• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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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.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.37 no.3
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• pp.147-160
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• 2010

The system virtualization shows interest in the consolidation of servers for the efficient utilization of system resources. There are many various researches to utilize a server machine more efficiently through the system virtualization technique, and improve performance of the virtualization software. These researches have studied with the activity to control the resource allocation of virtual machines dynamically focused on CPU, or to manage resources in the cross-machine using the migration. However, the researches of the memory management have been wholly lacking. In this respect, the use of memory is limited to allocate the memory statically to virtual machine in server consolidation. Unfortunately, the static allocation of the memory causes a great quantity of the idle memory and decreases the memory utilization. The underutilization of the memory makes other side effects such as the load of other system resources or the performance degradation of services in virtual machines. In this paper, we suggest the dynamic allocation of the memory in Xen to control the memory allocation of virtual machines for the utilization without the performance degradation. Using AR model for the prediction of the memory usage and ACO (Ant Colony Optimization) algorithm for optimizing the memory utilization, the system operates more virtual machines without the performance degradation of servers. Accordingly, we have obtained 1.4 times better utilization than the static allocation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.567-575
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• 2011

The two most popular virtual machine allocation schemes, both match making and round robin, do consider hardware specifications such as CPU, RAM, and HDD, but not CPU usage, which results in balanced resource distribution, but not in balanced resource usage. Thus, in this paper a new virtual machine allocation scheme considering current CPU usage rate is proposed while retaining even distribution of node resources. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, a cloud computing platform composed of three cloud nodes and one front end is implemented. The proposed allocation scheme was compared with both match making and round robin schemes. Experimental results show that the proposed scheme performs better in even distribution of overall CPU usage, which results in efficient load balancing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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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.

• Journal of Convergence Society for SMB
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• v.6 no.4
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• pp.17-23
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• 2016

With the advance of ICT, the Internet has been creating new services in various fields. However, due to the architectural problem of the Internet, it may inhibit the development of network architectures and various services. Network virtualization is being investigated as an alternative to overcome the architectural problem of the Internet and a virtual network resource allocation algorithm is a very important issue. In this paper, we propose a multiple path resource allocation algorithm with shared backup bandwidth in order to overcome single link failure. It will be improved survivability of the virtual networks. Through our experiments, we confirmed that the multi-path creation time of the proposed algorithm has about 50% performance improvement than previous works.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1818-1821
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• 2010

본 논문에서는 Xen 가상 머신에서 연성 실시간 처리를 제공하기 위하여 하이퍼바이저(Hypervisor)의 VCPU 할당 정책을 제시한다. 현재 Xen 에서는 가상의 CPU (VCPU)를 스케줄링하여 전체 시스템을 관리한다. 본 연구에서는 실시간 태스크를 지원하는 VCPU 할당 정책의 사전 작업으로 기존의 Xen VCPU 할당 정책을 분석한다. 분석된 할당 정책의 단점으로 멀티프로세서 환경에서의 불필요한 VCPU 마이그레이션(Migration) 으로 인한 오버헤드를 확인하고 기존 정책의 단점을 보완하기 위한 새로운 할당 정책을 제시하여 Xen 플랫폼에서 연성 실시간을 지원하는 VCPU 할당 정책을 제안하고 있다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.7
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• pp.219-230
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• 2014

In the cloud computing environment, cloud service users purchase and use the virtualized resources from cloud resource providers on a pay as you go manner. Typically, there are two billing plans for computing resource allocation adopted by large cloud resource providers such as Amazon, Gogrid, and Microsoft, on-demand and reserved plans. Reserved Virtual Machine(VM) instance is provided to users based on the lengthy allocation with the cheaper price than the one of on-demand VM instance which is based on shortly allocation. With the proper mixture allocation of reserved and on-demand VM corresponding to users' requests, cloud service providers are able to reduce the resource allocation cost. To do this, prior researches about VM allocation scheme have been focused on the optimization approach with the users' request prediction techniques. However, it is difficult to predict the expected demands exactly because there are various cloud service users and the their request patterns are heavily fluctuated in reality. Moreover, the previous optimization processing techniques might require unacceptable huge time so it is hard to apply them to the current cloud computing system. In this paper, we propose the cloud brokering system with the adaptive VM allocation schemes called A3R(Adaptive 3 Resource allocation schemes) that do not need any optimization processes and kinds of prediction techniques. By using A3R, the VM instances are allocated to users in response to their service demands adaptively. We demonstrate that our proposed schemes are able to reduce the resource use cost significantly while maintaining the acceptable Quality of Service(QoS) of cloud service users through the evaluation results.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.257-258
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• 2014

클라우드 가상화 환경에서 물리서버 노드 단위의 자원할당이 정적 로드밸런싱에 기반을 두고 있어 서비스 요청에 대한 효과적인 자원 할당의 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 XenServer 기반 가상화 환경에서의 물리서버의 자원 사용량과 사용자 요청 트래픽을 모니터링하여, 동적 자원재할당하는 방안을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1670-1673
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• 2010

서버 기반 컴퓨팅(Server Based Computing)은 데이터와 작업 처리가 서버에서 이루어지기 때문에 데이터를 효과적으로 통합하고 관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 서버 기반 컴퓨팅을 이용하여 사용자에게 본인만의 데스크톱 환경을 제공하고, 언제 어디서나 필요한 정보와 애플리케이션을 실행할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 환경 하에서 최대한 서버의 활용률을 높이고 낭비하는 자원을 줄이기 위해 서버 가상화 기법(Server Virtualization)과 가상 OS 메모리 할당 알고리즘을 도입하였다. 서버와 사용자의 수에 따른 메모리 할당 방식을 hard handoff 라고 명하고, 사용자에게 메모리를 적절히 할당할 수 있도록 하였다. 또한 기존 사용자에 대한 메모리 재할당의 경우, Immutable OS와 별도의 사용자 데이터 공간으로 나누어 관리하여 가상 OS의 재접속 시간을 단축시킬 수 있었다.