• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.144-147
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• 2013

클라우드 컴퓨팅은 낭비되는 컴퓨팅 자원들을 클라우드 서버를 통해 처리 가능한 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공한다. 클라우드 컴퓨팅은 노드에 가상머신을 할당하여 사용자의 요구를 처리하는데, 노드의 공정한 사용과 사용자 요구사항 충족을 위해 FCFS, 라운드 로빈 등의 가상머신 할당 기법을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 효율적인 사용을 위해 클라우드 서버에서 관리 중인 노드들의 성능을 미리 분석하고 가상머신을 할당 혹은 재할당시 분석된 결과를 바탕으로 할당할 노드를 선택하고 관리하는 시스템을 제안한다. 노드의 성능을 미리 분석함으로서 할당을 위한 가상머신 선택을 위한 연산을 줄여 신속하고 효율적인 가상머신 할당이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.191-194
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서버에서 제공되는 자원을 이용하여 사용자에게 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공된다. 클라우드 서비스 환경 구축을 제공하는 유칼립투스에서 사용되는 라운드로빈, 그리디, 파워세이브 등의 가상머신 할당 기법은 자원들을 같은 성능으로 판단하고 사용여부만으로 가상머신을 할당할 노드를 선택하기 때문에 노드의 공정한 사용이 가능하다. 그러나 다른 성능의 자원을 고려하지 않아 자원 사용의 효율성이 결여되었다. 본 논문에서는 가상머신이 최적의 노드에 할당하기 위해 다양한 성능의 노드들을 미리 분석하고 조건에 가장 적합한 노드에 가상머신을 할당하여 사용자에게 제공하는 가상머신 할당 기법을 제안한다. 시스템이 시작되면 노드들의 성능이 분석되어 데이터베이스에 저장되고 이를 바탕으로 가상머신은 노드에 할당된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.87-90
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.5-6
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• 2012

본 논문에서는 가상머신에서 수행되는 어플리케이션의 서비스 품질을 보장하고, 클라우드 클러스터의 운영비용을 절감시킬 수 있는 자원 할당 감축기법을 제안한다. 이 기법은 가상머신의 자원 사용량 변화 추세를 분석하고 이를 토대로 확률적인 접근을 사용하여 새로운 자원 할당 감축량을 결정한다. 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하면 가상머신의 이주가 필요하다. 이때 발생하는 다운타임동안 가상머신의 어플리케이션은 서비스를 수행할 수 없기 때문에 클라우드 시스템의 성능이 저하된다. 따라서 성능평가에서는 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하는 횟수를 측정하여 Greedy 기법과 비교 평가함으로써 제안한 기법이 자원 할당 감축에 우수함을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1146-1154
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• 2010

오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 OpenNebula를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신 임대 서비스를 구현하고 클라우드 자원 관리와 서비스 사용의 편의성을 위하여 웹기반 클라우드 사용자 인터페이스를 구현하였다. OpenNebula의 가상머신 할당 기법은 가상화 소프트웨어의 CPU 할당 스케줄러를 고려하지 않아 성능 저하의 요인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 클러스터 노드의 유휴 CPU 자원의 우선순위와 Xen의 Credit 스케줄러를 고려하여 OpenNebula의 가상머신 할당 스케줄러의 성능을 개선하였다. 실험 결과 제안한 가상머신 할당기법은 기존 방식에 비하여 수용 가능한 가상머신 수와 CPU 자원 할당량에서 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.906-908
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• 2010

클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있게 하는 OpenNebula는 ONE 스케줄러를 통해 가상머신들의 라이프 사이클을 관리한다. ONE 스케줄러는 가상머신을 할당 할 때, 클러스터 노드의 물리적 자원 할당 여부만을 고려하기 때문에 가상 머신 생성 후의 부하를 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자의 이전 가상 머신 사용 패턴을 기반으로 부하 등급을 나누고 이 등급에 따라 가상머신을 동적으로 할당하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권3호
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• pp.147-160
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• 2010

최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.570-573
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• 2011

Dalvik 가상 머신은 최적화가 쉽지 않았던 스택 기반의 가상 머신인 자바 가상 머신(JVM)과 달리 레지스터 기반의 가상 머신이므로 여러 최적화 기법을 적용할 수 있다. 따라서 Dalvik 가상 머신을 위한 새로운 레지스터 할당기법이 필요하다. 본 논문에서는 dx tool을 거친 레지스터 기반의 Dalvik byte code를 레지스터 재 할당하여 최적화하고, 이를 Dalvik JIT으로 보내어 다시 한번 레지스터 재할당 함으로써 최적화 효율을 높일 수 있는 최적화 기법을 제안하였다. 또한 제안 기법과 Dalvik JIT의 복잡도를 비교함으로써 제안기법을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.567-575
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• 2011

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 머신의 할당 기법인 매치메이킹, 라운드 로빈은 노드의 CPU 사용률을 고려하지 않고 CPU, RAM, HDD 등의 하드웨어 사양만으로 가상 머신을 할당한다. 이렇게 노드의 자원 할당 가능 여부만을 고려한 노드 선택 과정은 자원의 균등한 분배 측면에서 효율적이라 할 수 있지만 자원의 사용률 측면에서는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 과거 가상 머신 사용률을 기반으로 노드의 CPU 사용률을 계산해 가장 작은 CPU 사용률을 갖는 노드를 선택하여 가상 머신을 할당하는 기법을 제안한다. 제안한 할당 기법의 효율성을 검증하기 위해 매치메이킹, 라운드로빈 할당 기법과 비교 실험을 진행하였고, 실험 결과 제안하는 할당 기법을 적용한 노드들이 타 기법을 적용한 노드들보다 전체적인 CPU 사용률에 있어 고른 분포를 보여 제안하는 할당 기법이 노드의 부하 분산에 효율적임을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.51-59
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• 2017

클라우드 컴퓨팅이 발전하면서, 전체적인 관리 비용을 최소화하기 위해 자원 관리 기술이 중요하다. 클라우드 환경에서 사용자 선호도에 기반한 호스트의 활용과 가상머신들의 요구사항은 본질적으로 자주 바뀐다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 호스트와 가상 머신들이 분류가 되지 않은 상황에서 효율적인 자원 할당 방법을 연구할 필요가 있다. 에너지 소비를 절약하기 위해 액티브 호스트를 줄일 때, 가상머신들을 다른 호스트로 이주할때 임계값을 사용한다. 가상머신의 자원 요구량과 호스트의 자원 이용량을 분류할 때 Fuzzy Logic을 이용하여 적응성 가상머신 할당 및 이주 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자원의 요구량에 따라 가상머신들을 분류한 뒤 가장 적은 자원활용도를 갖는 호스트에게 자원을 할당하며, 과부하된 호스트들로부터 가상머신을 이주시킬 때 상위 임계치를 설정하기 위해 각 호스트들의 자원 활용도가 사용된다. 이주하기 위한 후보 가상머신들을 선택할 때, 호스트에서 높은 자원을 가진 가상머신을 선택한다. 시뮬레이션을 통해 연구 결과를 평가하였고, 평가 결과 다른 가상머신 할당 방법들보다 효율적임을 증명하였다.