[Archive] An Approximation Algorithm for Minimizing the Cloud Carbon Footprint through Workload Scheduling

Paper Review

Editor: JaekyeongKim

paper information

• conference: 2022 IEEE 15th International Conference on Cloud Computing (CLOUD)
• paper title: An Approximation Algorithm for Minimizing the Cloud Carbon Footprint through Workload Scheduling
• authors: Bahreini, Tayebeh and Tantawi, Asser and Youssef, Alaa

Main idea

1. 워크로드 스케줄링을 통해 클라우드 데이터 센터의 탄소 발자국을 최소화하기 위한 근사 알고리즘을 소개함.
2. 근사 알고리즘은 입력 시간, 마감 기한, 요구되는 컴퓨팅 자원, 실행 시간을 포함한 네 가지 특징을 기반으로 job의 실행 시기를 최적화하여 탄소 감축을 달성함.
3. 구체적인 job의 특성과 탄소 인지 클라우드 컴퓨팅의 결합은 이 연구를 다른 워크로드 스케줄링 연구와 차별화함.

Pros

1. ILP 기반의 근사 알고리즘을 통해 확장성을 유지하면서 시간 효율적으로 NP-hard 문제의 정답 값에 가까운 정확도의 알고리즘을 제공함.
2. Job의 구체적인 특성과 탄소 인지 클라우드 컴퓨팅을 결합한 접근 방식은 워크로드 스케줄링에서 기존 연구들과 차별화함.

Cons

1. 네 종류의 job 특성에 중점을 두고 있지만, 다른 특성은 연구되지 않았음. 연구에서 사용된 데이터셋에는 다양한 특성이 존재하므로, 이 네 가지 특성이 다른 특성보다 우선시된 이유에 대한 설명이 필요함.
2. 각 시간대에 할당된 탄소 강도는 고정된 상태에서 최적의 스케줄링을 진행하므로 데이터 센터를 옮기는 방법에 대비하여 한정된 탄소 감소가 진행됨. 공간적으로 이동할 시 (마이그레이션) 더욱 뛰어난 탄소 감소를 달성할 수 있음.
3. 데이터 센터에 입력되는 Job의 개수가 감소할수록 Capacity Violation을 의미하는 CV ratio와 Task Assignment Violation을 의미하는 TAV가 증가해 계산 자원들에 대한 위반이 발생함. 입력된 Job 개수가 적으면 할당되는 계산 자원 또한 적어져서 packing이 진행될 때에 자원들에 대한 violation이 발생 정도가 심하게 됨.

Cite

T. Bahreini, A. Tantawi and A. Youssef, "An Approximation Algorithm for Minimizing the Cloud Carbon Footprint through Workload Scheduling," 2022 IEEE 15th International Conference on Cloud Computing (CLOUD), Barcelona, Spain, 2022, pp. 522-531, doi: 10.1109/CLOUD55607.2022.00075.