[논문]가상화 클라우드 데이터센터에서 가상 머신 간의 균등한 성능 보장을 위한 제어 알고리즘

김환태; 김황남

doi:10.7840/kics.2013.38c.6.512

[국내논문] 가상화 클라우드 데이터센터에서 가상 머신 간의 균등한 성능 보장을 위한 제어 알고리즘
Control Algorithm for Virtual Machine-Level Fairness in Virtualized Cloud Data center 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.38C no.6, 2013년, pp.512 - 520

김환태 (고려대학교 전기전자전파공학부 무선네트워크 연구실) , 김황남 (고려대학교 전기전자전파공학부)

초록
AI-Helper

본 논문은 가상 머신 기반의 클라우드 데이터센터에서 가상 머신의 CPU 스케줄링으로 인해 발생할 수 있는 네트워크 불평등 현상을 해결하는 가상머신 수준의 제어 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이기종 호스트들로 구성된 클라우드 데이터 센터 테스트베드를 구축하고, 가상 머신간의 네트워크 불평등 현상이 발생함을 실험적으로 보인다. 그리고 이를 해결할 수 있는 PID 제어 기법 기반의 가상 머신 네트워크 성능 보장 제어 알고리즘을 설계하고, 이를 실제 시스템에 구현하기 위한 방안을 설명한다. 실제 테스트베드에 제안하는 알고리즘을 구현하여 알고리즘 동작 결과를 분석한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, the control algorithm which can resolve the unfairness in network performance of the virtual machine arised from the CPU scheduling in cloud datacenter has been proposed. We first describe the evaluation and analysis results of the network unfairness phenomenon of virtual machine through the heterogeneous cloud datacenter testbed and we propose the control algorithm which can guarantee the fairness of the network performance based on the PID control scheme. Through the implementation and evaluation results, we verify the performance of the proposed algorithm.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 이기종 호스트로 구성된 클라우드 네트워크에서 가상 머신간의 성능 차이로 인해 발생하는 네트워크 불평등 현상을 실험적으로 보이고, 이것이 CPU 스케쥴링에 따른 결과임을 실험적으로 분석한다. 그리고 가상 머신 플랫폼 수준에서 네트워크를 제어함으로써 네트워크 성능 불평등 현상을 해결할 수 있는 기법을 제안한다.
또한 작업 보존성의 특징 때문에 특정 가상 머신으로부터의 패킷을 지속적으로 처리하는 과정에서 해당 가상 머신의 혼잡 윈도우는 급격히 증가하지만, 다른 가상머신의 혼잡 윈도우는 느리게 증가하게 되어 네트워크 불균형 현상을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 CPU스케쥴링으로 인한 네트워크 성능 저하 현상을 실험적으로 분석한다.
이와 같은 성능 보장 알고리즘은 서로 다른 호스트에 존재하는 가상머신과 통신을 하는 호스트의 dom0 상에 구현된다. 본 논문에서는 테스트 베드의 서버 1 호스트에 알고리즘을 구현한다.
본 논문에서는 이기종 호스트들로 구성된 가상 머신 기반의 클라우드 데이터 센터에서 CPU 스케쥴링으로 인한 네트워크 불평등 현상을 실험적으로 분석하였다. 그리고 이를 해결하기 위한 PID 제어 이론 기반의 가상 머신 네트워크 성능 보장 알고리즘을 제안하였다.

