Ertragsmanagementmodelle in serviceorientierten IT- Landschaften

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1 Ertragsmanagementmodelle n servceorenterten IT- Landschaften Thomas Setzer, Martn Bchler Lehrstuhl für Internetbaserte Geschäftssysteme (IBIS) Fakultät für Informatk, TU München Boltzmannstr Garchng be München Abstract: Servceorenterte Archtekturen ermöglchen de dynamsche Beretstellung und Nutzung von IT-Denstlestungen, was oftmals auch als On-Demandoder Utlty-Computng bezechnet wrd. Analysten sehen hern den zukünftg am stärksten wachsenden Markt für IT-Denstlester. Entsprechende IT-Infrastrukturen sollen hohe Skalerbarketen und hohe durchschnttlche Ressourcenauslastungen ermöglchen. Neuere Vrtualserungskonzepte, we bespelswese be Grdbaserten Infrastrukturen engesetzt, erlauben IT-Denstlestern de effzente Beretstellung von Densten, da dese auf gemensame Ressourcenpools zugrefen (engl. shared resources). Engpässe durch hohes Lastaufkommen verursachen jedoch auch her de Abwesung von Denstanfragen. Da Denstannahmen mt temporären Ressourcenbelegungen enhergehen, snd dese somt neben Erträgen auch mt Opportuntätskosten verbunden. Dese Arbet stellt Ertragsmanagementmodelle für IT-Denstlester vor, de solche vrtualserten IT-Infrastrukturen verwenden. De Modelle entscheden anhand enes Verglechs von Denstpresen und Opportuntätskosten über Akzeptanz, Pufferung oder Ablehnung von Anfragen, wobe de vorausschauende Ablehnung ener Reserverung von Ressourcen für erwartete, ertragrechere Anfragen entsprcht. Zel st de Ertragsmaxmerung abhängg von prognostzerter Nachfrage nach Densten, deren Presen, Servce Level Agreements (SLAs), Verbrauch an Ressourcen sowe aktuellen Ressourcenauslastungen. Kombnatorsche Effekte aufgrund der Belegung mehrere Ressourcen durch Denste fnden n den Modellformulerungen Berückschtgung. Dese Modelle wurden mttels Monte-Carlo-Smulatonen evaluert und können n Entschedungslogken von Load-Balancng- oder Zugrffskontrollkomponenten ntegrert werden. 1 Enletung Servceorenterte Archtekturen ermöglchen flexble und dynamsche Beretstellung und Nutzung von IT-Denstlestungen, was oftmals als On-Demand- oder Utlty- Computng bezechnet wrd. Analysten sehen hern den zukünftg am stärksten wachsenden Markt für IT- 617

2 Denstlester. 1 Effzente Beretstellung von Densten setzt jedoch auch n flexblen, servceorenterten IT-Landschaften hohe Skalerbarketen und hohe durchschnttlche Ressourcenauslastungen voraus. IT-Denstlester stellen heutzutage n hren Rechenzentren mest dedzerte Hard- und Softwaresysteme sowe dedzerte Backupsysteme für bestmmte Kunden oder Denste beret. Um auch n Phasen hoher Last Denste mt verenbarten Denstgüten erbrngen zu können, werden Systeme nach Lastsptzen ausgerchtet, was zu gerngen Durchschnttsauslastungen führen kann. Derzet sprcht man von enem durchschnttlchen Nutzungsgrad von IT-Ressourcen von 10-25%. 23 Vrtualserungskonzepte ermöglchen de Dmensonerung von Ressourcen nach Durchschnttslasten, da zusätzlch benötgte Ressourcen Densten dynamsch aus Ressourcenpools zugewesen werden. Im Gegensatz zu klassschem Applcaton-Servce- Provsonng (ASP) erlauben Vrtualserungskonzepte de Erbrngung derartger Denstlestungen auf Bass ener gemensamen IT-Infrastruktur, de von Kunden und Densten gemenschaftlch genutzt wrd (engl. shared servces). 4 Typsche Bespele, de heute schon als On-Demand-Servce angeboten werden, snd CRM-Anwendungen (z.b. Sales- Force.com), de für vele Kunden n verschedenen Denstklassen angeboten werden, bs hn zuganzen ERP-Systemen (z.b. SAP On-Demand). Der Ensatz entsprechender Vrtualserungstechnken erfordert allerdngs neue Konzepte für de Ressourcenallokaton be IT-Denstlestern. Be hoher Arbetslast können Knappheten n Ressourcenpools auftreten, wodurch de Beantwortung sämtlcher Denstanfragen ncht mehr möglch st. De Annahme von Denstanfragen und damt enhergehende, temporäre Ressourcenbelegungen snd somt neben Erträgen auch mt Opportuntätskosten verbunden. Im Gegensatz zum Fall dedzerter Zuordnung von Ressourcen zu bestmmten Densten konkurreren heterogene Denste mt unterschedlchen Presen, SLAs und Ressourcenverbrauch um knappe Ressourcen. Auch be (noch) unvollständger Auslastung snkt mt jeder Bedenung ener Anfrage für de Zetdauer der Densterbrngung de verfügbare Restkapaztät gemensam genutzter Ressourcen. In desem Artkel stellen wr Ertragsmanagementmodelle für IT-Denstlester mt vrtualserter Infrastruktur vor, de dese Problematk lösen sollen. De Modellformulerungen entsprechen Entschedungen über Akzeptanz oder Ablehnung (bzw. Pufferung) von Denstanfragen anhand enes Verglechs von Denstpresen und Opportuntätskosten, wobe de vorausschauenden Ablehnung von Anfragen der Reserverung von Ressourcen für erwartete, lukratvere Anfragen entsprcht. Zel st de Ertragsmaxmerung abhängg von der prognostzerten Nachfrage nach Densten, deren Presen, SLAs, Verbrauch an Ressourcen sowe aktuellen Rerssourcenauslastungen. Neben stochastschen Enflüssen werden ebenfalls de kombnatorschen Enflüsse durch de Belegung verschedener Ressourcen durch enzelne Denste berückschtgt [W92]. De Modelle können n Entschedungslogken von Load-Balancng- oder Zugrffskontrollkomponenten ntegrert werden. Kaptel 2 beschrebt de Problemformulerung und verschedene Modellerungs- 1 Gartner Report: Market Trends Ovum Report: On-demand outsourcng servces: the compettve landscape n EMEA,.December

