JP2012221273A - 動的にリソースを割り当てる方法、システム及びプログラム - Google Patents
動的にリソースを割り当てる方法、システム及びプログラム Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】動的スケーラビリティの品質要求指標を可変にし、与えられた指標を満たすように、事前準備を組み合わせたプラットフォーム・サービスを提供することによって達成される。プラットフォームの許容量拡大の上限と拡大スピードへの要求をもって、一定の確実性を担保された動的スケーラビリティの品質要求の指標とする。この要求を満たすように、クラウド・サーバは、ホット・スタンバイ、スワップ・アウト状態、コールド・スタンバイなどの様々な事前準備状況のプラットフォームを組み合わせて提供する。クラウド・サーバは、例えば、記憶系リソースを異なる予約間で共用する一方で、複数の実リソースに多重化して割り当てる。そして、すべての利用者のスケールアップの状況を常にモニタし、共用と多重化を調整する。
【選択図】図6
Description
・SaaS(Software as a service):これは、ソフトウェアをサービスとして提供するものである。例えば、給与計算プログラムの使用を、クライアントに提供する。
・PaaS(Platform as a service):これは、プラットフォームをサービスとして提供するものである。一般的に、スケーリングを考慮せずアプリケーションを動かせるという特徴がある。すなわち、クラウド・コンピューティングのベンダは、クライアントからのサービス要求が増大するにつれて、自動的にリソースを追加するので、性能低下をクライアントに体感させない。プラットフォームには、データベース、アプリケーション実行環境、管理ツールなどのミドルウェアが含まれる。
・IaaS(Infrastructure as a service):これは、仮想マシンやストレージなどのインフラストラクチャを提供するものである。そのインフラストラクチャ上で、所望のオペレーティング・システムやミドルウェアを導入できる。この場合、クライアントがスケーリングを考慮する必要がある。
まず、特開平11−282695号公報は、多重システム・クラスタ内のサーバの数を制御する方法及び装置に関し、入来作業要求がサービス・クラスに編成され、それらの各々がクラスタに渡って、サーバによりサービスされるキューを有するようになされる。各サービス・クラスは予め、所定の性能指標を割当てられる。各システムはサービス・クラスがそれらの目標にどれ程良く合致するかにもとづき、あるサービス・クラスを、システム資源を提供するドナー・クラスとして選択し、別のサービス・クラスを、システム資源を受け取るレシーバ・クラスとして選択する。各システムは次に、レシーバ・クラスがその目標を逸する原因となる資源ボトルネックがサーバの数の場合、各システムは、サーバの追加がレシーバ・クラスの性能指標に及ぼすプラスの効果が、ドナー・クラスの性能指標に及ぼすマイナスの効果を上回るか否かにもとづき、幾つのサーバがレシーバ・クラスに追加されるべきかを決定する。
Pcertainty(rk) < Prequirement(rk)
ここで、Pcertainty(cid,rid)は下記の式で与えられる。
ここで、Reservationsは、予約の集合であり、Pscaleup(cid,rid)は、CPUのcidで、予約ridのインスタンスが1個作られる確率は、下記の式で与えられる:
但し、Reservation(cid,rid) ∈ {0,1}はCPUのcidの予約をあわらし、
は、多重化数をあわらしている。また、Pscaleup(rid)は、予約ridのUpイベントの平均発生数であり、好適には、過去のUpイベントの履歴データがポアソン分布に従うと想定して、計算される。
|{c∈CPUs|Reservation(c,rk)=1}| > 0
この式の意味は、ステップ702で説明したとおりである。
すなわち、図1のシステムは、クライアントに対して、このようにして決定された(ti,λi) i = 1,2,...,nでVMインスタンスを立ち上げる。
ここで、Pr()は、括弧の中の条件が成立する確率である。
104 インターネット
110 システム
112 スケジューラ
114 予約スケジュール
116 キュー
118 リソース・アロケータ
120 予約テーブル
122 ユーザ・モニタ
130 ハードウェア・リソース・プール
132、・・・152 コンピュータ(計算ノード)
154、156、158 ディスク装置
202 バス
204 CPU
206 メインメモリ
206 主記憶
208 コントローラ
210 ハードディスク・ドライブ
212 ドライブ
214 ディスプレイ・コントローラ
216 ディスプレイ装置
218 通信インターフェース
222 オーディオ・インターフェース
230 キーボード
232 マウス
302 通信インターフェース
304 バス
306 CPU
402 ハイパーバイザ
404 特権的仮想マシン
502 キュー処理モジュール
504 Upイベント処理モジュール
506 Downイベント処理モジュール
508 リソース割当調整モジュール
510 テーブル更新モジュール
Claims (18)
- 複数の計算ノードを含むリソースを有するサーバ・システムにおいて、該サーバ・システムの処理により、クライアント・コンピュータからのリクエストに応じて、動的にリソースを割り当てる方法であって、
異なる準備状態にある複数のインスタンスを用意するステップと、
クライアント・コンピュータから、動的スケーリング条件のリクエストを受け取るステップと、
前記動的スケーリング条件を満たすように前記異なる準備状態にある複数のインスタンスを組み合わせて起動するステップを有する、
動的にリソースを割り当てる方法。 - 前記リクエストのIDと、前記計算ノードのCPUのIDと、準備状態の段階のフィールドを含む予約テーブルを維持するステップと、
