【论文】略读笔记18-经典-地理分布式云调度

📖《A hierarchical structure for optimal resource allocation in geographically distributed clouds》

🎯需求

• 由于云计算中用户对各种资源的需求不断增长，优化资源分配是云环境中最重要的挑战之一。如今，大型云服务提供商通过建立大量地理分布的数据中心，为用户提供具有特定服务质量（QoS）的各种云服务，从而提高了性能，与传统数据中心相比，可靠性更高，成本更低，通信延迟更低。

  • 然而，云提供商面临的最重要挑战是通过考虑
    • （1）满足用户需求（目标）和
    • （2）其资源限制
  • 来管理资源，这对提供商的利用率和用户满意度产生重要影响。
    • 在地理上分散的云中，这一挑战比集中式云更复杂，因为数据中心规模小（？），具有合格资源的候选数据中心数量多，导致通信延迟很大。此外，在地理位置分散的云中，有时需要多个数据中心来响应用户请求，因为一个数据中心可能没有足够的资源来满足请求。因此，分配器必须考虑多个按地理位置分布的数据中心。
  • 通过考虑服务级别协议 （SLA） 中规定的用户要求和资源提供的服务质量 （QoS），可以实现最佳资源分配。由于某些用户需求（目标）与其他一些用户需求（目标）发生冲突，因此在选择资源时需要在它们之间进行最佳权衡。
    • 具体而言，在本文中，面临的挑战是考虑一个数据中心中存在足够数量的请求资源的可能性，数据中心之间存在大量候选资源，以及包括响应时间、成本、 一方面减少网络流量，另一方面提高可靠性和可用性。云管理员应根据每个数据中心的可用虚拟机提供的服务质量 （QoS） 和用户要求，考虑云配置文件，选择一组数据中心，以便能够托管虚拟机（虚拟机）。
  • 因此，从所有可能的排列中找到一个或多个排列组合，获得这样的权衡是一个复杂且NP困难的问题，因为我们可能会提出许多具有所需QoS的资源排列（选择）。

• 本文考虑的用户要求是资源的可用性和可靠性应最大化，资源成本和响应时间应最小化，以及网络流量最小化。

  • 需求的最大化和最小化相互冲突；因此，需要在它们之间进行权衡。

🚧现状

• 解决此类问题的一种方法是使用多目标启发式算法，在本文这项研究中也使用了该算法。
• 现有研究已经提出了各种算法来分配数据中心的虚拟机，目的是降低能耗和网络感知。但是，这些算法通常被提议用于传统数据中心。

🛩创新

• 提出了分层架构。本文采用单纯形线性规划（SLP）方法和GrEA两种资源选择方法的分层结构，其中分层结构用于表示分布式数据中心之间的连接，该方法用于在数据中心之间选择最优资源。
  • 分层结构最重要的功能是防止在数据中心发生请求累积，从而提高查找最佳 VM 的速率。
• 考虑了多种服务质量用户需求。在大多数关于地理分布云的研究中，为了优化资源选择，考虑了一种用户需求；但是，在本研究中，数据中心是根据四种用户需求以及网络流量选择的：考虑了最大限度地提高可用性和可靠性以及最小化成本、响应时间和流量的目标。
  • 由于满足所提出的目标在云环境中很重要，因此本研究将这些目标于流量考虑因素一并关注。在选择虚拟机时，将追求以下目标：
    • 用户可以根据他/她的要求支付尽可能低的费用，
    • 云提供商可以提供尽可能高的可靠性，
    • 云提供商可以提供尽可能高的可用性，
    • 根据用户和提供商之间的距离，可以存在尽可能短的延迟时间，从而实现尽可能短的响应时间，
    • 尽可能少的流量。
  • 在上述目标中，”可能性”指的是考虑一个项目与其他项目之间的关系，即在相互冲突的目标之间进行权衡。为了在相互冲突的目标之间提供最佳权衡，通常使用多目标启发式算法。
• 考虑了多个用户请求。在大多数研究中，一次考虑一个用户的请求，但这项工作会同时处理多个用户的请求。
• 提高了用户满意度。本研究通过使用 LP 算法来选择地理位置分散的数据中心，并使用称为 GrEA 的多目标算法来选择所选数据中心中的 VM，从而实现了这一点。为了分析所提出的方法，考虑了 6 个工作负载，包括 3 个模拟工作负载和 3 个真实工作负载。

📊效果

• 我们的结果显示，在用户冲突需求和资源利用率之间进行了 92% 的最佳权衡。
• 此外，与相关研究相比，绩效指标覆盖率和最大价差指数表现出更强的表现。

🧠疑问

1. 地理分布式云的“可靠性更高”体现在什么方面？
2. 这篇文章站在什么角度？中介？
3. 该架构具体如何调度？
4. 优化目标是什么？“服务质量”具体指什么？如何权衡？
5. 为什么 Introduction 敢断言“和集中式云相比数据中心规模小”？

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🗺参考文献

[1] Hasan Ziafat, Seyed Morteza Babamir, A hierarchical structure for optimal resource allocation in geographically distributed clouds, Future Generation Computer Systems, Volume 90, 2019, Pages 539-568