3 ansätze. In Kaptel 3 wrd de Effzenz der Methode mttels Monte-Carlo-Smulatonen analysert. Kaptel 4 fasst de Arbet zusammen und gbt enen Ausblck auf wetere Forschungsfragen und Ensatzszenaren. 2 Problemformulerung Nachfolgend beschreben wr en grundlegendes Modell zum Ertragsmanagement be vrtualserten IT-Ressourcen. Ausgehend von desem Bassmodell haben wr enge Modellerweterungen und verfenerungen entwckelt, de zahlreche Realweltbedngungen mt abblden. Das Denst-Portfolo enes IT-Denstlester bestehe aus I Densten ( = 1,, I), de zu dskreten Zetpunkten t r (r = 0,, ) m Durchschntt D mal nachgefragt werden. D se konstant und unabhängg von vergangenen Denstnachfragezetpunkten und -mengen (Annahme ener unendlchen Populaton). De Belegungsdauer der m Zuge der Densterbrngung verwendeten Ressourcen und de der Densterbrngung selbst seen von konstanter Länge t ( t = t r+1 - t r ) und somt zum jewels nächstmöglchen Nachfragezetpunkt t r+1 abgeschlossen. De Ressourcenverbrauchskoeffzenten a e geben de Verbrauchsmenge bzw. Verwendungsmenge an Enheten der Ressource e (e = 1,, E) für de Zetdauer t an. Ene Ressource e hat ene begrenzte Kapaztät C e. Abbldung 1 veranschaulcht de genannten Zusammenhänge. Denst 1... I Ressource 1 e E a e K C 1 / C e / C E / Kapaztät / Schattenpres D 1 /r 1 D /r D I /r I Durchschnttlche Nachfrage n t / Denstpres Abbldung 1 Ressourcenverbrauchsmatrx De zur Verfügung stehenden Ressourcen sollen nun n der proftabelsten Wese für de Beantwortung von Denstanfragen engesetzt werden. Unter den gegebenen Annahmen kann das Problem durch en Ganzzahlges Lneares Programm (engl.: Integer Program (IP)) formulert werden. De ganzzahlge Varable x beschrebt de Anzahl der zu akzepterenden Denstanfragen für ene Zetperode t und r den Ertrag pro Denst. De stochastsche Varable D wrd n deser Formulerung als determnstsche Größe behandelt. 619

