• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.312-334
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• 2023

In large-scale computing, cloud computing plays an important role by sharing globally-distributed resources. The evolution of cloud has taken place in the development of data centers and numerous servers across the globe. But the cloud information centers incur huge operational costs, consume high electricity and emit tons of dioxides. It is possible for the cloud suppliers to leverage their resources and decrease the consumption of energy through various methods such as dynamic consolidation of Virtual Machines (VMs), by keeping idle nodes in sleep mode and mistreatment of live migration. But the performance may get affected in case of harsh consolidation of VMs. So, it is a desired trait to have associate degree energy-performance exchange without compromising the quality of service while at the same time reducing the power consumption. This research article details a number of novel algorithms that dynamically consolidate the VMs in cloud information centers. The primary objective of the study is to leverage the computing resources to its best and reduce the energy consumption way behind the Service Level Agreement (SLA)drawbacks relevant to CPU load, RAM capacity and information measure. The proposed VM consolidation Algorithm (PVMCA) is contained of four algorithms: over loaded host detection algorithm, VM selection algorithm, VM placement algorithm, and under loading host detection algorithm. PVMCA is dynamic because it uses dynamic thresholds instead of static thresholds values, which makes it suggestion for real, unpredictable workloads common in cloud data centers. Also, the Algorithms are adaptive because it inevitably adjusts its behavior based on the studies of historical data of host resource utilization for any application with diverse workload patterns. Finally, the proposed algorithm is online because the algorithms are achieved run time and make an action in response to each request. The proposed algorithms' efficiency was validated through different simulations of extensive nature. The output analysis depicts the projected algorithms scaled back the energy consumption up to some considerable level besides ensuring proper SLA. On the basis of the project algorithms, the energy consumption got reduced by 22% while there was an improvement observed in SLA up to 80% compared to other benchmark algorithms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권8호
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• pp.1825-1842
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• 2013

Rapid growth of the IT industry has led to significant energy consumption in the last decade. Data centers swallow an enormous amount of electrical energy and have high operating costs and carbon dioxide excretions. In response to this, the dynamic consolidation of virtual machines (VMs) allows for efficient resource management and reduces power consumption through the live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), this leads to stipulations in dealing with energy-performance trade-offs, as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a heuristic based resource allocation of VM selection and a VM allocation approach that aims to minimize the total energy consumption and operating costs while meeting the client-level SLA. Our experiment results demonstrate significant enhancements in cloud providers' profit and energy savings while improving the SLA at a certain level.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.192-194
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• 2013

가상화 기술의 발달은 클라우드 데이터센터(cloud datacenter)에서의 서버 통합(server consolidation)을 지원하며 이를 통하여 물리적 머신(physical machine, PM) 관리 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 서버가 통합됨에 따라 가상 머신(virtual machine, VM) 간섭이 생길 수 있고 이는 성능 감소의 원인이 된다. 따라서 VM 간섭과 PM 관리 비용을 감소시키는 것은 트레이드오프(trade-off)를 이루며 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 VM 간섭 계측(quantizing)을 위한 기법과 비용 효율적 VM 배치(placement)를 위한 휴리스틱(heuristics)을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.173-176
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• 2014

구동에 필요한 다수의 Virtual Machine을 물리적 서버 안에 Consolidation하게 구성하면, 물리적 서버의 개수를 최소화시켜 에너지 소모를 줄일 수 있다. 이 논문에서는, 하드웨어 요구량에 따른 Virtual Machine Consolidation과 시간 패턴에 따른 Virtual Machine Consolidation을 Energy Saving 관점으로 비교하고, 에너지 효율적인 Virtual Machine Consolidation 알고리즘을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.61-69
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• 2015

가상 머신 기술을 통하여 가상머신은 적은 숫자의 물리적 서버에 통합 될 수 있다. 최대 전력 소비의 60% 이상이 idle한 물리적 서버에서 낭비되는데, 에너지 소모를 줄이는 가장 좋은 방법 중 하나는 컴퓨팅 자원에 대한 제약사항을 가진 배낭 문제 알고리즘을 사용하여 물리적 서버의 개수를 최소화 하는 것이다. 그러나 최적의 Consolidation을 통하여 물리적 서버의 개수를 최소화 하는 컴퓨팅 자원 기반의 가상 머신 배치 기법이 항상 효율적인 에너지 사용을 보장하지는 않는다. 본 논문에서는 동작 시간을 고려하여 에너지 사용을 최소화 할 수 있는 가상머신 Consolidation 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 가상머신의 서비스 시간을 고려하여, 에너지 소비를 최소화하도록 물리적 서버에 가상머신을 배치한다. 다양한 시뮬레이션 결과를 통해서 제안하는 알고리즘이 30%이상의 에너지 절약 효과를 얻는 것을 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.4759-4775
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• 2015

The reduction of power consumption in large-scale datacenters is highly-dependent on the use of virtualization to consolidate multiple workloads. However, these consolidation strategies must also take into account additional important parameters such as performance, reliability, and profitability. Resolving these conflicting goals is often the major challenge encountered in the design of optimization strategies for cloud data centers. In this paper, we put forward a data center monitoring strategy which dynamically alters its approach depending on the cloud system's current state. Results show that our proposed scheme outperformed strategies which only focus on a single metric such as SLA-Awareness and Energy Efficiency.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.204-206
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• 2012

SMP(Symmetric Multi-Processing)는 Shared memory bus 를 사용함으로써 scalability 가 제한적이었다. 이런 SMP의 scalability 제한을 극복하기 위해 제안 된 것이 NUMA(Non Uniform Memory Access)이다. NUMA는 memory bus 를 CPU 별 local 하게 가지고 있어 자신이 가지는 memory 영역에 대해서는 다른 영역을 접근하는 것 보다 더 빠른 latency 를 가지는 구조이다. Local 한 memory 영역의 존재는 scalability를 높여 주었지만 서버 가상화 환경에서 VM을 동적으로 scheduling 을 하였을 때 VM의 page 가 실행되는 core 의 local 한 메모리 영역에 존재하지 않게 되면 remote access로 인해 local access보다 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 서버 가상화 환경에서 최신 architecture인 AMD bulldozer에서 NUMA affinity가 위반되었을 때 발생하는 성능 저하와 어떤 상황에서 이런 NUMA affinity가 위반되어도 성능저하가 없는지 연구하였다.

• 보존과학회지
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• 제24권
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• pp.43-56
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• 2008

현재 철제유물 강화처리 시 사용하는 아크릴계 수지인 Parabid NAD10은 용제로 VM&P Naphtha만을 사용하고 있다. 그러나 이를 사용하여 강화처리 할 경우 코팅 후의 광택이 높아 전시 및 관람에 불편함을 준다는 문제가 제기되고 있다. 이러한 단점 보완을 위해 대체 용제로 YK-VMP를 선정하여 각 용제별 코팅 특성을 비교 분석하였다. 표면관찰, 박막 두께, 접착력, 접촉각 및 표면에너지, 광택도, 황변실험, EIS 평가 등의 일련의 분석을 통해 용제별 코팅 특성을 비교한 결과, 기존의 VM&P Naphtha를 대신하여 YK-VMP를 사용하여도 강화처리 효과에는 큰 영향을 주지 않으면서도 광택을 더 낮춰주는 효과가 나타나는 것을 확인하였다.

• 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.