• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.204-226
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• 2018

Big data processing applications have been migrated into cloud gradually, due to the advantages of cloud computing. Hadoop Distributed File System (HDFS) is one of the fundamental support systems for big data processing on MapReduce-like frameworks, such as Hadoop and Spark. Since HDFS is not aware of the co-location of virtual machines in the cloud, the default scheme of block allocation in HDFS does not fit well in the cloud environments behaving in two aspects: data reliability loss and performance degradation. In this paper, we present a novel location-aware data block allocation strategy (LDBAS). LDBAS jointly optimizes data reliability and performance for upper-layer applications by allocating data blocks according to the locations and different processing capacities of virtual nodes in the cloud. We apply LDBAS to two stages of data allocation of HDFS in the cloud (the initial data allocation and data recovery), and design the corresponding algorithms. Finally, we implement LDBAS into an actual Hadoop cluster and evaluate the performance with the benchmark suite BigDataBench. The experimental results show that LDBAS can guarantee the designed data reliability while reducing the job execution time of the I/O-intensive applications in Hadoop by 8.9% on average and up to 11.2% compared with the original Hadoop in the cloud.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1567-1587
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• 2014

Virtual Machine (VM) resource management is crucial to satisfy the Quality of Service (QoS) demands of various multimedia services in a media cloud platform. To this end, this paper presents a VM resource allocation model that dynamically and optimally utilizes VM resources to satisfy QoS requirements of media-rich cloud services or applications. It additionally maintains high system utilization by avoiding the over-provisioning of VM resources to services or applications. The objective is to 1) minimize the number of physical machines for cost reduction and energy saving; 2) control the processing delay of media services to improve response time; and 3) achieve load balancing or overall utilization of physical resources. The proposed VM allocation is mapped into the multidimensional bin-packing problem, which is NP-complete. To solve this problem, we have designed a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, as well as heuristics for quantitatively optimizing the VM allocation. The simulation results show that our scheme outperforms the existing VM allocation schemes in a media cloud environment, in terms of cost reduction, response time reduction and QoS guarantee.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.57-68
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• 2016

게임 애플케이션에서 사용하는 데이터의 크기가 점차 커짐에 따라 물리적인 게임 서버 자원은 점차 늘어 가고 있다. 이에 따라 서버의 I/O 성능을 향상시키기 위해 게임 서버에 I/O 가상화 기술을 도입하고자 하는 요구가 점차 증가하고 있다. 그러나, I/O 지연 시간이 수시로 변하는 게임 서버는 I/O 응답성을 쉽게 보장하기가 힘들다. I/O 가상화 효과를 극대화하기 위해 I/O 응답성 보장은 매우 중요하며 가상 머신의 우선순위에 따라 I/O 지연 시간을 관리할 수 있는 I/O 스케줄링 기법이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가상화 환경에서 최대 I/O 지연 시간을 보장하는 효율적인 지연 제약 스케줄링 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 이용하여 지연시간을 보장하는지 실험을 하여, 패킷의 손실량이 줄고 스케줄링의 공정성이 증가한 것을 확인하였다.

• 과학기술학연구
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• 제12권1호
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• pp.79-106
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• 2012

