• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.5-6
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• 2012

본 논문에서는 가상머신에서 수행되는 어플리케이션의 서비스 품질을 보장하고, 클라우드 클러스터의 운영비용을 절감시킬 수 있는 자원 할당 감축기법을 제안한다. 이 기법은 가상머신의 자원 사용량 변화 추세를 분석하고 이를 토대로 확률적인 접근을 사용하여 새로운 자원 할당 감축량을 결정한다. 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하면 가상머신의 이주가 필요하다. 이때 발생하는 다운타임동안 가상머신의 어플리케이션은 서비스를 수행할 수 없기 때문에 클라우드 시스템의 성능이 저하된다. 따라서 성능평가에서는 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하는 횟수를 측정하여 Greedy 기법과 비교 평가함으로써 제안한 기법이 자원 할당 감축에 우수함을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4165-4187
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• 2016

As an emerging technology, cloud computing is a revolution in information technology that attracts significant attention from both public and private sectors. In this paper, we proposed a dynamic approach for live migration to obviate overloaded machines. This approach is applied on OpenStack, which rapidly grows in an open source cloud computing platform. We conducted a cost-aware dynamic live migration for virtual machines (VMs) at an appropriate time to obviate the violation of service level agreement (SLA) before it happens. We conducted a preemptive migration to offload physical machine (PM) before the overload situation depending on the predictive method. We have carried out a distributed model, a predictive method, and a dynamic threshold policy, which are efficient for the scalable environment as cloud computing. Experimental results have indicated that our model succeeded in avoiding the overload at a suitable time. The simulation results from our solution remarked the very efficient reduction of VM migrations and SLA violation, which could help cloud providers to deliver a good quality of service (QoS).

• 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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권1호
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• pp.61-65
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• 2012

Many public organizations have been adopting and operating various servers. These servers run on Windows, Unix, and Linux operating systems that generally use less than 10% of their capacity. For migrating a public organization to cloud computing, we must first virtualize the server environment. This article proposes a strategy for server virtualization that the National IT Industry Promotion Agency (NIPA) has done and describes the effects of a public organization migrating to cloud computing. The NIPA Computer Center planned an effective virtualization migration on various servers. This project of virtualization migration was conducted with the existing policy of separate x86 servers and Unix servers. There are three popular approaches to server virtualization: a virtual machine model, a paravirtual machine model, and virtualization at the operating system layer. We selected a VMware solution that uses the virtual machine model. We selected servers for virtualization in the following manner. Servers were chosen that had the highest rate of service usage and CPU usage and had been operating for five years or more. However, we excluded servers that require 80% or greater rates of CPU usage. After adopting the server virtualization technique, we consolidated 32 servers into 3 servers. Virtualization is a technology that can provide benefits in these areas: server consolidation and optimization, infrastructure cost reduction and improved operational flexibility, and implementation of a dual computing environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4320-4333
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• 2017

Energy-efficient virtual resource allocation algorithm has become a hot research topic in cloud computing. However, most of the existing allocation schemes cannot ensure each type of resource be fully utilized. To solve the problem, this paper proposes a virtual machine (VM) allocation algorithm on the basis of multi-dimensional resource, considering the diversity of user's requests. First, we analyze the usage of each dimension resource of physical machines (PMs) and build a D-dimensional resource state model. Second, we introduce an energy-resource state metric (PAR) and then propose an energy-aware multi-dimensional resource allocation algorithm called MRBEA to allocate resources according to the resource state and energy consumption of PMs. Third, we validate the effectiveness of the proposed algorithm by real-world datasets. Experimental results show that MRBEA has a better performance in terms of energy consumption, SLA violations and the number of VM migrations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1735-1738
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• 2010

가상화는 하나의 물리적 시스템을 논리적으로 분할해 자원 공유의 효율성을 극대화하는 기술이다. 하지만 가상화에 필수적인 시스템의 추상화는 자원 관리의 복잡도를 증가시켜 하드웨어 장치의 로드 발생을 야기한다는 문제점이 있다. 가상 머신 마이그레이션(migration)은 로드를 발생시키는 가상 머신을 자원적 여유가 있는 시스템으로 이동시키는 기술이며, 기존의 기법들은 메모리상의 실행 컨텍스트의 이동 비용을 최소화하기 위한 방법에 초점을 맞추고 있다. 하지만 네트워크를 통한 스토리지의 공유가 어려운 WAN(wide area network) 환경에서는 실행 컨텍스트뿐만 아니라 가상 머신 이미지 자체의 이동이 불가피하며, 이는 많은 비용을 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 가상 머신간 파일 블록 공유를 통한 WAN 환경에서의 효율적인 가상 머신 마이그레이션 기법을 제안하고, 실험을 통해 제안 기법에 대한 분석 및 평가를 실시하였다.

• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.35-43
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• 2020

Cloud computing integrates computing resources such as servers, storage, and networks with virtualization technology to provide suitable services according to user needs. Due to the structural characteristics of sharing physical resources based on virtualization technology, threats to availability can occur, so it is essential to respond to availability threats in cloud computing. Existing over-provisioning method is not suitable because it can generate idle resources and cause under-provisioning to degrade or disconnect service. System resources must be allocated in real-time according to the system load to guarantee the cloud system's availability. Through appropriate management measures, it is necessary to reduce the system load and increase the performance of the system. This paper analyzes the work response time according to the allocation or migration of virtual machines and discusses an efficient resource management method considering the system load.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-111
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• 2016

모바일 기기로부터 클라우드 서버로 태스크를 오프로딩하는 방법은 클라우드랫(cloudlet)의 도입으로 인해 향상되었다. 동적 오프로딩 알고리즘을 통해 모바일 장비는 수행할 타스크에 적절한 서버를 선택할 수 있다. 하지만 현재의 태스크 분배 방식은 의사결정에서 중요한 VM의 수를 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클러스터된 데이터 센터에서 동적인 타스크 분배 방법을 제시한다. 또한 서버에서 자원의 과부하를 방지하기 위해 할당된 CPU에 따라 VM을 균형있게 클라우드 서버에 이주시키는 VM이주 기법을 제안한다. 클라우드 서버의 이주 방법을 향상시키기 위해 최대 CPU 관점에서 데이터 센터의 자원 용량도 고려한다. 시뮬레이션 결과, 제시한 태스크 분배 기법이 전반적으로 시스템의 성능을 향상시켰음을 나타내었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.473-478
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• 2016

가상화 기술은 한정된 물리자원을 추상화하여 다수의 가상 자원 형태로 사용자에게 제공하는 기술로써 자원 활용률을 높이고 유동적으로 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 한정된 물리자원을 다수의 가상머신이 공유하는 가상화 기술의 특성상, 자원 공유로 인한 성능 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 이는 호스트 운영체제의 CPU 스케줄러가 가상머신에서 실행중인 프로세스의 특성을 고려하지 않고 스케줄링 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되었지만 실제 근본적인 성능 간섭의 원인 분석에 대해서는 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 KVM 기반 가상화 환경에서 가상머신의 성능 간섭의 원인을 분석하기 위해 다양한 시나리오에서의 프로파일링을 수행하고, 그 결과를 분석하여 CPU 스케줄링 관점에서 성능 간섭 현상의 원인과 그 해결 방안을 제시한다.