプローチを上回ることを確認した。両者において損失低減と公平性の両面で優れた性能を示した。