The scientific collaboration conducted in cyberspace needs a suitable platform that can enable users to rapidly build customized solutions around their content items. Also, different QoSs should be guaranteed to users in according to their specifications. In this thesis, on the base of an active-content based collaboration platform, we propose the MapChem Cloud Collaboration System (MCCS) for cloud collaboration in the field of chemistry/pharmacy. The core module in MCCS is the MapChem-Broker which bridges the application policy on the user’s side and the resource policy on the service provider’s side. By deploying a policy-based workflow scheduling mechanism and a virtual machine (VM) management scheme, the MapChem-Broker can provide QoS guarantee by management of users’ SLAs. The policy-based workflow scheduling mechanism can translate users’ QoS requirements into corresponding expected resource capability parameters and then the VM provisioning scheme will use these resource parameters to allocate a proper resource to job processing. Additionally, when the number of job requests changes, the Adaptive Resource Collaboration Framework (ARCF) module within the MapChem-Broker can adjust the system’s resource provision capability through an auto-scaling scheme. For the experiment evaluation, we show the integrated services in Chemical application for users to compose and submit to MCCS their own workflow applications and we measure the system performance. Through the experimental evaluation, we show that the VM resource provisioning scheme outperforms the physical machine provisioning scheme in the view of cost-performance. We also experiment on a cloud-based testbed to show that the proposed scheme can realize auto-scaling in the VM management. Moreover, we compare the proposed scheme and an existing scheme - Dynamic Scaling Scheme (DSS) for VM resource provisioning in our cloud-based testbed, in terms of their performance, cost, and cost-performance. Results show that the proposed scheme is more optimized than DSS with lower cost and better cost-performance.
가상 공간에서의 과학 응용 협업을 수행하기 위해 사용자들로 하여금 콘텐츠들을 신속히 처리 및 분석할 수 있도록 하는 맞춤형 솔루션이 필요하다. 또한 각 사용자들이 요청하는 명세서를 고려하여 차별화 된 QoS를 보장하여야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 협업 플랫폼 기반의 능동적 콘텐츠를 이용한 MapChem 협업 시스템(MCCS)을 제안하여, 화학 및 의약 개발과 관련된 응용 분야에서의 클라우드 협업을 제공하고자 한다. MCCS의 핵심 모듈은 MapChem 브로커로서 사용자 쪽에서의 응용 수행 정책과 클라우드 서비스 제공자 쪽에서의 자원 관리 정책을 연동하여 효율적인 협업이 이루어지게 한다. 이를 위해 정책 기반의 워크플로우 스케쥴링(Policy-based Workflow Scheduling) 기법을 이용하여 MapChem 브로커는 각 사용자가 요구하는 서비스 협약 수준(SLA, Service Level Agreement)을 고려하여 차별화된 QoS를 보장한다. 제안한 시스템에서는 워크플로우 내에 존재하는 각 태스크(task)의 실행 상태를 실 시간적으로 고려하여 전체 워크플로우의 일정을 동적으로 조정할 수 있다. 또한, 사용자가 요청하는 응용이나 서비스의 개수가 짧은 시간 동안 급격히 늘어날 경우 MCCS내의 적응형 자원 협업 프레임워크(ARCF, Adaptive Resource Collaboration Framework) 모듈이 시스템이 제공하는 자원량을 동적으로 확장하여 적절한 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 기법 및 시스템의 성능을 측정하기 위하여 통합된 화학 응용 서비스-MapChem 서비스 및 워크플로우 응용 기법을 MCCS에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 본 논문에서의 클라우드 기반 시스템을 기존의 물리적 자원 기반의 클러스터링 시스템과 비교하여, 비용과 자원 사용 효율성 관점에서 성능을 측정 및 분석하였다.
