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Autonomic Resource Provisioning for Cloud-Based Software

SEAMS 2014. Pooyan Jamshidi / IC4 , School of Computing, Dublin City University , Ireland. Aakash Ahmad / Lero , School of Computing, Dublin City University, Ireland. Claus Pahl / IC4, School of Computing, Dublin City University, Ireland.

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Autonomic Resource Provisioning for Cloud-Based Software

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Presentation Transcript

  1. SEAMS 2014 PooyanJamshidi/ IC4, School of Computing, Dublin CityUniversity, Ireland. AakashAhmad / Lero, School of Computing, Dublin City University, Ireland. Claus Pahl/ IC4, School of Computing, Dublin CityUniversity, Ireland Autonomic Resource Provisioning for Cloud-Based Software

  2. 著者 PooyanJamshidi is a PhD candidate in the School of Computing, Faculty of Engineering and Computing at Dublin City University (DCU) and a research assisstant at the Irish Centre for Cloud Computing & Commerce (IC4). He was previously a doctoral researcher at Lero (LGSSE). He is a member of the Software and Systems Engineering Group and his advisor is Dr. Claus Pahl. ---- Claus Pahl：　Cloud，ソフトウェア工学の専門家、Leroにも所属

  3. 1．Intro(1/2) • クラウドは大きいＩＴ企業のみならずスタートアップ会社でも利用されている。 • クラウドのウリは、Elasticity • 例）　Facebook • 3日間で10倍のユーザ数の増加　25,000 →　250,000 • 100msレスポンスが遅れると、245mil.$がなくなる説。(amazon) • 自動的なリソース割り当て（オートスケール）はそれゆえ重要。

  4. 1．Intro(2/2) • 現状のオートスケールの課題 • ①　定量的な指定：専門的な知識が必要。 • ②　しきい値の指定：一意に指定するけどノイズやスパイクあり。 • 本論文では、ファジィ理論(Type2-FLS：Fuzzy Logic systems)を利用した、RobusT2Scaleを提案。 • Type2-FLSによって、イタリック部分の表記、スケーラビリティのルールを提供する。 • 評価の結果、ノイズとかがあっても我々のアプローチは有効に動作。

  5. ファジー理論 (直観的な説明）

  6. Type1ファジーとType2ファジー ■Type1ファジー グレードを確定値で定義 ■Type2ファジー グレード自体を，0-1区間上の ファジィ数として定義したもの ■TypeNファジー タイプ2ファジィ集合のメンバシップ関数のグレードのメンバシップ関数のグレードをさらにファジィ化するとタイプ3ファジィ集合 これを繰り返していくとTypeNファジィ。実用上はType2まで。

  7. 2．Challenge And Approach2.1 Motivating Example • SAASのサーベイサイト　（Yahooのおしえてみたいなものか） • スケーラビリティのためクラウド化 • 　（典型的な三層モデルを提示）

  8. 2．Challenge And Approach2.2 Research Challenge しきい値ベースのルールは一般的だけど、課題あり。 RC1:　パラメータの予測 - VMの取得とかリリースも即刻できるわけでなくて、10分程度のずれ RC2:　しきい値の定性的な指定 - 上下のしきい値の設定には専門的な知識が必要 RC3:　不確かさのコントロール - 応答時間もクラウドでは一定しないはず

  9. 2．Challenge And Approach2.3Solution Overview • オートスケーラー(RobusT2Scale)の提案

  10. 3．BACKGROUND （IT2FS） • Type1の拡張　（式は割愛） • 0,1でない値の取り扱い、灰色部分 • メンバ関数（MF)

  11. 4．Elasticity Reasoning Using T2FLS4.1/4.2 Autonomous Control of Elasticity • コントロールはＭＡＰＥを使う。 • Monitorは、クラウドプラットフォームから。たとえばCloudWatch • ExecuteはAPI • リーズニング • Ｐ：　プロセス • S：　situation • EA: elasticity action

  12. 4．Elasticity Reasoning Using T2FLS4.3Extracting Elasticity Knowledge • ナレッジは、「Expert 10人に聞きました」

  13. 4．Elasticity Reasoning Using T2FLS4.4Defining Membership Functions • メンバ関数

  14. 4．Elasticity Reasoning Using T2FLS4.5/4.6 Basics of the Fuzzy Elasticity Controller • X1 = 40，X2 =50のとき • 6つのルールが発火！(F:ワークロード、G:応答時間） • 重心法によって脱ファジー化。1.0553個のVMを追加。

  15. 補足　脱ファジー

  16. IT2FLSのアウトプット インプット(x1,x2)に対して出力Yを決定

  17. ■5.1 Paramenter prediction WorkLoadの予測に、double exponential smoothing ResponseTimeの予測に、single exponential smoothing ■5.2 Resource Allocation Resource Allocator がVM数を制御 EC2/ Azure 向けのTermination Policy クールダウンピリオド（何もできない時間） 5. Realizing the Auto-Scaler5.1 Parameter Prediction and Smoothing/5.2

  18. ・　Predictor,Reasoner : Matlab ・　Resource Allocator : C# 5. Realizing the Auto-Scaler5.3Imple. ・　Azure

  19. ■　RQs RQ1：　予測技術の正確性は？ RQ2：　SLAは保証できるか？その時のコストは？ RQ3：　ノイズに対してロバスト？ ■　Settings BL(アプリケーション)サーバが増減。 6. Experimental Evaluation

  20. 縦軸ヒット数、横軸時間 青線が調子良い 6. Experimental Evaluation6.2 Workload Estimation Accuracy(RQ1) 縦軸　RRSE、横軸：パターン 3つのパターンではエラーが少ない

  21. 600msがSLA BigSpikeを除いて達成している 6. Experimental Evaluation6.3 Effectiveness of RobustT2Sclale(RQ2)

  22. 10%のWhiteNoseを入れた RMSE(平均二乗誤差）は10%以下。 6. Experimental Evaluation6.4 Robustness(RQ3)

  23. RT2Scaleは独立 パラメータ数少ない オフライン学習なし ルール爆発なし Limitations ６つのワークロードパターン 3層アプリのみ マルチクラウドプロバイダ BL層のみ 7. Discussion

  24. ①　定性的な指定 ②　ノイズとロバストなリソース調整 ③　コンフリクトルールの制御　 Reactive Auto Scaling 閾値の設定、コスト増加、知識要 Proactive Auto Scaling 予測はデータ要、学習も学習時間要等 Hybrid Auto Scaling 本研究はここに位置づく スケールアップも可能 ファジー理論でもT1のみ、T2での不確かさは本研究のみ 8. Related Work

  25. クラウドでの動的なリソース配置 ワークロードの増加とSLAを満たしつつ、調整 ハイブリッドなオートスケーラーを提案 ファジー理論により①定性的な指定、②コンフリクトルールの制御を可能とした。 将来研究 複数プラットフォームでの適用 他のオートスケーラーとの比較 Conclusion

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