With the growth of Cloud computing, it is important to consider resource management techniques to minimize the overall costs of management. In cloud environments, each host's utilization and virtual machine's request based on user preferences are dynamic in nature. To solve this problem, efficient allocation method of virtual machines to hosts where the classification of virtual machines and hosts is undetermined should be studied. In reducing the number of active hosts to reduce energy consumption, thresholds can be implemented to migrate VMs to other hosts. By using Fuzzy logic in classifying resource requests of virtual machines and resource utilization of hosts, we proposed an adaptive VM allocation and migration approach. The allocation strategy classifies the VMs according to their resource request, then assigns it to the host with the lowest resource utilization. In migrating VMs from overutilized hosts, the resource utilization of each host was used to create an upper threshold. In selecting candidate VMs for migration, virtual machines that contributed to the high resource utilization in the host were chosen to be migrated. We evaluated our work through simulations and results show that our approach was significantly better compared to other VM allocation and Migration strategies.
When a networked virtual reality system handles composite media audio and video as well as three dimensional computer graphics, the quality of the virtual space is greatly affected by the current available network, and end system resources. Even if the network can preserve a certain amount of resources, the required resources change dynamically according to the user\`s navigation of a large virtual space, and then it may decrease the quality of the virtual space. In this paper, a method for resource allocation is proposed and the proposed system copes with the deterioration of quality of virtual spaces in case that the starvation of system resources occurs. The experimental results show that the proposed method is efficient.
Web consists of the grand virtual system which is made of all connected computers network. We can solve the huge problem which requires high quality in cost performance and powerful computing power to use a numerous idle state system on internet as process it parallel. However, we have to consider heterogeneous computing resources, accessibility, and reliability to carry out parallel system on global environment, not network but whole Internet. In this paper, We the WebImg system which has the power of web computing, and show the flexible task allocation strategy in heterogeneous hosts. Also, we evaluate its performance, moreover the proposed task allocation strategy supplies fault tolerance by controlling host situation at any time.
내장형 실시간 시스템에서는 메모리관리시스템의 구현에 있어 메모리 단편화와 시간 결정성의 문제를 해결하기 위한 방법 중의 하나로 고정크기의 메모리를 할당하는 기법이 사용된다. 내장형 자바가상기계에서도 객체를 관리하는 메모리 구조인 힙에 이를 적용하여 활용할 수 있으며 구현된 예로는 simpleRTJ가 있다. 고정크기 메모리 할당 기법은 구현이 간단하기 때문에 시스템이 단순해지고 실행 시 오버헤드의 발생이 줄어드는 장점이 있다. 하지만 실제 구현에 있어서 구현의 단순화에 초점을 맞추어 프리 리스트가 구성되지 않아 메모리할당에 있어 예상할 수 없는 시간 지연이 있을 수 있으며 이는 실시간성의 보장에 치명적인 결함이 될 수 있다. 또한 배열과 문자열의 구성에 있어 실제 크기를 그대로 사용함으로써 고정크기 할당방식의 장점을 완전히 이용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 실질적인 고정크기 할당방식의 장점을 최대한으로 이용하기 위해 객체와 메소드의 구조, 그리고 힙을 재구성하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.438-441
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2011
최근 태블릿 컴퓨터(Tablet computer) 등 첨단 모바일 기기가 대중화되고 고성능 노트북이 널리 사용되면서 SSD(Solid State Drive)를 주 저장장치로 사용하는 시스템이 증가하고 있다. 이들 시스템에서는 SSD를 가상메모리의 스왑 영역으로 사용하므로 이에 적합한 가상메모리 정책이 필요하다. SSD 제조사는 SSD 내부의 자세한 정보는 제공하지 않기 때문에 최적화된 할당에 어려움이 생긴다. 본 논문에서는 SSD의 내부 상태를 기록하고, VM의 스왑 공간으로 사용 시 각블록 상태를 고려하여 최적화된 할당 페이지를 선택하는 기법을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅 시장과 클라우드 기반 가상화 기술이 꾸준한 성장과 함께 지속적으로 인기를 얻으며 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 가상화 기술 중 하나인 데스크톱 가상화의 실행 속도 개선을 위해 컨테이너 기반 VDI 시스템을 제시하였고 사용자 워크로드 기반 자원 할당된 컨테이너를 제공하기 위해 사용자 워크로드 패턴에 따른 Preset 자원 결정 과정을 제시한다. 또한, Preset 자원이 할당 된 컨테이너를 생성과 사용자 워크로드 맞춤형 컨테이너를 제공하기 위한 기반으로 VDI 컨테이너의 자원 사용량 데이터를 K-means 알고리즘을 사용하여 군집 분석을 수행하였다.