제안 방법

본 논문에서는 이기종 호스트로 구성된 클라우드 네트워크에서 가상 머신간의 성능 차이로 인해 발생하는 네트워크 불평등 현상을 실험적으로 보이고, 이것이 CPU 스케쥴링에 따른 결과임을 실험적으로 분석한다. 그리고 가상 머신 플랫폼 수준에서 네트워크를 제어함으로써 네트워크 성능 불평등 현상을 해결할 수 있는 기법을 제안한다.
본 장에서는 클라우드 시스템 구축을 위해 널리 사용되는 Xen 가상화 기법에 대해 간략히 설명하고, 가상 머신의 CPU 스케쥴링에 따른 네트워크의 불균형 현상을 실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 이기종 장비들이 혼재되어 있는 클라우드 데이터 센터를 단순화 하여 서버 PC 1대, 노트북 2대, 그리고 1Gbps 라우터로 구성된 테스트베드를 구축하였다. 각각의 서버 장비에 두개의Xen 가상 머신을 생성하였다.
그림 2는 테스트베드의 구성도를 나타내고, 표 1은 테스트 베드 구성 장비들의 사양을 나타낸다. 이기종 장비들로 구성된 시스템을 테스트하기 위해 각각 다른 사양의 서버 장비들을 사용하여 테스트베드를 구성하였다.
이기종 호스트상에서 동작하는 가상 머신간에 균등한 네트워크 성능 보장을 위해 각 가상 머신에 동일한 네트워크 사용 시간을 할당하고 사용 시간을 초과하여 사용한 가상 머신의 혼잡 윈도우를 감소시켜 네트워크 균형을 유지하도록 하는 알고리즘을 제안한다, 본 알고리즘에서는 PID 제어 기법을 적용한 Decision Probability를 사용한다. Decision Probability에 따라 Sender의 혼잡 윈도우를 감소시켜 다른 Sender의 네트워크 성능을 보장할 수 있도록 알고리즘을 구성한다.
이기종 호스트상에서 동작하는 가상 머신간에 균등한 네트워크 성능 보장을 위해 각 가상 머신에 동일한 네트워크 사용 시간을 할당하고 사용 시간을 초과하여 사용한 가상 머신의 혼잡 윈도우를 감소시켜 네트워크 균형을 유지하도록 하는 알고리즘을 제안한다, 본 알고리즘에서는 PID 제어 기법을 적용한 Decision Probability를 사용한다. Decision Probability에 따라 Sender의 혼잡 윈도우를 감소시켜 다른 Sender의 네트워크 성능을 보장할 수 있도록 알고리즘을 구성한다. Decision Probability는 다음 식(1),(2)를 통해 결정된다.
Xen은 dom0의 Xen Network Backend 모듈을 통해 domU로의 네트워크 인터페이스를 제공한다. 따라서 Xen Network Backend 모듈에서 사용되는 정보들을 바탕으로 알고리즘을 실제 시스템에 구현한다. 그림 9는 Xen의 네트워크 구성 방식을 나타낸다.
Semantic Gap이란 VMM에서 각각의 게스트 도메인의 Taks를 알지 못해 I/O 이벤트 처리가 지연되는 현상을 의미한다. 이를 해결하기 위해 I/O 중심의 Task의 일반적인 특징과 혼재된 워크로드 간의 Correlation을 통한 I/O Task 추론 기법, 그리고 Task 레벨에서 CPU Preemption을 수행하는 스케쥴링 기법을 제안한다. 참고문헌 [11]에서는 Xen의 Credit 스케쥴러가 가지는 I/O 불평등의 원인을 고찰하고, 공평한 I/O 성능을 보장하는 SEDF 스케쥴러를 제안한다.
참고문헌 [8]은 각 가상 머신들간에 QoS에 따른 서비스 차별화를 위한 스케쥴링 기법을 제안한다. 네트워크 자원 사용에 대한 Credit, 그리고 Leaky-bucket 제어기를 통한 스케쥴링을 통해 가상 머신레벨의 차별화된 네트워크 성능 제공을 가능하도록 한다. 이와 같은 연구들 모두 가상 머신간의 네트워크 불평등 현상을 해결할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 이기종 호스트들로 구성된 가상 머신 기반의 클라우드 데이터 센터에서 CPU 스케쥴링으로 인한 네트워크 불평등 현상을 실험적으로 분석하였다. 그리고 이를 해결하기 위한 PID 제어 이론 기반의 가상 머신 네트워크 성능 보장 알고리즘을 제안하였다. 이를 실제 시스템에 구현하기 위한 방법을 논의하고 실제 구현된 결과를 바탕으로 성능 평가를 수행하였다.
그리고 이를 해결하기 위한 PID 제어 이론 기반의 가상 머신 네트워크 성능 보장 알고리즘을 제안하였다. 이를 실제 시스템에 구현하기 위한 방법을 논의하고 실제 구현된 결과를 바탕으로 성능 평가를 수행하였다. 성능 평가 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 이기종 호스트로 구성된 가상 머신 기반 클라우드에서 효율적으로 동작하는 것을 확인할 수 있다.

