• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권6호
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• pp.1398-1417
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• 2013

A method is proposed to reduce excess resources from a virtual machine(VM) while avoiding subsequent migrations for a computer cluster that provides cloud service. The proposed scheme cuts down on the resources of a VM based on the probability that migration may occur after a reduction. First, it finds a VM that can be scaled down by analyzing the history of the resource usage. Then, the migration probability is calculated as a function of the VM resource usage trend and the trend error. Finally, the amount of resources needed to eliminate from an underutilized VM is determined such that the migration probability after the resource reduction is less than or equal to an acceptable migration probability. The acceptable migration probability, to be set by the cloud service provider, is a criterion to assign a weight to the resource reduction either to prevent VM migrations or to enhance VM utilization. The results of simulation show that the proposed scheme lowers migration frequency by 31.6~60.8% depending on the consistency of resource demand while losing VM utilization by 9.1~21.5% compared to other known approaches, such as the static and the prediction-based methods. It is also verified that the proposed scheme extends the elapsed time before the first occurrence of migration after resource reduction 1.1~2.3-fold. In addition, changes in migration frequency and VM utilization are analyzed with varying acceptable migration probabilities and the consistency of resource demand patterns. It is expected that the analysis results can help service providers choose a right value of the acceptable migration probability under various environments having different migration costs and operational costs.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1480-1493
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• 2018

Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1145-1148
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• 2004

Mainframe Linux를 이용한 가상서버환경은 점차 기존의 분산서버환경과 유사한 방향으로 진화하고 있다. 이와 같이 구현된 가상의 서버환경에서 보안성의 확보는 필수 사항으로 요구되고 있으며 이와 관련한 여러 방안 중 기존 분산서버환경과 유사한 Virtual Firewall의 필요성이 대두되고 있으며, 이에 본 논문은 분산서버환경의 Firewall 적용 및 Mainframe Linux의 가상서버환경 구현에 관한 연구활동을 바탕으로, Firewall로서의 기능적 요구사항과 Mainframe Linux 환경의 Resource 관리 관련요구사항을 기준으로 Debian 계열의 상용 Virtual Firewall의 적용과 성능에 대한 평가를 수행하였다. 추가로 기존 분산서버환경의 Appliance 형태의 Gigabit Firewall의 성능평가 결과를 비교하여 보았다. 기능 및 성능적인 면에서 기존 분산서버환경의 Firewall 제품들과 유사한 수준과, Resource 관리의 측면에서 타 서버들과 공존하는 가상서버환경에 큰 영향을 미치지 않는 결과를 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.51-59
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• 2017

클라우드 컴퓨팅이 발전하면서, 전체적인 관리 비용을 최소화하기 위해 자원 관리 기술이 중요하다. 클라우드 환경에서 사용자 선호도에 기반한 호스트의 활용과 가상머신들의 요구사항은 본질적으로 자주 바뀐다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 호스트와 가상 머신들이 분류가 되지 않은 상황에서 효율적인 자원 할당 방법을 연구할 필요가 있다. 에너지 소비를 절약하기 위해 액티브 호스트를 줄일 때, 가상머신들을 다른 호스트로 이주할때 임계값을 사용한다. 가상머신의 자원 요구량과 호스트의 자원 이용량을 분류할 때 Fuzzy Logic을 이용하여 적응성 가상머신 할당 및 이주 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자원의 요구량에 따라 가상머신들을 분류한 뒤 가장 적은 자원활용도를 갖는 호스트에게 자원을 할당하며, 과부하된 호스트들로부터 가상머신을 이주시킬 때 상위 임계치를 설정하기 위해 각 호스트들의 자원 활용도가 사용된다. 이주하기 위한 후보 가상머신들을 선택할 때, 호스트에서 높은 자원을 가진 가상머신을 선택한다. 시뮬레이션을 통해 연구 결과를 평가하였고, 평가 결과 다른 가상머신 할당 방법들보다 효율적임을 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1520-1542
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• 2020

Traditional software testing typically uses many physical resources to manually build various test environments, resulting in high resource costs and long test time due to limited resources, especially for small enterprises. Cloud computing can provide sufficient low-cost virtual resources to alleviate these problems through the virtualization of physical resources. However, the provision of various test environments and services for implementing software testing rapidly and conveniently based on cloud computing is challenging. This paper proposes a multilayer cloud testing model based on cloud computing and implements a hybrid cloud testing system based on virtual machines (VMs) and networks. This system realizes the automatic and rapid creation of test environments and the remote use of test tools and test services. We conduct experiments on this system and evaluate its applicability in terms of the VM provision time, VM performance and virtual network performance. The experimental results demonstrate that the performance of the VMs and virtual networks is satisfactory and that this system can improve the test efficiency and reduce test costs through rapid virtual resource provision and convenient test services.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권3호
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• pp.247-256
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• 2006

