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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이상원
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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컨테이너 기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서 저장 장치 자원의 불공정 공유 문제는 매우 중요한 이슈로 대두되고 있다. 특히, 다양한 애플리케이션의 공유 자원 사용 패턴에 따라 불공정한 자원 공유가 발생할 수 있으며, 이는 클라우드 컴퓨팅 사용자의 애플리케이션 성능에 큰 영향을 미친다. 이에 따라, 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 I/O 제어 방법론인 MTFT(Multi-Tenant Fair Throttling)를 제안한다.
MTFT는 기존의 Linux BFQ 및 blk-throttle에 비해 컨테이너 환경에 더 적합하게 설계된 I/O 제어 메커니즘으로, 각 컨테이너의 I/O를 모니터링하면서 blk-throttle의 파라미터를 자동으로 조정한다. 이를 통해, 기존의 메커니즘에서 발생하던 CPU 자원 과도 사용 문제를 해결하고, 수동적인 조정 과정을 개선하며, 더욱 효과적인 자원 공유를 실현한다. 또한, 본 연구에서는 MTFT 동작 과정에서 발생할 수 있는 I/O 버스트 상황에 대응하기 위해 Throttling Factor를 활용한 적응적인 오류 처리 방안을 제시하였다.
TPC-C와 Linkbench, TPC-H, FIO에 대해 스케줄러/MTFT 별 성능 비교 실험을 진행하였고, 실험 결과, 네 가지 인스턴스가 동시에 수행될 때 성능 저하 비율이 각각 96.3%, 93.9%, 91%, 50.9%에서 82.4%, 81.5%, 80.3%, 80.2%로 더 공정하게 감소하였다.
MTFT는 기존의 Linux BFQ 및 blk-throttle에 비해 컨테이너 환경에 더 적합하게 설계된 I/O 제어 메커니즘으로, 각 컨테이너의 I/O를 모니터링하면서 blk-throttle의 파라미터를 자동으로 조정한다. 이를 통해, 기존의 메커니즘에서 발생하던 CPU 자원 과도 사용 문제를 해결하고, 수동적인 조정 과정을 개선하며, 더욱 효과적인 자원 공유를 실현한다. 또한, 본 연구에서는 MTFT 동작 과정에서 발생할 수 있는 I/O 버스트 상황에 대응하기 위해 Throttling Factor를 활용한 적응적인 오류 처리 방안을 제시하였다.
TPC-C와 Linkbench, TPC-H, FIO에 대해 스케줄러/MTFT 별 성능 비교 실험을 진행하였고, 실험 결과, 네 가지 인스턴스가 동시에 수행될 때 성능 저하 비율이 각각 96.3%, 93.9%, 91%, 50.9%에서 82.4%, 81.5%, 80.3%, 80.2%로 더 공정하게 감소하였다.
목차
목차제1장 서론 ........................................................................................ 1제2장 배경 ........................................................................................ 41. 멀티테넌시 ........................................................................................ 42. 공정성(Fairness) ........................................................................... 53, Linux BFQ ........................................................................................ 64. Linux Cgroups ........................................................................... 74-1. blk-throttle ........................................................................... 8제3장 환경 설정 ........................................................................... 101. 클라우드 시스템 시뮬레이션 방법 .................................................. 102. 테넌트 설정 및 시뮬레이션 ............................................................... 11제4장 새로운 성능 분배 모델 제안 .................................................. 161. MTFT 설계 및 구현 ............................................................... 161-1. 성능 지표 ........................................................................... 161-2. 테넌트 구성 ........................................................................... 171-3. 모니터링 모듈 ........................................................................... 171-4. 제어 모듈 ........................................................................... 181-5. 쓰로틀링 계수 ........................................................................... 19제5장 실험 및 결과 ........................................................................... 221. 실험 설계 ........................................................................................ 221-1. 실험 환경 ........................................................................... 221-2. 실험 방법 ........................................................................... 222. 실험 결과 ........................................................................................ 23제6장 결론 ........................................................................................ 27제7장 관련 연구 ........................................................................... 291. IOCOST ........................................................................................ 29표목차표 5-1. 워크로드 동시 수행 시 스케줄러 별 성능 저하 정도 ............. 23표 5-2. 워크로드 동시 수행 시 IOCost와 MTFT의 성능 저하 정도 .............. 25그림목차그림 2-1. blk-throttle을 통한 I/O 제한 시 접근 패턴 ............. 8그림 3-1. TPC-H@PostgreSQL의 I/O 접근 패턴 ......................... 12그림 3-2. TPC-C@MySQL의 I/O 접근 패턴 ...................................... 13그림 3-3. LinkBench@MySQL의 I/O 접근 패턴 ......................... 14그림 4-1. 다중 워크로드 동시 수행 시 I/O 버스트 현상 ............. 20
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