• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권3호
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• pp.476-490
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• 2017

In the centralized cloud controlled environment, the decision-making and monitoring play crucial role where in the host controller (HC) manages the resources across hosts in data center (DC). HC does virtual machine (VM) and physical hosts management. The VM management includes VM creation, monitoring, and migration. If HC down, the services hosted by various hosts in DC can't be accessed outside the DC. Decentralized VM management avoids centralized failure by considering one of the hosts from DC as HC that helps in maintaining DC in running state. Each host in DC has many VM's with the threshold limit beyond which it can't provide service. To maintain threshold, the host's in DC does VM migration across various hosts. The data in migration is in the form of plaintext, the intruder can analyze packet movement and can control hosts traffic. The incorporation of security mechanism on hosts in DC helps protecting data in migration. This paper discusses an approach for dynamic HC selection, VM selection and secure VM migration over cloud environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권6호
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• pp.1398-1417
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• 2013

A method is proposed to reduce excess resources from a virtual machine(VM) while avoiding subsequent migrations for a computer cluster that provides cloud service. The proposed scheme cuts down on the resources of a VM based on the probability that migration may occur after a reduction. First, it finds a VM that can be scaled down by analyzing the history of the resource usage. Then, the migration probability is calculated as a function of the VM resource usage trend and the trend error. Finally, the amount of resources needed to eliminate from an underutilized VM is determined such that the migration probability after the resource reduction is less than or equal to an acceptable migration probability. The acceptable migration probability, to be set by the cloud service provider, is a criterion to assign a weight to the resource reduction either to prevent VM migrations or to enhance VM utilization. The results of simulation show that the proposed scheme lowers migration frequency by 31.6~60.8% depending on the consistency of resource demand while losing VM utilization by 9.1~21.5% compared to other known approaches, such as the static and the prediction-based methods. It is also verified that the proposed scheme extends the elapsed time before the first occurrence of migration after resource reduction 1.1~2.3-fold. In addition, changes in migration frequency and VM utilization are analyzed with varying acceptable migration probabilities and the consistency of resource demand patterns. It is expected that the analysis results can help service providers choose a right value of the acceptable migration probability under various environments having different migration costs and operational costs.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.315-320
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• 2015

클라우드 컴퓨팅에서 서버 가상화는 한 대의 물리적인 서버를 다수의 가상머신으로 분할하여 다양한 운영체제 및 애플리케이션을 구동하는 기술이다. 가상머신의 마이그레이션은 현재 실행 중인 가상머신을 소스 호스트에서 다른 물리적인 장치인 타깃 호스트로 이동하는 것이다. 가상머신의 라이브 마이그레이션은 작업 수행 성능의 최적화와 저전력 지원 및 에너지 절감, 결함포용, 노드들 간의 부하 균형을 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 적응적 VM 라이브 마이그레이션 기법을 제안한다. 이를 위해 적응적 VM 마이그레이션 시점을 결정하는 VM 모니터링 모듈을 제안하고 오픈소스 기반 전가상화를 지원하는 하이퍼바이저를 설계하였다.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.1-12
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• 2021

VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.60-66
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• 2024

Host's data during transmission. Data tempering results in loss of host's sensitive information, which includes number of VM, storage availability, and other information. In the distributed cloud environment, each server (computing server (CS)) configured with Local Resource Monitors (LRMs) which runs independently and performs Virtual Machine (VM) migrations to nearby servers. Approaches like predictive VM migration [21] [22] by each server considering nearby server's CPU usage, roatative decision making capacity [21] among the servers in distributed cloud environment has been proposed. This approaches usage underlying server's computing power for predicting own server's future resource utilization and nearby server's resource usage computation. It results in running VM and its running application to remain in waiting state for computing power. In order to reduce this, a decentralized decision making hybrid model for VM migration need to be proposed where servers in decentralized cloud receives, future resource usage by analytical computing system and takes decision for migrating VM to its neighbor servers. Host's in the decentralized cloud shares, their detail with peer servers after fixed interval, this results in chance to tempering messages that would be exchanged in between HC and CH. At the same time, it reduces chance of over utilization of peer servers, caused due to compromised host. This paper discusses, an roatative decisive (RD) approach for VM migration among peer computing servers (CS) in decentralized cloud environment, preserving confidentiality and integrity of the host's data. Experimental result shows that, the proposed predictive VM migration approach reduces extra VM migration caused due over utilization of identified servers and reduces number of active servers in greater extent, and ensures confidentiality and integrity of peer host's data.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1501-1518
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• 2016