이론/모형

본 논문에서 각 가상 머신간의 균등한 성능 보장을 위해 Explicit Congestion Notification (ECN)을 사용한다. ECN은 IP와 TCP를 기반으로 네트워크 혼잡 발생 시 송신측의 혼잡 윈도우를 감소시키도록 하는 혼잡 제어 기법이다.

성능/효과

VM1은 871Mbps, VM3는 911Mbps의 평균 수율을 보였다. 그림 3의 결과를 통해 일반적인 상황에서 VM1이 VM3 보다 더 낮은 네트워크 성능을 가짐을 확인할 수 있고, 테스트베드가 이기종성을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다.
VM1, VM3에서 업로드 트래픽을 발생시킨 경우 각각 206Mbps, 717Mbps의 수율을 보였고, VM1에서 업로드, VM3에서 다운로드 트래픽을 발생시킨 경우 249Mbps, 662Mbps의 수율을 보였다. 이를 통해 일반 적인 상황에서 낮은 네트워크 성능을 보이는 VM1이 VM3와 동시에 네트워크를 사용할 때 심각한 성능 저하를 보임을 확인할 수 있다.
이 실험에서는 VM1과 VM3가 거의 비슷한 수율을 보였다. 이를 통해 그림 4,5의 네트워크 성능 불평등 현상이 가상 머신간의 서버 1상에서 동작하는 가상 머신 VM5, VM6 간의 스케줄링으로 인해 발생하는 것임을 확인할 수 있다.
그림 7은 VM1과 VM3가 동시에 업로드를 행하는 상황에서 VM5, VM6의 CPU 사용률을 나타낸다. 네트워크 성능이 뛰어난 VM3과 통신하는 VM6가 VM5보다 더 많은 CPU 사용률을 보임을 확인할 수 있다. 따라서 이기종 장비로 구성된 클라우드 네트워크에서 네트워크 성능이 상대적으로 좋지 않은 가상 머신에 대해 CPU가 적게 할당되고 네트워크 성능에 심각한 불균형이 초래한다는 것을 실험적으로 확인할 수 있다.
네트워크 성능이 뛰어난 VM3과 통신하는 VM6가 VM5보다 더 많은 CPU 사용률을 보임을 확인할 수 있다. 따라서 이기종 장비로 구성된 클라우드 네트워크에서 네트워크 성능이 상대적으로 좋지 않은 가상 머신에 대해 CPU가 적게 할당되고 네트워크 성능에 심각한 불균형이 초래한다는 것을 실험적으로 확인할 수 있다.
본 장에서는 3장에서 설명한 네트워크 성능 보장 알고리즘을 실제 테스트 베드에 구현하여 동작하는실험 결과를 보인다. 본 장의 실험 결과는 5장에서 소개하는 관련 연구들과 네트워크 성능의 공평성 유지라는 측면에서 같은 결과를 보이지만, 기존 시스템의 스케쥴러나 이벤트 처리 방식의 변경 없이 모듈 단위에서 네트워크 트래픽의 양을 제어함으로써 균등한 네트워크 성능을 보장한다는 점에서 차이를 보인다.
약간의 불평등이 발생하는 이유는 일정 시간 간격을 주기로 Decision Probability를 계산하게 되는데 CE비트를 처리한 후 다음 Decision Probability를 계산하기까진의 시간 동안 VM3의 혼잡 윈도우가 다시 급격히 증가하기 때문이다. 실험 결과를 통해 VM1, VM3의 업로드 상황에서 완전히 균등한 네트워크 수율을 보이지는 않지만 알고리즘이 동작하지 전보다 VM1의 수율이 약 100% 정도 증가했음을 확인할 수 있다.
60초까지는 VM1 만 단독으로 네트워크 자원을 사용하다 60초부터 120초까지는 VM1과 VM3가 네트워크 자원을 함께 사용하게 되고 이후 VM1 이 다시 네트워크 자원을 모두 사용하게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 동적인 네트워크 환경 변화에 잘 반응함을 확인할 수 있다. 각 VM별 네트워크 사용 시간을 추론할 때 Time Slot을 사용하는데 Time Slot의 길이가 짧기 때문에(200ms) 급격한 변화에도 잘 반응할 수 있다.
