Modern cloud computing is rapidly changing from traditional hypervisor-based virtual machines to container-based cloud-native environments. Due to limitations in I/O performance required for both virtual machines and containers, the use of high-speed storage (SSD, NVMe, etc.) is increasing, and in-memory computing using main memory is also emerging. Running a virtual environment on main memory gives better performance compared to other storage arrays. However, RAM used as main memory is expensive and due to its volatile characteristics, data is lost when the system goes down. Therefore, additional work is required to run the virtual environment in main memory. In this paper, we propose a hybrid in-memory storage that combines a block storage such as a high-speed SSD with main memory to safely operate virtual machines and containers on main memory. In addition, the proposed storage showed 6 times faster write speed and 42 times faster read operation compared to regular disks for virtual machines, and showed the average 12% improvement of container's performance tests.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5234-5251
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2018
It is well-known that virtualization technology can bring many benefits not only to users but also to service providers. From the view of system security and resource utility, higher resource sharing degree and higher system reliability can be obtained by the introduction of virtualization technology in distributed cloud. The small size time-sharing multiplexing technology which is based on virtual machine in distributed cloud platform can enhance the resource utilization effectively by server consolidation. In this paper, the concept of memory block and user satisfaction is redefined combined with user requirements. According to the unbalanced memory resource states and user preference requirements in multi-virtual machine environments, a model of proper memory resource allocation is proposed combined with memory block and user satisfaction, and at the same time a memory optimization allocation algorithm is proposed which is based on virtual memory block, makespan and user satisfaction under the premise of an orderly physical nodes states also. In the algorithm, a memory optimal problem can be transformed into a resource workload balance problem. All the virtual machine tasks are simulated in Cloudsim platform. And the experimental results show that the problem of virtual machine memory resource allocation can be solved flexibly and efficiently.
본 논문에서는 전가상화 방식의 가상 머신 모니터를 기반으로 메모리 중복을 통한 고장 감내 기능을 적용한 임베디드 시스템을 제안한다. 제안된 가상 머신 모니터는 우선 효율적인 섀도우 페이지 테이블 기법을 사용하여 메모리를 가상화한다. 이를 기반으로 대상 임베디드 시스템을 하나의 가상 머신으로 동작하게 하는 한편, 동일한 시스템을 별도의 가상 머신에서 동작하도록 백업 시스템을 구축함으로써 대상 임베디드 시스템의 메모리 영역이 미리 정해진 시점과 대상에 따라 백업 시스템의 메모리 공간으로 복사되도록 하였다. 이렇게 중복이 이루어진 임베디드 시스템은 고장이 발생하면 백업 시스템으로 전환하여 정상적인 동작을 이어나가게 된다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 임베디드 시스템의 성능을 크게 저하시키지 않으면서도 시스템의 가용성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
임베디드 시스템은 일반 PC(Personal Computer)나 워크스테이션에 비해 느린 CPU와 작은 메모리 공간을 사용하고 있다. 따라서 임베디드 운영체제는 제한된 자원을 효과적으로 사용하도록 설계되어져야 한다. 그런데 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 페이지 폴트가 발생할 경우 스왑 디바이스로 페이지를 이동하는 과정에서 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 가상 메모리 기법의 효율성을 놀이며 메모리 공간의 효율성을 향상시킬 수 있는 가상 메모리 압축 기법을 구현하였다. 가상 메모리 압축 기법은 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 스왑핑이 발생할 경우 스왑 디바이스로 이동하는 페이지들을 압축하여 이동시킴으로서 스왑핑에서 발생하는 성능저하를 감소시키며, 압축된 스왑 디바이스의 운영으로 메모리의 공간 효율성을 높인 수 있다. 또한 본 논문에서는 메모리 내의 소량의 데이터 압축에 적합한 알고리즘을 고안하여, 압축률의 효율성과 시스템 성능을 향상시키고자 하였다.
