과학 계산 응용 실행을 위한 하이브리드 클라우드에서의 SLA기반 VM 오토-스케일링 기법 (A SLA-based VM Auto-Scaling Method in Hybrid Cloud Computing for Scientific Computational Applications)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 / 40권 / 6호 / 266 ~ 273페이지
· 저자명 : 김윤희, 강혜정, 고정인

초록

클라우드 컴퓨팅은 동적인 자원 사용을 가능하게 함으로써 계산 과학 응용 수행에 활발히 이용되어 왔다. 계산 과학 분야에서 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용하는 데 있어 중요한 이슈 중 하나는 응용 수행에 실제 필요한 양만큼 자원을 할당하여 사용하는 것이다. 실제 필요한 양만큼의 자원을 사용함으로써 자원 사용비용을 줄이기 위함이다. 그러나 가변적인 작업 부하를 갖는 현대 응용의 특성상 이는 매우 어려운 작업이다. 기존 상용 클라우드들은 규칙 기반의 메커니즘을 이용하여 동적인 자원할당을 시도하고 있으나 대부분의 기법들은 단순히 자원의 성능 지표만을 기준으로 삼음으로써 응용의 Service Level Agreement(SLA; e.g. 데드라인, 비용 등)는 고려하지 않는다. 본 논문에서는 사설/상용 클라우드로 구성된 하이브리드 클라우드 환경에서 가변적인 자원 요구에 따라 자원을 할당하고 SLA 위반을 최소화하는 오토-스케일링 기법을 제안한다. 실험을 통해 주어진 데드라인 내에서 동적인 자원 활용을 통해 작업을 수행하는 결과를 보임으로써 제안하는 오토-스케일링 기법의 우수성을 검증한다.

영어초록

Cloud computing facilitates on-demand resource usage. Scientists can perform large-scale scientific computational experiments over cloud environment. Executing experiments in a timely manner with the proper number of resources is important for the scientists. Scientists can save the cost by using resources actually needed. However, providing resources for processing dynamic workload of modern applications have difficulty. Rule-based and schedule-based mechanisms have been tried to allocate resources dynamically, but most of the auto-scaling methods just simply support performance metric such as CPU utilization but rarely are aware of Service Level Agreements (SLA) including execution deadline or cost. In this paper, we propose an auto-scaling method that automatically allocates resources depending on variable resource requirements in hybrid clouds satisfying a user’s requirements on SLA. We have evaluated the performance of our auto-scaling method. The result shows that the method can perform a scientific application with the proper number of resources in deadline constraints.

참고자료

· 없음