CHT Project Progress Report

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CHT Project Progress Report 11/18 Simon

CHT Project Develop a resource management scheduling algorithm for CHT datacenter. Two types of jobs, interactive/latency- sensitive and batch/computation-intensive. Minimize SLA violation with limited resources. # of servers Based on Red Hat Openshift

Current Plan Two components Scheduler Container Scaler Deploy container/pod to server Inside Kubernetes Container Scaler Decide the number of container/pod for each service. Output the results in JSON As an input of the scheduler

Container Scaler Decide the number of container/pod for each service according to the monitoring data. Ex: add one container if the average CPU utilization is higher than 85%. Add/adjust rules to make better decisions.

Adjust According to Monitor If the QoS of an application can be measured from the monitor. Add container according to the QoS. Ex: if the average response time is over 80% of the SLA, add new container. If not, need to “derive” from the monitoring data. Ex: if the CPU utilization over 75% and the network I/O is larger than 800Mbps, add new container.

根據硬體資源使用率,判斷是否可減少容器數量 量測資料 資料包含效能數據 比較目前效能及 SLA 效能 > SLA*0.9 利用硬體資源使用率,推測目前效能 根據硬體資源使用率,推測增加容器數量 開始 以 json 格式寫入輸出檔 結束 紀錄服務目前容器數量 處理完所有服務 更新容器數量 根據硬體資源使用率,判斷是否可減少容器數量 F T

根據硬體資源使用率,判斷是否可減少容器數量 量測資料 資料包含效能數據 比較目前效能及 SLA 效能 > SLA*0.9 利用硬體資源使用率,推測目前效能 根據硬體資源使用率,推測增加容器數量 開始 以 json 格式寫入輸出檔 結束 紀錄服務目前容器數量 處理完所有服務 更新容器數量 根據硬體資源使用率,判斷是否可減少容器數量 F T Utilization of key resource, regression, SVM, …etc Pareto_frontier https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_efficiency#Pareto_frontier

Improving the Rules Apply data analysis techniques to improve the derivation. SVM(Support Vector Machine) Find the hyper-plane that separate the data points into “safe” and “violation”. Add containers for those applications being classified into “violation”. Find another hyper-plane that separate the data points into “safe” and “over-provision”. Remove containers for those applications being classified into “over-provision”.

Implementation Working on container scaler with basic rules. No data analysis techniques are involved in current state. Will coordinate the data format with Prof. Lin’s group. JSON format.

JSON Format

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