지역별 또는 구역별 어업관리(Area-based management of Fisheries)는 해당 지역 또는 구역에 특수한 생태환경 및 지역관련 정보를 고려할 수 있는 순응적(adaptive) 관리제도로써 이에 대한 연구와 관심이 고조되고 있다. 각 지역 및 구역에 대한 총허용가능어획량(TAC)의 전통적인 할당은 각 지역 및 구역별 양륙양의 역사적 자료에 의존해왔다. 이러한 총허용가능어획량의 할당은 중앙집권적이고 해당 지역에서의 어획에 대한 어떠한 유연성을 제공하지 못하고 있다. 하지만 특정 지역 및 구역을 관리하는 법적 실체(legal entity)인 가상자원단위(Virtual Population Units: VPU)를 이용한 어업관리 하에서는 어획에 대한 유연성과 할당된 자원에 대해 상당한 자율성을 가지고 있다. 본 논문은 가상자원단위가 어떻게 지역 및 구역별 어업관리에 적용될 수 있는지를 보여준다.
계산과학분야에서 컴퓨팅자원을 사용하는 사용자들은 수천 개의 CPU 규모의 클러스터단위로 컴퓨팅 자원을 사용한다. 자원의 크기에 따라 작업 실행 시간이 줄어들기 때문에 사용자들이 정확하고 빠른 연구결과를 얻기 위해서는 많은 컴퓨팅자원이 필요하다. 하지만 컴퓨팅자원의 한계와 비용의 문제로 모든 사용자들이 원하는 자원을 할당 받지 못한다. 본 논문에서는 컴퓨팅자원을 가상머신 클러스터 단위로 제공하는 방법과 자원의 낭비를 줄이기 위한 가상머신 동적 할당방법을 구현하였다.
다양한 이종의 클라우드 서비스 제공자들은 자원 할당 기간에 기반하여 온디맨드(On-demand) 및 예약형(Reserved) 인스턴스 2 가지로 구분하여 할당하는 가상 머신 인스턴스의 가격을 결정한다. 즉 자원 할당 기간이 상대적으로 짧은 온디맨드 인스턴스의 경우에는 가격이 비싸지만 할당 기간이 상대전으로 긴 예약형 인스턴스는 가격이 저렴하게 책정된다. 본 논문에서는 이와 같은 가격 정책을 기반으로 적응적 예약형 기반 가상 자원 관리 기법을 소개하여 동일한 클라우드 서비스를 달성하면서도 비용을 효과적으로 절감할 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.283-285
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2003
Windows CE .NET 내장형 시스템 환경에서 응용 프로그램을 작성하거나 실행하고자 할 때 가장 문제가 되는 것은 메모리 관리이다. Windows CE .NET 시스템은 메모리가 작기 때문에 때로는 전체 성능을 위해 메모리가 절약되는 방식으로 관리되어야 한다. 본 논문은 이와 같이 응용 프로그램이 갖는 가상 메모리의 사용 한계를 운명체제의 커널 수준에서 극복하기 위한 것이다. 현재의 Windows CE .NET 커널이 갖는 가상 메모리 관리의 단점을 극복하고 보다 많은 가상 메모리가 사용될 수 있도록 페이지 할당 및 관리를 담당하는 커널의 메모리 관리 루틴에 있어 새로운 알고리즘을 적용하여 효율을 높였으며 응용 프로그램 작성을 통한 실험을 통하여 가상 메모리의 할당 횟수를 늘일 수 있었다. 그리고 전체적인 메모리 관리 시스템의 성능 향상과 시스템의 안정성을 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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