• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권3호
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• pp.81-84
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• 2015

클라우드 서비스는 다양한 장점들 덕분에 현대 IT 사업에서 주목을 받고 있다. 클라우드 환경에서 사용자의 요구는 동적이기 때문에 서비스 제공자는 사용자 요구량을 예측하고 이를 기반으로 자원을 제공하는 VM(Virtual Machine) 프로비저닝 기법이 필요하다. VM 프로비저닝은 사용자의 QoS를 만족시키고 자원 관리 비용을 최소화하여 서비스 제공자의 이득을 최대화하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적인 VM 프로비저닝을 위해 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 이를 기반으로 서비스 제공자의 총 경비에 대한 기대 값을 최소화시키기 위한 새로운 VM 프로비저닝 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위하여 실제 데이터를 이용하여 자원 요구 예측량과 자원 제공량을 계산하고, 이를 다른 기법들과 비교함으로써 제안 기법이 서비스 제공자의 총 경비를 최소화함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권8호
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• pp.525-533
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• 2009

그리드 환경에서 작업에 필요한 파일은 스테이징 기법에 의해서 전송된다. 이때 요구되는 파일이 대용량일 경우 전송에 걸리는 시간이 늘어나 작업의 시작 시간을 지연시키게 되다. 또한, 이는 작업의 전체 실행 시간을 증가시키는 요인이 되어서 작업처리량을 감소시키는 결과를 가져오게 된다. 따라서 이러한 파일 전송 시간 때문에 생기는 오버헤드를 줄인다면 그리드에서 실행되는 작업의 효율을 상당히 향상 시킬 수 있다. 이러한 사실에 근거하여 본 논문에서는 그리드에서 효율적인 작업 처리를 위한 파일 프로비저닝 기법으로서 다음과 같은 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, RA-RFT라는 방법을 제안한다. RA-RFT는 Globus Toolkit에서 파일 전송을 담당하는 RFT가 리플리카를 관리하는 RLS의 정보를 이용할 수 있도록 RFT를 확장한 것이다. RA-RFT는 파일 전송 시 가용한 리플리카들로부터 파일을 분할 전송함으로써 대용량 파일 전송 시간을 단축시킬 수 있다. 둘째 리모트 링크라는 방법을 제안한다. 리모트 링크는 파일을 계산 노드로 직접 전송하지 않고 계산 노드에서 파일에 원격 접근할 수 있는 방법을 제공한다. 원격 접근 방법을 이용함으로써 계산 노드의 저장 공간을 절약할 수 있고 선반입을 통해서 효율적인 파일 프로비저닝을 가능하게 한다. 우리는 이러한 두 가지 방법이 기존 그리드 환경에서 사용하고 있는 스테이징 방식보다 우월한 성능을 보여준다는 것을 다양한 실험을 통해서 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.65-68
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• 2018

오늘날 네트워크 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 네트워크 트래픽 또한 증가하고 있다. 이는 네트워크 서비스 구성을 복잡하게 만들어 최종 사용자에게 전달되는 네트워크 기능의 동적 구성이 요구된다. Service Function Chaining (SFC)은 일련의 Service Function (SF) 세트로 구성된 새로운 네트워크 서비스 배포 모델이다. SFC는 특정 서비스에 따라 플로우를 분류하여 네트워크 운영자의 효율적인 서비스 제공을 보장한다. SFC의 성능은 SFC를 구성하는 SF Instance (SFI)와 상관 관계를 가진다. 이때 다수의 SFC 환경에서 단일의 SFI 사용 시, 트래픽 오버플로우가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 확장 가능한 SFC 프로비저닝을 위한 Monitoring as a Service (MaaS)를 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.439-448
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• 2017

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.37-47
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• 2011

클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.91-101
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• 2024

데이터 집약적이고 메모리 변동성이 높은 워크플로의 이식성 보장을 위해 컨테이너 가상화 기술이 사용되고 있다. 그리고 쿠버네티스는 이러한 컨테이너 애플리케이션들을 관리하기 위한 오케스트레이션 도구로써 사실상 표준으로 사용되고 있다. 클라우드 사용자는 리소스 부족으로 인한 컨테이너 재시작을 방지하기 위해 컨테이너 애플리케이션을 오버프로비저닝하는 경향이 있다. 그러나 과도한 오버프로비저닝은 CPU, 메모리 등 시스템 리소스의 사용량을 낮아지게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 컨테이너 리소스를 초과 사용하는 방식이 널리 사용되고 있으나, 지나친 메모리 리소스 초과 사용은 노드의 메모리 부족으로 인해 연쇄적인 컨테이너 재시작을 유발할 수 있다. 컨테이너 재시작 발생 시 작업을 처음부터 다시 시작해야 하므로 많은 상태저장 애플리케이션이 포함된 메모리 변동성이 높은 컨테이너에 큰 오버헤드를 유발할 수 있다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 메모리 초과 사용 시 컨테이너 재시작을 완화하는 기법을 제안한다. 메모리 사용량이 많은 노드에서 메모리 할당을 요청할 가능성이 큰 컨테이너를 식별하고 이러한 컨테이너를 일시정지한다. 컨테이너의 CPU 사용량을 크게 줄이면 컨테이너가 일시정지하는 상태와 유사한 효과를 얻을 수 있다. 해당 노드의 메모리 사용량이 개선된 것으로 판단되면 컨테이너의 일시정지를 해제한다. 제안기법을 적용하여 쿠버네티스 환경에서 메모리 변동성이 높은 워크플로를 구동한 경우 제안기법을 사용하지 않았을 때에 비해 컨테이너의 재시작 횟수가 평균 40%, 최대 58% 감소하였다. 그리고 컨테이너 재시작 횟수 감소로 인해 컨테이너 워크플로의 총 실행 시간이 평균 7%, 최대 13% 단축되었다.

• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.1-10
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• 2019

필요한 자원 수를 결정하는 과정은 여러 가지 요인에 따라 달라진다. 자동스케일링은 광범위한 요인에 기초하여 결정하는 메커니즘 중 하나이며 NFV에서 중요한 과정이다. SDN의 출현 이후 네트워크가 클라우드로 전환되고 있기 때문에, 앞으로 더 나은 자원 관리 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해; 네트워크 기능의, 하이퍼스레딩 오버헤드, 요청 수, 실행 시간 등의 요인에 따라 VNFM이 가상 시스템 리소스를 자동 스케일링할 수 있는 솔루션을 제안한다. 하이퍼스레드 가상 코어가 물리적 코어처럼 완전히 작동하지 않는다는 것은 알려진 사실이다. 또한, 다양한 코어의 유형이 다르기 때문에 코어 수를 계산하는 프로세스는 정확하고 정밀하게 측정할 필요가 있다. 플랫폼 독립성은 API를 통해 모니터링 마이크로서비스 솔루션을 제안함으로써 달성된다. 따라서 본 논문에서는 오토스케일링 애플리케이션과 모니터링 마이크로 서비스를 사용하여 네트워크의 기준을 충족하기 위해 리소스 프로비저닝 프로세스를 강화하는 메커니즘을 제안한다.