클라우드 컴퓨팅 서비스 시장이 성장하면서, 서비스 제공자들은 전력 사용량 감소와 서비스 수준을 보장하는 등의 여러 가지 문제와 맞딱드리게 되었다. 이런 문제에 대한 원인 중 하나는 자원 효율성을 높이기 위해 도입한 가상머신 기반의 서버 통합 정책이다. 현재의 가상머신 기술들은 아직까지 완벽한 격리수준을 제공하지 못하기 때문에, 같은 노드에 배치된 가상머신들은 자원을 공유하면서 서로 간에 간섭을 일으키게 된다. 본 연구에서는 가상머신끼리 공유하는 자원 중 프로세서의 말단 캐시(Last-level Cache, LLC)에서의 간섭을 최대한 줄여서 성능을 극대화하기 위한 방법을 제안한다.
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.
가상화는 다중의 온라인 서비스를 소규모의 컴퓨팅 자원에 배치하는 혁신적인 접근방식이다. 가상화된 서버 환경은 가상머신 (virtual machine: VM)으로 불리는 플랫폼의 다중 성능사이에 공유되는 컴퓨팅 자원들을 허용한다. 서버 가상화를 통해 응용 서버는 가상머신 으로 인캡슐 되었으며 CPU나 메모리 자원 풀에 API와 함께 재배치되었다. 네트워킹과 보안은 네트워크 가상화라는 새로운 소프트웨어 추상화 계층으로 이동하기 시작했으며, 가상 네트워크를 생성함으로써 여러 응용에 대하여 네트워킹과 보안을 빠르게 배치할 수 있게 되었다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 시스템 분석을 위한 함축된 모델링 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 가상 스위치를 기반으로 한 네트워크 가상화 SRN 모델을 개발하고 모델에서 관심 있는 성능지표인 스위칭 지연과 처리율에 대한 수치결과를 가상 스위치 용량과 실행 중인 가상머신 수에 따라 구한다. 이들 성능지표는 SRN 모델에서 적절한 보상율을 제공하는 함수의 기댓값으로 표현되어 그 해가 구해진다.
현재 다양한 플랫폼에서 수행되는 가상기계가 개발되고 있으며 특히 소규모 장치들에 내장되어 가고 있다. 소규모 장치는 제한된 시스템 자원을 가지고 있기 때문에 적은 자원을 효율적으로 관리하기 위한 방법이 제시되어야 한다. 본 논문에서는 Palm장치를 위한 가상기계인 Waba를 기반으로 하여 소규모 장치에서 작동되는 가상기계를 설계하였다. 이를 위해 전체 시스템 구조를 설계한 후 실제 실행과정의 각 단계에서 수행되는 세부 동작을 정의하였으며 실행을 위한 초기화 과정과 인터프리터의 세부 구조에 대해 설계하였다.
클라우드 서비스가 발전됨에 따라 자원공유를 위한 가상머신의 활용도 점차 증진되고 있다. 그러나 이러한 가상머신의 활용으로 인하여 가상 영역에 따른 보안위협이 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문은 가상 영역에 따른 보안위협으로부터 보다 안전하고 유동적인 대처를 하기 위한 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 물리관제센터와 가상관제센터의 연동을 통하여 상호간의 현황을 알 수 있음으로써 가상머신 모니터링, 플랫폼 간 공격연관성 분석 등이 용이하며 자원고갈공격이나 DDoS 공격과 같은 위협으로부터 안전하다. 제안하는 시스템은 향후 클라우드 서비스 운용시 물리영역과 가상영역을 총괄적으로 관리하는 통합관제센터 활용에 적합할 것으로 보인다.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
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.
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.
그리드 컴퓨팅은 분산된 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하며 자원을 공유하여 성능을 높이고 비용을 절감 할 수 있는 시스템이다. 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용되는 노드는 높은 성능을 가지고 있지만 단일 운영체제가 모든 하드웨어 자원을 제어하기 때문에 작업 진행시 부하가 높을 때 유휴자원을 쉽게 활용 할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 서버에 가용된 자원을 효율적으로 사용 할 수 있도록 가상화를 적용하고 구성된 가상환경에 작업 스케줄링을 대행 할 수 있는 마스터노드를 이용하는 작업 스케줄링을 제안한다.
하드웨어 컴퓨팅 자원의 성능을 최대로 활용하기 위한 소프트웨어 기술로 가상 머신 기술이 활발하게 사용되고 있다. 또, 하드웨어 컴퓨팅 자원의 병렬성을 극대화하기 위한 소프트웨어 기술로 함께 주목 받고 있는 기술이 분산 병렬 프로그래밍 기술이다. 그러나 가상머신에서 데이터를 병렬로 처리할 경우 I/O의 속도 저하 문제 등과 같은 단점이 있다. 본 논문에서는 성능 저하 없이 가상 머신에서 병렬 프로그래밍을 수행할 수 있도록 가상 머신에서의 태스크 개수 결정을 위한 선행 연구로서, 가상 머신 환경을 만들고, 여러 가지 속성 값을 변경하여 MapReduce 성능 평가결과를 보인다. 본 논문에서 수행한 실험의 결과는 가상머신에서의 MapReduce 태스크 결정 방법으로 연구에 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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