A Price-and-Time-Slot-Negotiation Mechanism for Cloud Service Reservations
IEEETRANSACTIONS ONSYSTEMS,MAN,ANDCYBERNETICS—PARTB:CYBERNETICS,VOL.42,NO.3,JUNE2012
Seokho Son and Kwang Mong Sim, Senior Member, IEEE
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108366
문제 제기 및 연구의 필요성
기존 모델의 한계와 PTN 지원의 부재
상업 클라우드 서비스 제공 업체들의 대표적인 세 가지 가격 모델은 온디맨드, 예약, 스팟 인스턴스로 나눌 수 있음
이 중 온디맨드와 예약 인스턴스는 고정된 가격을 지불해야하며 유동성이 적음. 스팟 인스턴스는 비용 절약이 가능하지만 서비스 시작, 종료 시점 계획이 어렵고 최대 입찰 가격 초과 시 경고 없이 인스턴스가 종료되는 큰 단점이 존재함
이로 인해 중단 없이 선호하는 시간대 예약을 위한 협상 메커니즘이 필요한데, 아직까지 서비스 가격과 시간대 협상을 자동화하는 메커니즘이 없음
따라서 연구를 통해 Price and Time slot Negotiation(PTN) 메커니즘을 개발함
연구 목표
- 시간대 선호도를 특성화하는 새로운 효용함수를 포함한 PTN 메커니즘 개발
- 소비자와 제공자의 협상 전략을 위한 절충 및 양보 알고리즘 설계
- 에이전트 기반 클라우드 테스트베드 구현
- 실험을 통한 PTN 메커니즘 평가
- 클라우드 리소스 가격 책정에 PTN 메커니즘 적용 사례 연구
핵심 아이디어
PTN(Prcie-Time-Slot Negotiation)
가격과 시간대를 동시에 고려하는 통합 협상 시스템
1. 효용 함수 설계
a. 가격 효용 + 시간대 효용 = 총 효용
b. 개별 선호도를 정량적으로 표현
2. 스마트 협상 전략
a. 절충 및 시간의존적 양보 알고리즘으로 효율성 증대
b. 버스트 모드로 선택권 확대
3. 협상 프로토콜
a. Rubinstein's alternating offers protocol
핵심 해결책
협상 방식
기존 방식
한 번에 하나의 제안만 가능
상대방이 거절하면 다음 라운드까지 대기
VS
버스트 모드
한 번에 총 효용이 같은 제안을 동시에 제시
기존 방식보다 빠른 합의에 도달
효용함수
기존방식
사용자의 다양한 시간대 선호도 반영 불가
시간대를 단순히 마감 기한 내에 있는지 여부만 확인
vs
새로운 시간대 효용 함수
비선형 함수로 복잡한 시간 선호도 표현 가능
소비자 : 선호하는 여러 시간대 구간을 자유롭게 설정 가능
공급자 : 수요 예측, 리소스 활용도, 시간 순서를 종합 고려
효용 함수
가격 효용함수
소비자 가격 효용 함수
공급자 가격 효용 함수
시간대 효용 함수
소비자 시간대 효용 함수
공급자 시간대 효용 함수
총 효용 함수
실험 환경
에이전트 기반 클라우드 테스트베드
Java 및 JADE(Java Agent Development) 프레임워크를 사용하여 설계하고 구현
모든 에이전트는 JADE Directory Facilitator를 통해 구현된 클라우드 시장 등록소에 등록
등록소에 등록된 소비자 에이전트는 제공자 에이전트를 인식하고 상호 통신 가능
사용자는 GUI를 통해 서비스 이름, 가격, 시간대, 협상 전략 등 서비스에 대한 선호도를 지정하고 에이전트를 생성 가능
실험 결과
(a) λC =3.0, λP =3.0, τC =50,andτP =50. (b)λC =3.0,λP =3.0,τC = 200,andτP = 200. (c) λC =1/3, λP =1/3, τC =50, andτP =50. (d)λC =1/3, λP =1/3, τC = 200, andτP = 200. (e)λC =3.0, λP =1/3, τC =50, and τP =200. (f) λC =1/3, λP =3.0, τC =50, andτP = 200. (g)λC =3.0, λP =1/3, τC = 200,andτP =50. (h)λC =1/3, λP =3.0, τC =200,andτP =50.
λ : 협상 전략, τ : 협상 기한
λ < 1 -> 관대함(빠르게 양보)
λ = 1 -> 선형(일정하게 양보)
λ > 1 -> 보수적(느리게 양보)
협상 속도
동일한 협상 전략, 기한을 가진 에이전트 쌍의 경우 -> (a) - (d)
협상 에이전트가 더 빠른 양보 전략을 선택할 수록 협상 시간이 빠른 것을 확인
다른 협상 전략, 기한을 가진 에이전트 쌍의 경우 -> (e) - (h)
서로 다른 전략과 마감 기한을 가졌을 때도 Burst 모드에서 협상 속도가 높아지는 것을 볼 수 있음
(f), (g)에서는 한 에이전트가 보수적 전략과 긴 마감기한을 선택하면 협상 속도가 느려지는 것을 볼 수 있음 그럼에도 B50이 H1보다 28.1% ~ 57.3% 빠른 것을 확인
총 효용
협상 전략과 기한에 좌우되지 않음
협상 전략과 기한이 서로 같거나 다르거나 상관없이 일관되게 다른 기법들보다 총 효용이 높게 나오는 것을 볼 수 있음.
다만, CL이 0.9일 때는 사용 가능한 시간대가 적어지면서 평균 총 효용이 줄어드는 것을 확인할 수 있음
Burst Mode의 제안 개수
동시 제안의 수 증가와 결과 향상량
버스트 모드를 사용할 때, 동시 제안의 수가 증가함에 따라 더 빠른 협상 속도와 더 높은 효용이 나타났지만, 향상량은 동시 제안의 수가 증가함에 따라 감소함.
B10에서 B50으로 넘어갈 때, 협상 속도와 총 효용은 각각 5.6%와 1.5% 증가하였지만,
B50에서 B100으로 넘어갈 때, 협상 속도와 총 효용이 각각 0.7%와 0.6% 증가하였음.
이는 버스트 모드가 너무 많은 제안을 동시에 한다고 성능이 크게 달라지지 않는다는 것을 시사함. 따라서 계산 복잡도와 성능 개선을 잘 확인하며 제안 개수를 설정해야 함.
연구의 기여도
최초의 클라우드 서비스 예약을 위한 PTN 메커니즘 설계 및 구현
Burst Mode 절충, 양보 알고리즘 설계
- 협상 속도와 총 효용 모두 향상
- 다중 이슈 협상에서 동시 다중 제안 가능
새로운 시간대 효용 함수 개발
- 다양한 시간대에 대한 서로 다른 선호도 특성화
- 기존 연구에서는 고려되지 않던 새로운 개념
연구의 한계점 및 향후 연구
- 협상 메커니즘에서 다룬 쟁점의 수가 제한적
- 계산 복잡도가 더 효율적인 알고리즘 필요
- 사용자 친화적 인터페이스 부족
- 동적인 환경 변화에 대한 미고려
향후연구
- 다른 협상 쟁점(QoS 등)을 고려하고 명시하는 것
- 버스트 모드의 동시 제안의 수를 적응적으로 제어하여 계산 복잡도를 줄이고 알고리즘 향상
- 높은 수준의 사용자 선호도를 시간대 효용 함수의 낮은 수준의 기술적 사양으로 변환하는 GUI
