클라우드 플랫폼 서비스에서 최소 처리시간 동적 패킹 기법을 사용한 비용 효율적인 프로비저닝
Cost-efficient Provisioning in Cloud Platform Service Using Minimum Usage Dynamic Packing
- 주제(키워드) 클라우드 플랫폼 서비스 , 서버리스 아키텍쳐 , 프로비저닝 , 온라인 동적 빈 패킹 , 경쟁 분석 , 경쟁 비율
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김성천
- 발행년도 2018
- 학위수여년월 2018. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000063039
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
최근 클라우드 플랫폼 환경에서 사용자 요청작업이 급격하게 증가함에 따른 확장성(scalability)과 비용(cost)에 대한 이슈가 크게 부각되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 자원 활용성과 비용에 대한 연구들에 대해서 알아보고 사용자 작업요청을 실시간적으로 처리하기 위해 작업을 분배하고 할당하는 비용 효율적인 프로비저닝 기법을 제안한다. 기존 프로비저닝 연구에서는 경제학적인 관점에서 가격에 대해서만 고려하고 있다. 때문에 보다 보편적인 비용에 대한 기준을 가지고 연구할 필요성이 있다. 또한, 구간 스케쥴링에 대한 연구에서는 본 연구 목표와 마찬가지로 최소한의 시스템 처리시간을 가지기 위해 사용자 요청작업을 할당하지만 작업 요청 크기에 따른 처리시간이 항상 고정되어 있다는 가정이 실제 클라우드 플랫폼 환경에서는 맞지 않다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 서버리스 아키텍쳐를 위한 클라우드 플랫폼 서비스 개념인 FaaS(Function as a Service)환경을 기반으로 온라인 동적 빈 패킹 기법을 활용한 사용자 작업 요청 분배 알고리즘인 MUDP 기법과 추가적으로 사용자 작업 요청의 크기에 따른 분류 방식을 도입한 Modified-MUDP 알고리즘을 제안한다. 근사 알고리즘의 분석법인 경쟁분석을 통해 제안한 MUDP 기법과 MMUDP 기법에 대한 경쟁비율 값이 각각 k>1일 때, (k/k-1)*u+(3k/k-1)+1와 k=5일 때, 5/4u+19/4 임을 증명한다. 끝으로 실험을 통해 기존 연구의 온라인 빈 패킹 알고리즘들의 경쟁비율을 기준으로 제안 기법의 성능에 대해서 비교 분석하고 이를 바탕으로 클라우드 플랫폼 시뮬레이션 툴인 CloudSim을 통해 실제 클라우드 플랫폼 서비스 환경 데이터(Google Cluster data)를 적용하여 기존의 온라인 동적 빈 패킹 알고리즘들에 비해 MUDP 알고리즘이 평균 6.04% 비용 효율적이고 동시에 MMUDP가 MUDP 기법에 비해 시스템 운용 비용절감 효과를 가짐을 보인다.
more초록/요약
Recently, the issue of scalability and cost due to the rapid increase of user requests in the cloud platform environment has been highlighted. In this dissertation, we propose a provisioning method that distributes and allocates user request to system in real time in order to maximize resource utilization and minimize cost. Existing provisioning research only considers prices from an economics perspective. Therefore, there is a necessity to research the universal criterion for more common cost of maintenance. In addition, in the research on the interval scheduling, the user request task is allocated to have the minimum system processing time, but the assumption that the processing time according to the size of the task request is always fixed is not suitable for the actual cloud platform environment. So, we propose a MUDP which is Algorithm to distribute user request based on the FaaS(Function as a Service) among the cloud platform service for serverless architecture, Also we propose a Modified-MUDP algorithm that adopts a classification method according to the user request size. Through competitive analysis, which is an analytical method of the approximation algorithm, it is proved that k>1, (k/k-1)*u+(3k/k-1)+1, k=5, 5/4u+19/4 are the competitive ratio for the proposed MUDP algorithm and the MMUDP algorithm, respectively. Finally, we compare and analyze the performance of the proposed method based on the competitive ratio of the online bean packing algorithms of the existing research and apply the actual cloud platform service environment data which is Google Cluster data, through the cloud platform simulation tool named CloudSim. The MUDP algorithm is 6.04% more cost effective than the existing online dynamic bean packing algorithms, and the MMUDP reduces system operation cost compared with the MUDP algorithm.
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