온라인게임은 인간과 기계의 상호작용적 실행을 연결하여 서사적 구조를 완성해가는 프로그램이다. 실재성이 발생할 수 있는 상황-맥락과 그 맥락적 관계를 생산하는 실행들게임 참가자들은 사소한 여가활동으로 게임을 시작하지만 곧 진지해지곤 한다. 게임이용자들은 그 세계에서 일종의 실재성을 경험하는 것이다. 이 논문은 "무엇이 실재인가?"라는 전통적인 물음을 하는 대신 "어떻게 실재가 발생하는가?"라는 새로운 물음을 전개해나갈 것이다. 특히 과학기술학의 이론적 개념을 정보통신기술 위에서 작동하는 이미지(표상)에 적용하여, 에 초점을 둔다. 이용자들과 게임시스템은 상호적 실행을 통하여 서로의 관계를 자기-참조적으로 강화해가며 고유한 시-공간 프레임(space-time frame)을 구성할 수 있다. 그러한 프레임은 기술적 텍스트적 표상적 역사적 문화적 경제적 사회적인 차원의 이질적인 실행들이 뒤엉킨 물질-기호적 장(material-semiotic field)이다. 그 안에서 게임이미지는 자신의 위치를 가지게 되고, 그 순간 두께를 가진 실재로서 간주된다. 이로써 정보통신기술이 매개하는 전자적 표상(텍스트나 이미지)에 대한 우리의 경험은 우리가 참여하는 시-공간 프레임에 의존한다는 함축을 확인할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.27-33
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• 2016

오늘날 가상화 기술은 가장 유용하게 사용되는 컴퓨팅 기술 중 하나이며 모든 컴퓨팅 환경에서 널리 활용되고 있다. 그러나 가상화 환경의 I/O 계층들은 호스트 머신의 I/O 동작 방식을 인지하지 못하도록 설계되어 있기 때문에 I/O 확장성 문제는 여전히 해결해야 할 문제로 남아 있다. 특히, 다중 큐 SSD가 보조 기억 장치로 사용될 경우, 증가한 잠금 경쟁과 제한된 I/O 병렬화 문제로 가상 머신은 다중 큐 SSD의 공인된 성능을 활용하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 성능 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 CPU마다 전용 큐와 I/O 스레드를 할당하는 새로운 기법을 제안한다. 제안 기법은 성능 저하의 주요한 원인 중 하나인 잠금 경쟁을 효율적으로 분산시키고 또 다른 원인인 Virtio-blk-data-plane의 병렬화 문제를 해소한다. 제안 기법을 평가한 결과 최신 QEMU 보다 IOPS가 최대 155% 향상되는 것을 확인하였다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.291-294
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• 2014

최근 많은 기업들이 빅데이터를 활용할 수 있는 환경을 구축하면서 클라우드 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 클라우드 환경은 기존 가상화 환경에서 발전했으나 그 과정에서 관리, 가상머신, 하이퍼바이저, 하드웨어 등 다양한 영역에서 보안적으로 취약점을 들어내고 있다. 이 중 클라우드 환경의 관리적 측면에서의 보안 기법은 보안 위협을 식별 및 통제함으로써 안전하게 데이터를 저장할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 먼저, 클라우드 서비스를 제공하는 기업과 제공되는 서비스의 종류를 조사하고, 클라우드 환경의 관리적 측면에서 존재하는 보안 위협 요소에 대해서 분석한다. 더불어 최근 발생한 보안 사건 사고들의 사례들을 조사하여 이를 통해 앞으로의 개선 방향을 제시한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.60-70
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• 2018

클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1935-1944
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• 1994

FMS(Flexible Manufacturing System)는 로봇, 수치제어기기 등의 프로그램이 가능한 생산설비 하드웨어로 구성된 분산시스템이다. FMS의 효과적인 운용을 위해서는 생산설비 하드웨어를 통합 제어하기 위한 소프트웨어의 존재가 필수적이다. 그런데 FMS의 복잡성과 다양한 변화가능성은 통합제어 소프트웨어의 구축 및 유지, 보수를 어렵게 한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체지향 FMS 통합제어 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 FMS에 실재하는 셀이 가상 셀 객체로 모델되어, 통합제어를 위하여 필요한 데이터와 연산들이 캡슐화되어 객체지향 데이타베이스에 관리된다. 또한 이 밖의 FMS운용을 위해 필수적인 데이타와 이들간의 관계성도 데이타베이스에 관리된다. 본 논문은 제안된 모델을 기반으로 구현한 통합제어 소프트웨어시스템인 FREE(Fms Run Time Executive Environment)를 바탕으로 통합제어 데이타베이스에 대하여 기술한다.