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Conversion Profit and Optimal Capacity of Cloud Computer for Integrating Legacy Campus Web Servers

캠퍼스내 레거시 웹서버 통합 운영을 위한 클라우드 컴퓨팅의 최적용량 및 전환이익 분석

  • 이구연 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학전공) ;
  • 최창열 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학전공) ;
  • 최황규 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학전공) ;
  • 장민 ((주) 더존비즈온) ;
  • 윤재구 ((주) 더존비즈온)
  • Received : 2013.11.11
  • Accepted : 2014.04.30
  • Published : 2014.04.30

Abstract

Cloud computing helps users to save a significant amount of cost that is related to infrastructure investment, management, and maintenance. In this paper, we study the conversion planning from campus legacy web servers into an integrated cloud computing web server system. We also analyze the conversion profit when campus web servers are integrated into a cloud computer. We first investigate the cost of legacy system model of campus web servers operated by individual laboratories, departments, institutes and so on. Next, we set up a cloud computer model for the integrated web services meeting the same performance requirements. Then, we derive the conversion profit. From the result of the derivation, we see that the conversion can be effectively applied to and adopted by mid or large sized campuses and similar institutions that provide web services.

홈페이지 서비스를 주로 하는 웹 서버들의 평균 이용률이 대체로 낮고 업무 부하의 변화도 크지 않은 편이다. 또한 대부분의 사용자가 구성원 등으로 국한되고 새로운 서버를 구매할 때 최적용량 보다는 최대용량을 선택하는 경향이 있어 과도한 서버를 독점 운용하게 된다. 웹 서버의 운용에는 초기 비용뿐 아니라 평상시 운용비용도 포함된다. 평균 이용률이 낮은 웹 서버들을 클라우딩하여 통합 운영하면 사용자에게 동일한 품질을 제공하면서도 총 비용을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 캠퍼스내의 여러 웹 서버들을 클라우딩하여 통합 운영할 때 기존 웹 서버와 동일한 서비스품질을 제공하기 위한 최적용량을 산출하고 그때 절약되는 비용을 분석한다. 전통적인 웹 서버들과 통합 클라우딩을 위한 서비스 모델을 정립하고 사용자 요구 행태에 따른 최적용량을 대기이론으로 분석하고 비용 절감 정도를 제시한다. 제시된 서비스 모델과 분석 결과는 중대규모의 대학 캠퍼스는 물론 비슷한 규모의 기업, 기관들에 쉽게 응용할 수 있다.

Keywords

References

  1. Michael Armbrust, et al., "Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing," Technical Report No. UCB/EECS-2009-28, Feb. 2009.
  2. Georgia Sakellari, George Loukas, "A survey of mathematical models, simulation approaches and testbeds used for research in cloud computing," Simulation Modelling Practice and Theory, 2013.
  3. Seung-Hwan Lim, Bikash Sharma, Gunwoo Nam, Eun Kyoung Kim, and Chita R. Das, "MDCSim: A Multi-tier Data Center Simulation Platform," Department of Computer Science and Engineering, The Technical Report CSE 09-007, Pennsylvania State University.
  4. Simon Malkowski, et al., "Challenges and Opportunities in Consolidation at High Resource Utilization: Non-monotonic Response Time Variations in n-Tier Applications,"2012 IEEE Fifth International Conference on Cloud Computing(CLOUD), June 2012.
  5. C. Curino, E. P. Jones, et al., "Workload-aware database monitoring and consolidation," SIGMOD '11.
  6. Siew Huei Liew and Ya-Yunn Su, "CloudGuide: Helping Users Estimate Cloud Deployment Cost and Per formance for Legacy Web Applications," 2012 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing Technology and Science, 2012.
  7. L. Kleinrock, Queueing Systems, Vol. 1: Theory (Wiley, 1975).
  8. Quang Hieu Vu and Rasool Asal, "Legacy Application Migration to the Cloud: Practicability and Methodology," 2012 IEEE Eight'th World Congress on Services.
  9. Fernando Koch, Marcos D. Assuncao, Marco A. S. Netto, "A cost analysis of cloud computing for education," GECON'12 Proceedings of the 9th internation al conference on Economics of Grids, Clouds, Systems, and Services, pp.182-196, ACM, 2012.
  10. Massimiliano Rak, Antonio Cuomo, and Umberto Villano, "Cost/Performance Evaluation for Cloud Applications Using Simulation," 2013 Workshops on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises, IEEE, 2013.