다수의 사용자가 자원을 공유하는 클라우드 센터에서는 자원 사용량 예측이 힘들기 때문에 지속적으로 가상머신의 자원 부족과 특정 물리 서버에 가상머신들이 집중되는 것을 방지하고자 클라우드 센터를 구성하는 다수의 물리 서버 사이에서 가상머신을 이주시키는 마이그레이션 작업을 수행한다. 가상머신 마이그레이션은 가상머신에게 할당된 자원의 규모에 따라 물리 서버에 가상머신을 균등하게 배치시킬 수 있지만 가상머신의 특정 자원에 따른 자원 집중 현상은 방지할 수 없다. 본 논문에서는 가상머신 마이그레이션 작업 시 자원 집중 현상을 방지하기 위한 기반 정보를 생성하는 가상머신 유형분류 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가상머신 유형분류 기법은 물리 서버에서 실행 중인 가상머신의 자원 사용 정보를 기반으로 CPU, 메모리 유형으로 분류하여 가상머신 마이그레이션을 수행할 때 사용할 수 있는 기반 정보를 제공한다. 또한 본 논문에서 제안한 기법은 실험을 통해 무시할 수 있는 수준의 오버헤드를 발생시키는 것을 확인하였다.
다수의 사용자가 동시에 가상머신을 사용하는 클라우드 환경은 자원 사용량을 예측하기 힘들기 때문에 사용자의 자원 요구량과 성능을 만족시키기 위해 지속적으로 마이그레이션, 오토스케일링과 같은 가상머신 관리 작업을 수행한다. 가상머신 관리 시 참조되는 가장 중요한 정보는 가상머신과 물리머신의 자원 모니터링 정보이다. 클라우드 센터에서 자원 모니터링 작업은 가상머신 관리 시 필수적이지만 모니터링 정보 수집 시 사용하는 자원은 물리머신의 자원을 사용하기 때문에 모니터링 주기가 짧으면 모니터링 작업을 위한 자원 사용으로 인해 가상머신과 자원 경쟁이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 물리머신에서 실행 중인 가상머신의 작업의 유형에 따른 최적의 모니터링 주기를 도출하기 위해 자원 모니터링 주기가 가상머신의 성능에 미치는 영향을 분석하고 모니터링 작업으로 인해 발생하는 가상머신의 성능 저하를 최소화 할 수 있는 최적의 모니터링 주기를 도출한다.
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.
본 논문은 유닉스웨어의 가상 메모리 시스템에서 자원을 보다 효율적으로 공유하는 방법에 관해 논한다. 기존의 유닉스웨어는 가상 메모리 자원을 프로세스 단위로 할당하며 공유하지 않는다. 그런데 가상 메모리의 요구량과 이 자원을 사용하는 프로세스의 수가증가함에따라 가상 메모리 자원은 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문은 유닉스웨어에서 가상 메모리 최적화방안으로써 가상 메모리 자원을 공유하는 방법에 대해 고찰한다. 본 논문은 유닉스웨어에서 가상 메모리 자원의 공유 방법으로써 '공유 페이지 디렉토리'기법을 제시하고 이를 구현하였다. 또한 사용 시스템상의 실험결과를 통해 제안된 기법이 전체 시스템 성능을 향상시킴을 보이고 있다.
가상화 환경은 한 대의 서버에 여러 개의 가상 머신을 생성하여 독립적인 운영체제를 실행시킨다. 이러한 서버는 가상 머신에 서버의 자원을 할당하여 작업을 처리하고, 작업의 증가로 인해 가상 머신의 자원이 부족하게 되면 서버의 자원을 재할당 한다. 그러나 서버 자원의 확장이 어려운 경우 과부하 상태가 되어 가상 머신의 자원 부족을 해결할 수 없다. 또한 가상 머신을 다른 서버에 재배치 시킴으로써 서버의 과부하 문제를 해결하고자 하였으나, 서버 선정 과정이 단순하여 유휴자원을 확보하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 가상 머신을 재배치시키는 기법을 제안한다. 또한 기존 재배치 알고리즘과 제안한 알고리즘에 대한 성능평가를 한다.
