Simulationsstudie

Überblick

Ein IaaS-Dienstanbieter im Cloud Computing bietet virtualisierte Rechenressourcen über das Internet an. Sie weisen den Kunden Ressourcen auf der Grundlage der bei ihnen eingehenden Anfragen zu. Bei großen Installationen ist eine sofortige Ressourcenzuweisung möglich, da die Ressourcen im Überfluss vorhanden sind. Bei diesen Anlagen gibt es auch lange Zeiträume mit ungenutzten Ressourcen, die mit zusätzlichen Strategien wie der Notierung auf einem Spotmarkt besetzt werden. Diese Strategien eignen sich jedoch nicht für den Betrieb kleiner und mittelgroßer Anbieter.

In diesem Projekt konzentrieren wir uns auf kleine und mittelgroße Cloud-Service-Anbieter. Anhand von Simulationen soll untersucht werden, wie sich die verschiedenen vorhandenen Planungsstrategien auf die Ressourcenzuweisung in diesen Installationen auswirken. Unser Ziel ist es auch, ein Gleichgewicht zwischen maximaler Auslastung der Anfragen und der Befriedigung eines großen Teils der Kundenbasis zu erreichen.

Aktuelle Arbeit

Eine der gängigsten Zuweisungsstrategien in großen Installationen ist der Lastausgleich. Dabei wird eine Aufgabe einfach zugewiesen, sobald die erforderliche Ressource verfügbar ist. Bei kleinen und mittelgroßen Installationen sind die verfügbaren Ressourcen im Vergleich zu den großen Installationen jedoch deutlich geringer, und es muss erst noch bewiesen werden, ob Load Balancing immer noch eine überlegene Option ist. Daher betrachten wir Algorithmen, die einer voreingenommenen Ladestruktur folgen und die sich theoretisch als optimal erwiesen haben, zusammen mit einem Lastausgleichsansatz und untersuchen die Ergebnisse.

Bei unseren Simulationen versuchen wir auch, die Eingabedaten so real wie möglich zu halten. Daher verwenden wir vorhandene Traces, die von Cloud-Service-Anbietern bereitgestellt werden. Auch wenn die zur Verfügung gestellten Traces nicht alle Details des Auftrags enthalten, so reichen sie doch aus, um uns die Details zu liefern, die wir für die Erstellung eines Basis-Traces benötigen. Wir leiten die fehlenden Details im Trace mithilfe statistischer Methoden ab.

Schließlich konzentrieren wir uns auch auf verschiedene Methoden zum Vergleich und zur Darstellung von Ergebnissen, wie z. B. Heat Maps, und entwickeln sie weiter, um den Leistungsvergleich zwischen verschiedenen Zuweisungsstrategien nachvollziehbar zu machen.

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