論文の概要: PBScaler: A Bottleneck-aware Autoscaling Framework for Microservice-based Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14620v3
• Date: Mon, 25 Dec 2023 11:58:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 23:08:41.101853
• Title: PBScaler: A Bottleneck-aware Autoscaling Framework for Microservice-based Applications
• Title（参考訳）: PBScaler: マイクロサービスベースのアプリケーションのためのBottleneck対応オートスケーリングフレームワーク
• Authors: Shuaiyu Xie, Jian Wang, Bing Li, Zekun Zhang, Duantengchuan Li, Patrick C. K. H
• Abstract要約: マイクロサービスベースのアプリケーションのためのボトルネック対応自動スケーリングフレームワークPBScalerを提案する。 PBScalerは資源を効率的に保存しながら既存の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.453782169615384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autoscaling is critical for ensuring optimal performance and resource utilization in cloud applications with dynamic workloads. However, traditional autoscaling technologies are typically no longer applicable in microservice-based applications due to the diverse workload patterns and complex interactions between microservices. Specifically, the propagation of performance anomalies through interactions leads to a high number of abnormal microservices, making it difficult to identify the root performance bottlenecks (PBs) and formulate appropriate scaling strategies. In addition, to balance resource consumption and performance, the existing mainstream approaches based on online optimization algorithms require multiple iterations, leading to oscillation and elevating the likelihood of performance degradation. To tackle these issues, we propose PBScaler, a bottleneck-aware autoscaling framework designed to prevent performance degradation in a microservice-based application. The key insight of PBScaler is to locate the PBs. Thus, we propose TopoRank, a novel random walk algorithm based on the topological potential to reduce unnecessary scaling. By integrating TopoRank with an offline performance-aware optimization algorithm, PBScaler optimizes replica management without disrupting the online application. Comprehensive experiments demonstrate that PBScaler outperforms existing state-of-the-art approaches in mitigating performance issues while conserving resources efficiently.
• Abstract（参考訳）: 動的ワークロードを持つクラウドアプリケーションの最適なパフォーマンスとリソース利用を確保するには、自動スケーリングが不可欠である。 しかしながら、従来の自動スケーリング技術は、さまざまなワークロードパターンとマイクロサービス間の複雑なインタラクションのため、マイクロサービスベースのアプリケーションではもはや適用できない。 具体的には、インタラクションによるパフォーマンス異常の伝播は、多数の異常なマイクロサービスにつながるため、ルートパフォーマンスボトルネック(PB)を特定し、適切なスケーリング戦略を定式化するのは難しい。 さらに、リソース消費とパフォーマンスのバランスをとるために、オンライン最適化アルゴリズムに基づく既存の主流のアプローチは、複数のイテレーションを必要とするため、振動を引き起こし、パフォーマンス低下の可能性を高める。 これらの問題に対処するため,我々は,マイクロサービスベースのアプリケーションのパフォーマンス低下を防止するために設計されたボトルネック対応自動スケーリングフレームワークpbscalerを提案する。 PBScalerの重要な洞察はPBを見つけることである。 そこで本稿では,不要なスケーリングを低減すべく,位相ポテンシャルに基づく新しいランダムウォークアルゴリズムであるtoporankを提案する。 toporankとオフラインのパフォーマンスアウェア最適化アルゴリズムを統合することで、pbscalerはオンラインアプリケーションを混乱させることなくレプリカ管理を最適化する。 PBScalerは、リソースを効率的に保存しながら、パフォーマンス上の問題を軽減し、既存の最先端のアプローチよりも優れていることを示す総合的な実験である。

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