그림 11, 12, 13, 14의 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 네트워크 성능 보장 알고리즘이 이기종 호스트로 구성된 클라우드 시스템 환경에서 효율적으로 각 가상 머신의 네트워크 성능을 보장할 수 있음을 확인할 수 있다.
기존의 스케쥴러가 CPU분배의 측면에서는 효율성을 보이는데, I/O 성능의 균형을 위해 새로운 스케쥴러를 도입하는 것은 복잡도가 매우 커지고, CPU 분배를 성공적으로 수행하지 못할 수 있다. 이와 다르게 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 가상 머신의 스케쥴러는 기존과 동일하게 유지하면서 네트워크 트래픽의 양을 제어함으로써 네트워크 성능의 균형을 유지하기 때문에 구현상의 복잡도를 낮추면서도 효율적으로 동작할 수 있다.
이를 실제 시스템에 구현하기 위한 방법을 논의하고 실제 구현된 결과를 바탕으로 성능 평가를 수행하였다. 성능 평가 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 이기종 호스트로 구성된 가상 머신 기반 클라우드에서 효율적으로 동작하는 것을 확인할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	서버 기반 서비스 패러다임과 클라우드 기반 서비스 패러다임의 가장 큰 차이점은?	기존의 서버 기반 서비스 패러다임과 클라우드 기반 서비스 패러다임의 가장 큰 차이점은 저사양의 장비를 많이 사용함으로써 인프라 구축을 위해 사용되는 비용을 줄이면서 기존의 인프라 용량을 유지하는 것이다[3-4]. 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 저장 공간, 네트워크 장비, 그리고 CPU 등의 장비를 업그레이드 하는 것이 아니라 저사양의 더 많은 장비를 사용하여 저비용으로 필요로 하는 서비스 용량을 구축한다.
	클라우드 컴퓨팅은 어떤 서비스를 제공하는가?	최근 클라우드 컴퓨팅이 인터넷 서비스의 새로운 패러다임을 형성하고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터센터 네트워크 위에 구축되어 사용자가 언제 어디서든 접속 가능한 서비스를 제공하고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 기반 기술 중 가장 중요한 것이 가상화 기술이다.

참고문헌 (11)

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P. Barham, B. Dragovic, K. Fraser, S. Hand, T. Harris, A. Ho, R. Neugebauer, I. Pratt, and A. Warfield, "Xen and the art of virtualization," ACM SIGOPS Operating System Review, vol. 37, no. 5, pp. 164-177, Dec. 2003.

상세보기
L. Cherkasova, D. Gupta, and A. Vahdat, "Comparison of the three CPU schedulers in Xen," ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, vol. 35, no. 2, pp. 42-51, Sep. 2007.

상세보기
D. Ongaro, A. L. Cox, and S. Rixner, "Scheduling I/O in virtual machine monitors." in Proc. 4th ACM SIGPLAN/SIGOPS International Conference on Virtual Execution Environments, pp. 1-10, Seattle, U.S.A., Mar. 2008.

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