This paper presents an effective management of VM (Virtual Machine) for heterogeneous cloud using Common Deployment Model (CDM) brokering mechanism. The effective utilization of VM is achieved by means of task scheduling with VM placement technique. The placements of VM for the physical machine are analyzed with respect to execution time of the task. The idle time of the VMis utilized productively in order to improve the performance. The VMs are also scheduled to maintain the state of the current VM after the task completion. CDM based algorithm maintains two directories namely Active Directory (AD) and Passive Directory (PD). These directories maintain VM with proper configuration mapping of the physical machines to perform two operations namely VM migration and VM roll back. VM migration operation is performed from AD to PD whereas VM roll back operation is performed from PD to AD. The main objectives of the proposed algorithm is to manage the VM's idle time effectively and to maximize the utilization of resources at the data center. The VM placement and VM scheduling algorithms are analyzed in various dimensions of the cloud and the results are compared with iCanCloud model.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1892-1912
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• 2022

With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권6호
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• pp.278-283
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• 2016

최근 폭발적으로 증가하는 사용자 데이터가 클라우드에 저장됨에 따라 고품질의 일관된 성능으로 클라우드 스토리지 서비스를 제공하는 것이 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 클라우드 관리를 위한 가상머신 이주(migration)로 인해 스토리지 서비스의 품질이 저하될 수 있다. 특히 플래시 캐시를 사용하는 환경에서는 가상머신 이주가 실행 될 경우 기존 서버에 예열된 캐시를 잃고 새로운 머신에서 콜드 스타트하는 문제가 발생한다. 본 논문은 위의 문제를 해결하기 위해 가상머신 이주로 인한 캐시의 콜드 스타트 문제를 시연 및 분석하고 플래시 캐시의 효율적인 핫 스타트를 수행하는 캐시미어 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1-7
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• 2014

본 논문에서는 클라우드 클러스터에서 가상머신(VM: Virtual Machine)의 재배치시간을 단축할 수 있는 VM 재매핑 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력으로 주어진 VM 맵으로부터 순차적으로 이주해야 하는 VM들을 찾고 그 중 일부 VM들의 목적지를 교환함으로써 VM 재배치시간을 단축한다. 목적지가 교환될 VM은 이주 완료시간시간과 물리머신들의 가용 자원량을 근거로 하여 선정된다. 그리고 목적지 교환은 VM 재배치 시간이 더 이상 단축될 수 없을 때까지 반복된다. 시뮬레이션을 통하여 VM 맵을 제안한 기법으로 재매핑 했을 때 재매핑 전에 비해 VM 재배치 시간이 최대 42.7% 단축되었음을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.215-218
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• 2012

스팟 인스턴스(Spot instance)는 클라우드 환경에서 사용자가 제시한 입찰 가격으로 클라우드 내의 자원을 이용하여 작업을 수행할 수 있게 하는 새로운 방식이다. 사용자는 자신의 입찰 금액이 클라우드 내의 스팟 인스턴스 가격을 초과하는 한 인스턴스를 실행할 수 있다. 그러나 입찰 가격이 스팟 가격보다 낮다면 작업 실패가 발생하고, 이로 인해 작업 완료 시간은 지연되며 서비스 품질은 저하된다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 스팟 인스턴스에서 사용자 비드가 초과되어 작업 수행이 중지된 VM에 대하여 체크포인트 기법과 VM 이주(migration) 기법을 이용함으로써 작업 대기 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 작업 중인 스팟 인스턴스에서 작업 실패가 발생할 경우 다른 인스턴스로 이주하여 작업을 재수행하는 기법이다. 실험 결과는 제안하는 VM 이주 기법이 작업을 수행할 수 있는 스팟 인스턴스의 가용성을 증가시킬 수 있음을 보여준다.