[论文解读] A Study on Optimized Resource Provisioning in Federated Cloud

Thiruselvan Subramanian, S. Nickolas|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2015

Cloud Computing and Resource Management参考文献 15被引用 8

一句话总结

本文提出了一种面向联邦云环境的优化资源供应框架，通过支持动态多云部署和智能工作负载调度，提升性能、降低成本并增强可靠性。该框架利用云代理和标准化接口，应对异构性问题，优化成本与服务质量（QoS），并支持特定应用的SLA及跨云互操作性。

ABSTRACT

Cloud computing changed the way of computing as utility services offered through public network. Selecting multiple providers for various computational requirements improves performance and minimizes cost of cloud services than choosing a single cloud provider. Federated cloud improves scalability, cost minimization, performance maximization, collaboration with other providers, multi-site deployment for fault tolerance and recovery, reliability and less energy consumption. Both providers and consumers could benefit from federated cloud where providers serve the consumers by satisfying Service Level Agreement, minimizing overall management and infrastructure cost; consumers get best services with less deployment cost and high availability. Efficient provisioning of resources to consumers in federated cloud is a challenging task. In this paper, the benefits of utilizing services from federated cloud, architecture with various coupling levels, different optimized resource provisioning methods and challenges associated with it are discussed and a comparative study is carried out over these aspects.

研究动机与目标

• 解决由于异构性、缺乏标准和SLA不一致所导致的联邦云环境中资源供应的挑战。
• 通过支持在公有云和私有云之间动态部署和工作负载突发，提升成本效率和性能。
• 通过多站点部署和跨分布式数据中心的虚拟机（VM）复制，增强可靠性和容错能力。
• 开发灵活的代理机制，支持特定应用的需求，包括数据局部性、QoS和用户约束。
• 提出解决方案，以标准化云提供商之间的定价模型和虚拟机接口（VI）配置，提升互操作性并简化VM迁移。

提出的方法

• 利用云代理作为中介，聚合并管理来自多个云提供商的资源，提供统一接口。
• 采用基于约束和启发式的资源选择策略，根据成本、性能和QoS指标识别最优资源。
• 应用整数线性规划（ILP）公式，优化内部负载均衡、功耗和工作负载外包的成本效益。
• 将部署算法与现有框架（如RESERVOIR和Aneka）集成，支持基于截止时间的和QoS感知的资源供应。
• 通过内部数据中心与外部公有云之间的协作，支持云突发（cloud bursting），当本地资源需求超出容量时启用。
• 提出一种受InterCloud架构启发的云协调器（Cloud Coordinator）组件，用于管理联邦云中资源的供给、请求、发现和协商。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化联邦云中的资源供应，以在异构云提供商之间降低费用并提升性能？
• RQ2 哪些机制能够实现多云环境中有效的工作负载突发和动态资源分配？
• RQ3 如何增强云代理以支持特定应用的SLA及用户定义的约束（如数据局部性和可靠性）？
• RQ4 标准化接口和定价模型在提升互操作性以及简化VM供应和迁移方面发挥什么作用？
• RQ5 在松散耦合和部分耦合的联邦云架构中，如何确保QoS和容错能力？

主要发现

• 与单云部署相比，多云部署可提升性能并降低成本，该结论在与商用云的对比评估中得到验证。
• 现有云代理方法在处理多样化应用和QoS需求方面缺乏灵活性，因此需要采用特定应用的代理策略。
• 采用ILP公式的最优资源部署可降低能耗，均衡数据中心内部负载，同时最小化外包成本。
• 在Aneka等平台中，基于截止时间的资源供应算法通过高效地从异构资源源分配资源，显著缩短了应用执行时间。
• 将部署算法与RESERVOIR和InterCloud框架集成，实现了可扩展、QoS感知且成本效益高的联邦云资源管理。
• 云提供商之间缺乏标准化的定价和VI配置，阻碍了最优VM选择并增加了迁移复杂性，凸显了行业级标准的迫切需求。