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쿠버네티스 환경에서 애플리케이션의 실행 시간 및 비용 최적화를 위한 실험계획법 기반 스케줄링 방법
윤영언(YoungEon Yoon),김미진(MiJin Kim),김정호(JeongHo Kim),최보아(BoAh Choi),배지훈(Ji-Hoon Bae),이종혁(JongHyuk Lee) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
쿠버네티스 환경에서 애플리케이션 실행을 위한 파드(Pod)의 자원 크기를 사용자 경험에 기반하여 잘못 지정하면 최적의 실행 시간과 비용을 보장받을 수 없다. 따라서 애플리케이션의 최적 실행 시간과 비용을 보장받기 위해서는 데이터에 기반해 자원 크기를 결정하고 이를 파드 스케줄링에 활용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 경험에 의존하지 않고 실험계획법을 사용해 애플리케이션의 최적 실행 시간과 비용을 보장하는 자원 크기를 알아내고, 이를 파드 스케줄링에 적용하는 방법을 제안한다. 여러 애플리케이션을 실험한 결과, 자원 크기를 지정하지 않은 것보다 본 논문의 실험계획법 기반 스케줄링 방법을 이용한 것의 사용자 만족도가 평균적으로 약 2.43배 높았다. In a Kubernetes environment, the optimal execution time and cost cannot be guaranteed if the resource size of the pod for application execution is incorrectly specified based on user experience. Therefore, in order to ensure the optimal execution time and cost of an application, a method of determining resource size based on data and utilizing it for pod scheduling is needed. This paper proposes a method that uses experimental planning methods without relying on user experience to find out the resource size that guarantees the optimal execution time and cost of an application, and apply it to pod scheduling. Experimenting with multiple applications, on average, the user satisfaction of using the DOE-based scheduling method was about 2.43 times higher than that of not specifying the resource size.
쿠버네티스 환경에서 애플리케이션 최적 실행을 위한 사용자 정의 스케줄러 개발
김정호(JeongHo Kim),최보아(BoAh Choi),윤영언(YoungEon Yoon),김미진(MiJin Kim),배지훈(Ji-Hoon Bae),이종혁(JongHyuk Lee) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6
쿠버네티스 환경에서 애플리케이션을 파드로 배포하고자 할 때 사용자가 스케줄러와 리소스 크기를 명시적으로 지정해주지 않으면 기존의 스케줄러를 사용하여 리소스 제약 없이 파드를 적정 노드에 배치한다. 그리고 리소스 크기를 명시적으로 지정하더라도 이는 사용자 경험에 의한 것이기 때문에 데이터에 근거한 최적의 리소스 크기로 보기 어렵다. 이에 따라 애플리케이션의 성능을 보장할 수 없다. 본 논문은 애플리케이션의 성능을 보장하기 위해 실험계획법 기반 리소스 크기 예측 모델을 생성하고 이를 쿠버네티스 사용자 정의 스케줄러에 반영하는 방법을 제안한다. When deploying an application as a pod in the Kubernetes environment, if the user does not explicitly specify a scheduler and resource size, the existing scheduler is used to deploy the pod to the appropriate node without resource constraints. And even if the resource size is explicitly specified, it is difficult to see it as the optimal resource size based on data because it is based on user experience. Accordingly, the performance of the application cannot be guaranteed. This paper proposes a method to create a DOE-based resource size prediction model and apply it to the Kubernetes user-defined scheduler to ensure application performance.
김정호(JeongHo Kim),최보아(BoAh Choi),윤영언(YoungEon Yoon),배지훈(Ji-Hoon Bae),이종혁(JongHyuk Lee) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경에서 컨테이너를 이용해 애플리케이션을 실행할 경우 자원 할당을 증가시킨다고 해서 실행 시간과 비용이 선형적으로 나타나지는 않는다. 이에 따라 사용자는 컨테이너에 자원을 얼마큼 할당해야 원하는 실행 시간과 비용을 맞출 수 있는지 예측하기 어렵다. 이를 위해 본 논문은 사용자가 설정한 시간과 비용 내에서 최적의 컨테이너 자원 크기의 예측을 위해 실험계획법에 기반한 자원 할당 방법을 제안한다. 실험계획법은 최소의 실험으로 최대의 효율을 내기 위한 실험 설계 방법으로 본 논문에서는 이 방법을 이용해 컨테이너 자원과 애플리케이션 실행 시간 및 비용 간의 최적 조건 결정문제를 해결한다. When running applications using containers in a cloud-native computing environment, increasing the resource allocation does not result in a linear execution time and cost. Accordingly, it is difficult for users to predict how many resources should be allocated to containers to meet the desired execution time and cost. To this end, this paper proposes a resource allocation method based on design of experiments to predict the optimal container resource size within the time and cost set by the user. Design of experiments is an experimental design method to achieve maximum efficiency with minimum experimentation. In this paper, we solve the problem of determining optimal conditions between container resources and application execution time and cost using this method.