Contemporary embedded systems often use NAND flash memory instead of hard disks as their swap space of virtual memory. Since the read/write characteristics of NAND flash memory are very different from those of hard disks, an efficient page replacement algorithm is needed for this environment. Our analysis shows that temporal locality is dominant in virtual memory references but that is not the case for write references, when the read and write references are monitored separately. Based on this observation, we present a new page replacement algorithm that uses different strategies for read and write operations in predicting the re-reference likelihood of pages. For read operations, only temporal locality is used; but for write operations, both write frequency and temporal locality are used. The algorithm logically partitions the memory space into read and write areas to keep track of their reference patterns precisely, and then dynamically adjusts their size based on their reference patterns and I/O costs. Without requiring any external parameter to tune, the proposed algorithm outperforms CLOCK, CAR, and CFLRU by 20%-66%. It also supports optimized implementations for virtual memory systems.
Muhammad Atif;Muhammad Adnan Hashmi;Mudassar Naseer;Ahmad Salman Khan
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.192-196
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2024
The memory coherence problem occurs while mapping shared virtual memory in a loosely coupled multiprocessors setup. Memory is considered coherent if a read operation provides same data written in the last write operation. The problem is addressed in the literature using different algorithms. The big question is on the correctness of such a distributed algorithm. Formal verification is the principal term for a group of techniques that routinely use an analysis that is established on mathematical transformations to conclude the rightness of hardware or software behavior in divergence to dynamic verification techniques. This paper uses UPPAAL model checker to model the dynamic distributed algorithm for shared virtual memory given by K.Li and P.Hudak. We analyse the mechanism to keep the coherence of memory in every read and write operation by using a dynamic distributed algorithm. Our results show that the dynamic distributed algorithm for shared virtual memory partially fulfils its functional requirements.
기존의 스토리지 기반 가상 데스크탑 시스템은 디스크에 입출력이 집중될 경우 성능이 저하되는 문제가 발생하였다. 따라서, 부트 스톰과 같이 여러 대의 가상 데스크탑이 동시에 부팅할 경우, 시스템의 성능이 급격히 저하되었다. 본 논문에서는 가상 데스크탑 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 메인 메모리 기반 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 가상 데스크탑 이미지를 메인 메모리에 저장함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키고, 중복 제거 기술을 적용하여 용량이 많은 가상 데스크탑 이미지를 한정된 크기의 메인 메모리에 저장하였다. 본 시스템의 구현 및 실험을 통하여 가상 데스크탑을 동시 부팅할 때, 스토리지 기반 가상 데스크탑 보다 부팅 속도가 4배 빠름을 확인하였다.
임베디드 시스템이 모놀리식(monolithic) 커널을 사용하면서, NAND 플래시 메모리는 가상 메모리 시스템의 스왑(swap) 공간을 위해 사용되고 있다. 플래시 메모리는 저전력 소비, 충격 내구성, 비 휘발성의 장점을 가지지만, '쓰기 전 삭제'의 특징 때문에 가비지 컬렉션(GC) 작업이 필요하다. GC 기법의 효율성은 플래시 메모리 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 기반으로 하는 가상 메모리 시스템에서 메인 메모리와 플래시 메모리 사이에 중복된 데이터를 활용한 새로운 GC 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GC 부하를 최소화하기 위해 데이터의 지역성을 고려한다. 실험 결과는 제안된 GC 기법이 이전의 기법과 비교하여 평균적으로 37%의 성능을 향상시킴을 보여준다.
최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.
RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU(Graphics Processing Unit) 가상화 기술은 다수의 사용자 가상머신에게 GPU를 공유하기 위한 기술 중 하나이다. 하지만 클라우드 환경에서 일반적인 GPU는 CPU나 메모리와는 다르게 가상머신의 자원 사용량을 제한할 수 있는 자원 격리(Isolation) 기술을 제공하지 않는다. 특히 RPC 기반 가상화 환경에서는 각 가상머신에서 실행되는 GPU 작업은 멀티 프로세스 형태로 수행되기 때문에 자원격리 기술의 부재는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 발생시킨다. 그리고 GPU 메모리 경쟁은 가상머신들의 자원 요구량이 많을수록 성능저하를 가속화하고 가상머신 사이의 균등한 성능을 보장하지 못하기 때문에 공평성이 저하되는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 RPC 기반 GPU 가상화 환경에서 사용자 가상머신들의 GPU 메모리 요구량이 가용 GPU 메모리 용량을 초과했을 때 발생하는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제 분석하고 이를 해결하기 위한 GPU 메모리 관리 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 GPU 메모리 관리 기법이 GPGPU 작업의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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