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.
To remove the logical error inexpensively, in this paper, we propose new concept of VPLF(Virtual PLC Framework) which consists of VPLE(Virtual PLC Editor), Virtual Machine(Virtual Machine), VMC(Virtual Machine Control panel), Virtual PLC Program Editor(VPLPE) and Object Inspector. VPLC is for PLC hardware and software and VM is for the target to be controlled. VPLC has an individual editor and the screen of configuration. With using individual editor in VPLC, we can edit and compile to PLC ladder program. In VM, there are many kinds of object for machine elements, actuator, sensor and so on. The VPLC and VM are interlinked each other and controlled by the PLC program in real time. So, we can get the powerful realization as the machine is ...
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.
Cloud computing is an evolving computing paradigm that has influenced every other entity in the globalized industry, whether it is in the public sector or the private sector. Considering the growing importance of cloud, finding new ways to improve cloud services is an area of concern and research focus. The limitation of the available Virtual Machine Load balancing policies for cloud is that they do not save the state of the previous allocation of a virtual machine to a request from a Userbase and the algorithm requires execution each time a new request for Virtual Machine allocation is received from the Userbase. This problem can be resolved by developing an efficient virtual machine load balancing algorithm for the cloud and by doing a comparative analysis of the proposed algorithm with the existing algorithms.
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.
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.
본 논문은 소규모 장치 및 모바일 장치 등에 탑재되고 있는 KVM, Waba VM의 탑재 기법 및 네이티브 코드 연결 기법을 기반으로 임베디드 시스템에 적합한 가상기계의 정적/동적 라이브러리 연결 기법에 관한 연구이다. 이를 위해, KVM, Waba VM의 네이티브 함수 연결 기법을 기반으로 정적/동적 라이브러리 함수 연결을 위한 새로운 네이티브 함수 테이블을 구현하였다. 또한 구현된 기법을 이용하여 다양한 실험 및 분석 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 개발된 가상 머신(VM, Virtual machine) 기반 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 시스템 식별 기법을 이용하여 진단을 위한 파라메터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다 개발된 진단 플랫폼은 기존의 DC-DC 컨버터의 제어기와 직렬 통신으로 연결되어 있으며 웹을 통해 주요 제어 변수의 설정과 모니터링이 가능하도록 제작되었다. 웹 서비스를 위해서 스트롱암(StrongArm) 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스(linux) 환경에서 자바 가상 머신(java VM)을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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