인터넷의 경직성으로 인하여 다양한 서비스를 제공하기 어려운 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 방법이 네트워크 가상화 방안이다. 공통의 물리 네트워크 자원을 공유하는 가상 네트워크를 효율적으로 생성하기 위해서는 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 방안이 필요하다. 이러한 한정된 물리 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 본 논문에서는 사용중인 자원이라도 더 높은 서비스 우선순위를 갖는 가상 네트워크에 할당하는 방법을 제안한다. 높은 우선순위의 네트워크 생성 요청을 위하여 운용중인 낮은 우선순위의 가상 네트워크에서 효율적으로 대역폭을 회수하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 대역폭 할당 알고리즘은 낮은 우선순위를 갖는 가상 네트워크에서 서비스 지속성을 유지하면서 할당된 대역폭을 회수할 수 있다. 제안한 알고리즘의 실험을 통하여 약 8%정도의 가상 네트워크 생성 수락률의 향상을 확인하였다.
CPU 자원이 다수의 가상머신에 의해 공유되는 Xen 가상화 환경에서는, CPU가 하나의 가상머신의 요청을 처리하는 동안 다른 가상머신은 CPU를 기다려야 하는 가상머신 스케줄링 지연이 존재한다. 가상화 환경에서 응용프로그램의 QoS 요구사항을 만족시키기 위하여 자원을 관리하는 대부분의 시스템은 가상머신의 자원 사용률과 가상머신에서 운영하는 응용프로그램의 성능을 모니터링하고 분석하여 자원을 재할당한다. 이 때 응용프로그램의 성능 분석을 위해 큐잉 모델 등과 같은 수학적인 모델링 기법이 사용되지만 비가상화 환경에서 사용되던 모델은 가상머신 스케줄링 지연을 고려하지 않으므로, 가상화 환경에서는 정확한 분석과 예측이 어렵고, 따라서 이를 기반으로 자원을 관리하는 시스템은 요구되는 응용프로그램의 성능을 제공하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Xen 가상화 환경에서 가상머신 스케줄링 지연을 반영하여 응용프로그램의 성능을 측정하고, 모든 가상머신이 일으킬 수 있는 스케줄링 지연을 최소화하는 방향으로 CPU 사용 우선순위를 설정하는 기법을 제안하고, 제안한 기법이 스케줄링을 고려하지 않은 방법에 비해 응용 프로그램의 성능을 향상시킴을 보인다.
가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원의 추상화를 통해 다수의 운영 체제나 응용 프로그램이 물리적 서버의 자원을 공유하게 함으로써 소요비용을 절감하고 자원을 통합 관리할 수 있는 기술이다. 그러나 가상화 기반 클러스터에서는 클러스터를 이루는 물리적 서버들이 균형적으로 자원을 활용하지 못하고 특정 서버로 자원 활용률이 집중되는 현상(hotspot)이 발생 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Live migration 기술을 이용하여 가상화 클러스터의 자원 효율을 높이는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 hotspot의 원인이 되는 자원의 우선순위를 기반으로 가장 적합한 대상을 선정하여 가상머신을 이동시켜 클러스터의 자원 활용률의 균형을 도모하고 추가적인 hotspot의 발생을 최소화고 불필요한 Live migration을 방지하여 migration시에 발생하는 로드를 줄일 수 있다.
기반 네트워크 (substrate network)의 자원 여분이 새로 삽입(embed)하고자 하는 가상 네트워크의 자원 요구량을 수용할 수 없을 때, 삽입하고자 하는 가상 네트워크의 요구 자원량을 분할하여 분산 수용함으로써 삽입을 가능케 할 수 있다. 그러나 이러한 작업을 위해서는 각 가상 네트워크의 자원간 상관관계를 꼭 알아야 한다. 이 논문에서 각 가상 네트워크의 명세에 자원 사용 패턴에 있어서의 상관관계를 입력 받음으로써 기반 네트워크의 사용률(utilization)과 가상 네트워크 수용률(acceptance ratio)을 높일 수 있음을 보인다.
네트워크를 이용한 가상현실시스템이 3차원 그래픽 뿐만 아니라 오디오, 비디오를 취급하면, 가상 공간의 품질은 현재 사용 가능한 네트워크 대역폭이나 엔드 시스템의 자원에 커다란 영향을 받는다. 또한 자원 예약형의 네트워크를 사용하더라도 네트워크형 가상현실 시스템에서는 사용자의 공간 네비게이션에 따라 요구되는 자원이 변화하므로 결국 가상공간의 품질이 떨어지는 결과를 초래한다 본 논문에서는 네트워크형 가상현실 시스템에서의 자원 할당 방법을 제안하여 네비게이션에 따른 가상공간의 품질 저하를 최소화하며 이를 실험을 통해 그 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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