前記クライアント・コンピュータからの、計算ノードの使用を要求するリクエストを受領することに応答して、前記予約テーブルに基づき、計算ノードを割当可能かどうか判断し、もしそうなら、その割当を反映するように前記予約テーブルを更新して、該計算ノードを前記リクエストに割当てるステップをさらに有する、
請求項1に記載の動的にリソースを割り当てる方法。 - 前記動的スケーリング条件のリクエストが、前記動的スケーリング条件が満たされるかどうかの確実度を含み、前記計算ノードを前記リクエストに割当てるステップが、前記確実度が満たされるかどうかを判断するステップを有し、前記確実度が満たされる場合にのみ前記計算ノードを前記リクエストに割当てる、請求項2に記載の動的にリソースを割り当てる方法。
- 前記確実度が満たされるかどうかを判断するステップが、計算ノードの使用を要求するリクエストを受け取る頻度の統計値に基づき実行される、請求項3に記載の動的にリソースを割り当てる方法。
- 前記準備状態が、準備完了状態、スワップアウト状態、要起動状態、要ブート状態、及び要導入状態を含む、請求項1に記載の動的にリソースを割り当てる方法。
- 前記計算ノードを前記リクエストに割当てることに応答して、前記予約テーブルの該当する準備状態の段階のフィールドを、準備完了状態にするステップをさらに有する、請求項5に記載の動的にリソースを割り当てる方法。
- 複数の計算ノードを含むリソースを有するサーバ・システムにおいて、該サーバ・システムの処理により、クライアント・コンピュータからのリクエストに応じて、動的にリソースを割り当てるプログラムであって、
前記サーバ・システムに、
異なる準備状態にある複数のインスタンスを用意するステップと、
クライアント・コンピュータから、動的スケーリング条件のリクエストを受け取るステップと、
前記動的スケーリング条件を満たすように前記異なる準備状態にある複数のインスタンスを組み合わせて起動するステップを実行させる、
動的にリソースを割り当てるプログラム。 - 前記リクエストのIDと、前記計算ノードのCPUのIDと、準備状態の段階のフィールドを含む予約テーブルを維持するステップと、
前記クライアント・コンピュータからの、計算ノードの使用を要求するリクエストを受領することに応答して、前記予約テーブルに基づき、計算ノードを割当可能かどうか判断し、もしそうなら、その割当を反映するように前記予約テーブルを更新して、該計算ノードを前記リクエストに割当てるステップをさらに有する、
請求項7に記載の動的にリソースを割り当てるプログラム。 - 前記動的スケーリング条件のリクエストが、前記動的スケーリング条件が満たされるかどうかの確実度を含み、前記計算ノードを前記リクエストに割当てるステップが、前記確実度が満たされるかどうかを判断するステップを有し、前記確実度が満たされる場合にのみ前記計算ノードを前記リクエストに割当てる、請求項8に記載の動的にリソースを割り当てるプログラム。
- 前記確実度が満たされるかどうかを判断するステップが、計算ノードの使用を要求するリクエストを受け取る頻度の統計値に基づき実行される、請求項9に記載の動的にリソースを割り当てるプログラム。
- 前記準備状態が、準備完了状態、スワップアウト状態、要起動状態、要ブート状態、及び要導入状態を含む、請求項7に記載の動的にリソースを割り当てるプログラム。
- 前記計算ノードを前記リクエストに割当てることに応答して、前記予約テーブルの該当する準備状態の段階のフィールドを、準備完了状態にするステップをさらに有する、請求項11に記載の動的にリソースを割り当てるプログラム。
- 複数の計算ノードを含むリソースを有するサーバ・システムにおいて、該サーバ・システムの処理により、クライアント・コンピュータからのリクエストに応じて、動的にリソースを割り当てるシステムであって、
異なる準備状態にある複数のインスタンスを用意する手段と、
クライアント・コンピュータから、動的スケーリング条件のリクエストを受け取る手段と、
前記動的スケーリング条件を満たすように前記異なる準備状態にある複数のインスタンスを組み合わせて起動する手段を有する、
動的にリソースを割り当てるシステム。 - 前記サーバ・システムの記憶手段に記憶された、前記リクエストのIDと、前記計算ノードのCPUのIDと、準備状態の段階のフィールドを含む予約テーブルと、
前記クライアント・コンピュータからの、計算ノードの使用を要求するリクエストを受領することに応答して、前記予約テーブルに基づき、計算ノードを割当可能かどうか判断し、もしそうなら、その割当を反映するように前記予約テーブルを更新して、該計算ノードを前記リクエストに割当てる手段をさらに有する、
請求項13に記載の動的にリソースを割り当てるシステム。 - 前記動的スケーリング条件のリクエストが、前記動的スケーリング条件が満たされるかどうかの確実度を含み、前記計算ノードを前記リクエストに割当てる手段が、前記確実度が満たされるかどうかを判断する手段を有し、前記確実度が満たされる場合にのみ前記計算ノードを前記リクエストに割当てる、請求項14に記載の動的にリソースを割り当てるシステム。
- 前記確実度が満たされるかどうかを判断する手段が、計算ノードの使用を要求するリクエストを受け取る頻度の統計値に基づく、請求項15に記載の動的にリソースを割り当てるシステム。
- 前記準備状態が、準備完了状態、スワップアウト状態、要起動状態、要ブート状態、及び要導入状態を含む、請求項13に記載の動的にリソースを割り当てるシステム。
- 前記計算ノードを前記リクエストに割当てることに応答して、前記予約テーブルの該当する準備状態の段階のフィールドを、準備完了状態にする、請求項17に記載の動的にリソースを割り当てるシステム。
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