클라우드 환경에서 단일 자원 스케줄링 연구 = Exploring the limitations of single resource scheduling in clouds

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Clouds execute very heterogeneous applications such as webservers and video streaming that have different characteristics. For example, one application burns mostly CPU whereas another uses network heavily. Some applications vary their characteristics with time. Yet, resource scheduling in clouds focuses on a single resource -- CPU scheduling or network scheduling. We call it a separate scheduling. Through extensive performance evaluation and profiling, this paper points out the limitations of the separate scheduling, which results in the performance degradation of the time-varying application. Evaluation results show that the separate scheduling only offers 67% and 73% of maximum performance on average. Based on the evaluation results, we argue that it is necessary to develop a new scheduling technique that can overcome the limitation of the separate scheduling and support cloud applications with time-varying characteristics.

국문 초록 (Abstract)

클라우드 상에서는 웹 서버, 비디오 스트리밍 등 다양한 응용 프로그램이 동작하며 이러한 응용 프로그램들은 그 특성이 서로 다르고 시간에 따라 변화하는 특징이 있다. 예를 들어, 한 응용 프로그램은 주로 CPU를 소모하는 반면, 다른 응용 프로그램은 네트워크를 많이 사용할 수 있다. 그러나 현재의 클라우드 상에서의 자원 스케줄링은 CPU 스케줄링 또는 네트워크 스케줄링과 같은 단일 자원에만 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 다양한 성능 평가 및 프로파일링을 통해 현재의 단일 자원 스케줄링으로 인한 가상 머신의 성능 저하와 그 원인을 분석하여 단일 자원 스케줄링의 한계를 지적한다. 평가 결과, 단일 자원 스케줄링은 평균적으로 최대 성능의 67%와 73%만 제공하는 것으로 나타났다. 평가 결과를 바탕으로, 우리는 단일 자원 스케줄링의 한계를 극복하고 다양한 특성을 갖는 클라우드 응용 프로그램을 지원할 수 있는 새로운 스케줄링 기법의 개발이 필요함을 보인다.