하이브리드 클라우드에서 과학 응용을 위한 정책 기반의 적응형 작업 스케줄링

Abstract

방대한 계산 처리를 필요로 하는 과학 응용은 그리드를 포함한 다양한 계산 자원을 수년간 이용해왔다. 하지만 기존의 계산자원만으로 과학 응용의 가변적인 작업 부하 및 동적 자원 요구를 충족시키기에는 어려움이 있기 때문에 필요에 따라 자원을 빌려 쓸 수 있는 클라우드 자원으로의 확장이 요구된다. 또한 클라우드 자원 이용을 통해 발생하는 비용, 성능 오버헤드 등의 고려를 통해 응용의 특성 및 서비스 수준 협약(Service Level Agreement)를 보장하는 동적인 자원 할당이 가능한 작업 스케줄링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 자원의 이용 효율을 향상시키고, 주어진 데드라인 안에서 응용 수행을 마칠 수 있도록 수행 중 필요에 따른 작업 재배치를 위해 온디맨드로 다중 인프라 자원 할당이 가능한 정책 기반의 적응형 작업 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 실험을 통하여 정책 조건을 만족하면서 주어진 데드라인 내에서 다중 인프라 자원을 충분히 활용하여 작업을 수행하는 결과를 보임으로써 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.