• Review of KIISC
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• v.19 no.4
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• pp.72-77
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• 2009

가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술로서 서버 및 스토리지, 하드웨어 등을 분리된 시스템이 아닌 하나의 자원 영역으로 간주하여 자원을 필요에 따라 할당할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 가상화 기술을 통해 자원을 통합하여 활용을 극대화하고, 운영비용 절감 및 공간절약의 효과를 얻을 수 있다. 그러나 가상화 가술을 제공하는 가상화 소프트웨어의 경우, 소프트웨어 자체에서 발생할 수 있는 보안 취약점이 존재하게 되고, 이를 이용한 보안 위협 요소는 가상화 환경 기반의 클라우드 컴퓨팅 서비스의 신뢰도를 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상머신(VM : Virtual Machine)이 갖는 취약점 분석을 통하여 가상화 환경에서 발생 가능한 보안 위협을 정의하고, 분석 결과를 기반으로 클라우드 컴퓨팅의 가상화 환경에서 고려해야할 보안 문제 및 대응 방안을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.352-356
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• 2010

오늘날 가상화 시스템에 대한 관심은 증대되고 있다. 가상화 시스템은 그 자체가 가지고 있는 가능성과 컴퓨팅 시스템 환경에 가져다줄 이득으로 많은 관심을 받고 있다. 환경을 생각한 그린 컴퓨팅 기술, 서버의 유휴 자원에 대한 활용도를 높이기 위한 가상화 서버 시스템의 도입, 서버 가상화를 통한 서버 공간의 활용 등 많은 이득을 취할 수 있다. 본 논문에서는 많은 가상화 시스템에 대하여 활용도를 높이기 위해서 이질적인 가상화 시스템의 자원을 통합적으로 관리할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 서로 다른 가상화 시스템을 통합 프레임워크에서 관리할 있도록 하여 시스템의 이식성을 향상시키고 관리자가 다른 가상화 시스템을 사용하더라도 쉽게 다가갈 수 있도록 하여 관리의 편의성을 증대시킨다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.4
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• pp.69-78
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• 2009

가상화는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위한 기반 기술로 서버, 스토리지, 네트워크 등과 같은 컴퓨팅 자원을 통합 관리하면서 필요에 따라 자원을 할당함으로써 자원 활용률을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있도록 한다. 또한 가상화된 자원에 대한 높은 확장성과 안정성을 제공할 수 있다. 최근에 클라우드 컴퓨팅에서 제공하는 스토리지 서비스는 이러한 가상화 기술 중에서 스토리지 가상화 기술을 기반으로 한다. 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 요구하는 스토리지 가상화 기술과 클라우드 스토리지 서비스에 대해 살펴본다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.9
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• pp.572-577
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• 2017

Virtualization allows multiple virtual machines to share the resources of a physical machine in order to utilize idle resources. The purpose of virtualization is the efficient allocation of resources among virtual machines. However, the efficient allocation of resources is difficult because the workload characteristics of each virtual machine cannot be understood in the current virtualization environment. This causes performance interference among virtual machines, which leads to performance degradation of the virtual machine. Previous works have been carried out to develop a method of solving such performance interference. This paper introduces a representative method, a CPU scheduling method that guarantees I/O performance by using feedback control to solve performance interference. In addition, we compare and analyze a model-based feedback control method and a dynamic feedback control method.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.10
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• pp.1101-1108
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• 2015

In this paper, to provide a method and system for providing a network separation virtual machine environment. How to provide this virtual machine environment include phase generating necessary virtual resource requirement for the perform of virtual function and transfer to network changing protocol about request of registration virtual resource. For this reason, Registration procedure is to use a virtual machine for a virtual computing resource allocation and separation combined network any time, it became possible between servers and clients, or mobile phone. At any time, it is possible to process the work in the same environment as in a computer to access the Internet.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2007.04a
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• pp.96-99
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.446-450
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• 2008

가상화란 직접적으로 보이지 않는 기능에 의해 사용자가 물리적인 자원을 논리적인 자원으로 변환하여 물리적인 제약으로부터 벗어나 보다 유연하게 IT자원을 이용할 수 있게 해 주는 기술이다. 시스템 가상화를 통하여 증대되고 있는 시스템 운용의 복잡성을 크게 줄일 수 있으며, 빈번한 업그레이드등 유지보수에 드는 비용을 크게 절감할 수 있다. 현재 대두되고 있는 가상화 기술별 벤더의 차이점에 대해 비교 분석하였다.

• 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.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.4
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• pp.51-59
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• 2017

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.541-542
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• 2021

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 고성능 컴퓨팅을 지원하기 위해 사용자에게 GPU(Graphic Processing Unit)가 할당된 가상머신을 제공하여 사용자가 고성능 응용을 실행할 수 있도록 지원한다. 일반적인 컴퓨팅 환경에서 한 명의 사용자가 GPU를 독점해서 사용하기 때문에 자원 경쟁으로 인한 문제가 상대적으로 적게 발생하지만 독립적인 여러 사용자가 컴퓨팅 자원을 공유하는 클라우드 환경에서는 자원 경쟁으로 인해 서로 성능 영향을 미치는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 여러 개의 가상머신이 단일 GPU를 공유하는 RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU 가상화 환경에서 다수의 가상머신이 GPGPU(General Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행할 때 GPU 메모리 입력 경쟁으로 인해 발생하는 커널 함수의 실행 지연 문제를 분석한다.