4 max s. t. I I x x r x a x C e D e e E I I (IP) Snd n enem Lnearen Programm (LP) sämtlche Restrktonen der Entschedungsvarablen sowe de rechte Sete des Glechungssystems ganzzahlg, was her zutrfft, snd dessen Lösungen stets ganzzahlg und das IP kann durch sene LP-Relaxaton, enem Determnstschen Lnearen Programm (DLP), gelöst werden [NM02]. De dualen Varablen e der Kapaztätsrestrktonen der LP-Relaxaton können ökonomsch als Schattenprese oder Opportuntätskosten der Verwendung ener Ressourcenenhet nterpretert werden. So genannte Bd-Prce-Controls stellen be der Entschedung über Annahme oder Ablehnung ener Denstanfrage den Ertrag ener Denstannahme den gesamten Opportuntätskosten (engl.: bd prces) gegenüber, de mt der Denstannahme enhergehen. Opportuntätskosten enes Denstes können durch Addton der Produkte aus Ressourcenverbrauchskoeffzent und Opportuntätskosten pro Ressourcenenhet ( e a e e ) berechnet werden [TR99]. Es werden ausschleßlch Denstanfragen akzeptert, be denen der Ertrag de Opportuntätskosten überstegt. Auf Grundlage deses Bassmodells wurden ene Rehe von Erweterungen entwckelt, de zahlreche Realweltbedngungen mt abblden, jedoch aus Platzgründen her ncht vollständg dskutert werden können. Das Bassmodell DLP unterstellt Denstanfragen zu dskreten Zetpunkten, deren Bearbetungen zum nächsten dskreten Nachfragezetpunkt abgeschlossen snd. In der Modellformulerung DLPc wrd von der Annahme dskreter Nachfragezetpunkte und konstanten Ressourcenbelegungszetdauern durch Denste abgewchen; Anfragen erfolgen kontnuerlch. Auch wurden etwage Vertragsstrafen berückschtg, de durch Verletzung von Servce Level Agreements be Anfragen-Ablehnungen resulteren. Schleßlch wurden stochastsche Formulerungen analysert, mt der Modellerung der Nachfrage als stochastsche Größe [Bo99]. 3 Evaluerung De Modelle des letzten Abschntts berechnen Opportuntätskosten für Denste und können m Rahmen von Zugrffskontroll- und Load-Balancng-Verfahren zum Ensatz kommen. UmAussagen über de Effzenz der Ertragsmanagementmodelle zu treffen, wurde de DLP- sowe de DLPc-Formulerung n Monte-Carlo-Smulatonen evaluert. Effzenz-Krterum war de Höhe des be verschedenen Kapaztäten und volatler Nachfrage n enem Zetraum erzelten Gesamtertrags. Herfür wurden, entsprechend stochastschen Nachfragevertelungen, für bestmmte Zetntervalle Denstanfragen auf verschedene, hnschtlch Presen, SLAs und Ressourcenbelegungsmengen heterogen zusammengesetzte Denstlestungsportfolos generert. 620

5 Startend mt für den Gesamtbedarf ausrechender Kapaztät wurde sukzessv de Kapaztät ener Ressource pro Zetntervall reduzert. Es wurde jewels der Ertrag unter Zugrffskontrolle mt demjengen verglchen, der sch ohne Kontrolle ergeben hätte (Denste werden nur abgelehnt, wenn zum Anfragezetpunkt zu weng Kapaztät fre st). De Ergebnsse zegen, dass mt zunehmender Last de ökonomschen Vortele durch den Ensatz geegneter Zugrffskontrollverfahren stegen. So konnten be realtätsnahen Szenaren Ertragsstegerungen von 60% und mehr erzelt werden. Durchgängg zegten sch postve Korrelatonen zwschen Ertragsstegerung und Denstpresdfferenzen, Nachfragevolatltät und der Größe des Denstlestungsportfolos. De Überlegenhet des DLPc über DLP steg auf Grund sener Adaptvtät an kurzfrstge Schwankungen mt zunehmender Nachfragevolatltät. 4 Zusammenfassung und Ausblck In deser Arbet wurden Ertragsmanagement-Methoden be IT-Denstlestern mt vrtualserten IT-Ressourcen, bzw. enem Ressourcen-Grd, vorgestellt. De Ergebnsse der Smulaton zegen, dass mt zunehmender Last auf gemensam genutzte Ressourcen der Ertrag durch den Ensatz der vorgestellten Optmerungsmodelle stegt. Wr konzentreren uns n unserer derzetgen Forschung auf mehrschchtge Server- Cluster, de dynamsche Ressourcenzutelungen zu Denstanfragen durchführen. Dese kommen typscherwese be Webapplkatonen zum Ensatz. De Belegungsdauer und menge an Ressourcen mehrschchtger Denste wrd gemessen, um daraus Ressourcenverbrauchskoeffzenten für de beschrebenen Optmerungsmodelle abzuleten. De vorgestellten Modelle werden derzet prototypsch als Tel von Zugangskontrollkomponenten für On-Demand-Servces mplementert. De Fortführung des Projektes erfolgt mt freundlcher Unterstützung durch Semens Busness Servces und n Kooperaton mt der BMW Group Lteraturverzechns [Bo99] S. de Boer, R. Frelng,and N. Persma, "Stochastc Programmng for Multple-Leg Network Revenue Management," Erasmus Unversty Rotterdam,Rotterdam Techncal Report EI-9935/A, [NM02] Neumann, K.; Morlock, M.: Operatons Research. Hanser Verlag, München, [TR99] Tallur, K. T.; van Ryzn, G. J.: An Analyss of Bd-Prce Controls for Network Revenue Management. In: Management Scence 44, [W92] E. L. Wllamson, "Arlne Network Seat Control." MIT Cambrdge, MA, USA,

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