호스(Hose) 모델 기반 VPN(Virtual Private Network) QoS(Quality of Service)를 지원하기 위한 자원준비(Provisioning) 메커니즘들 가운데, VPN 차원 상태 정보(VPN-specific state) 자원준비는 서비스 제공자에게 높은 다중화(Multiplexing) 이점을 제공한다는 장점을 가진다. 그러나, VPN 차원 상태 정보 자원준비를 위한 적합한 자원예약 프로토콜이 없기 때문에 VPN 차원 상태 정보 자원준비를 위한 동적 자동 자원예약이 어렵다. 또한, VPN 차원 상태 정보 자원준비에 의해 예약된 자원은 LAN에 접속되어 있는 호스트들이 LAN 대역폭을 공유하는 것과 유사한 방식으로 동일한 VPN에 속하는 사용자들이 공유하기 때문에 동일한 VPN에 속하는 사용자 간에 불공정한 자원 사용이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 VPN 차원 상태 정보 자원준비에 따라 동적 자동 자원 예약을 수행할 수 있도록 하는 자원예약 프로토콜을 제안하고, 혼잡 발생 시에 동일한 VPN에 속하는 사용자 간에 예약된 자원을 공정하게 사용할 수 있도록 하는 트래픽 서비스 메커니즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.161-168
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• 2012

클라우드 컴퓨팅의 폭발적 성장으로 IT를 활용하는 다양한 분야에 걸쳐 클라우드 기반의 시스템을 이용한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히, 클라우드 시스템을 이용하여 가상 머신 기반의 데스크탑 환경(DaaS, Desktop as a Service) 및 가상 모바일 환경을 구축하여 씬 클라이언트 형태로 어플리케이션 서비스를 이용하는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 본 논문은 씬 클라이언트 모바일 단말에서 모바일 어플리케이션 수행에 필요한 클라우드 시스템과, 자원 분배 시스템인 DRAMMA(Dynamic Resource Allocation Manager for Mobile Application)를 제안하고 있다. 또한 성능평가를 통해 DRAMMA가 기존의 클라우드 환경의 자원 분배 알고리즘과 비교하여 클라우드 시스템의 활용성을 높였고, 더 적은 가상머신의 이동, 자원 할당에 나타나는 오류를 줄여 보다 효율적인 서비스가 가능함을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권4호
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• pp.246-255
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• 2010

CPU 자원이 다수의 가상머신에 의해 공유되는 Xen 가상화 환경에서는, CPU가 하나의 가상머신의 요청을 처리하는 동안 다른 가상머신은 CPU를 기다려야 하는 가상머신 스케줄링 지연이 존재한다. 가상화 환경에서 응용프로그램의 QoS 요구사항을 만족시키기 위하여 자원을 관리하는 대부분의 시스템은 가상머신의 자원 사용률과 가상머신에서 운영하는 응용프로그램의 성능을 모니터링하고 분석하여 자원을 재할당한다. 이 때 응용프로그램의 성능 분석을 위해 큐잉 모델 등과 같은 수학적인 모델링 기법이 사용되지만 비가상화 환경에서 사용되던 모델은 가상머신 스케줄링 지연을 고려하지 않으므로, 가상화 환경에서는 정확한 분석과 예측이 어렵고, 따라서 이를 기반으로 자원을 관리하는 시스템은 요구되는 응용프로그램의 성능을 제공하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Xen 가상화 환경에서 가상머신 스케줄링 지연을 반영하여 응용프로그램의 성능을 측정하고, 모든 가상머신이 일으킬 수 있는 스케줄링 지연을 최소화하는 방향으로 CPU 사용 우선순위를 설정하는 기법을 제안하고, 제안한 기법이 스케줄링을 고려하지 않은 방법에 비해 응용 프로그램의 성능을 향상시킴을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.73-83
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• 2010

그리드 시스템에서의 확장성은 점증하고 있는 그리드 이용자를 수용하기 위해 효율적으로 설계되어야 한다. 본 논문은 그리드환경에서 확장성 가상조직(SVO: Scalable Virtual Organization)을 사용하여 VO들 간의 확장형 자원 공유 기법을 제시한다. 제안하는 그리드 구조는 SVO를 관리하기 위한 그리드 시스템의 표준 서비스들로 구성되며, 통합할 VO들을 선택하기 위해, VO들 간의 유사도를 결정하는 데 사용하는 그룹 유사함수를 제시한다. 다른 유사 함수들을 제시한 기법(GSF)과 비교하고, 시뮬레이션을 통해 SVO의 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권12호
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• pp.568-575
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• 2008

서버 가상화 기술에 의한 서버 통합은 효율적인 자원 사용에 따른 비용적인 장점이 있다. 그러나 하나의 물리적 장치에 여러 개의 서버가 가상머신으로 함께 동작함으로써 더욱 복잡한 부하특성을 가지게 되었다. 따라서 이를 해결하기 위한 효율적인 자원관리 방법이 요구된다. 이러한 문제에 대한 해결방법으로 제안된 것이 가상머신 이동(live migration)[1,2]을 이용한 가상머신 동적 재배치 기법이다[3,4]. 본 논문은 가상머신 동적 재배치 알고리즘에 있어서 각 자원요소(CPU, network I/O, memory)들의 활용률을 다차원 공간상에서 분석하여 조율함으로써 서버통합의 자원 효율성을 증가시키는 방법(Server consolidation optimizing algorithm)을 제안하고 있다. 실험을 위해서 여러 대의 통합서버와 수많은 서비스를 생성하여야 하는 어려움이 있기 때문에 본 논문에서는 기업환경에서의 서버 가상화 프로젝트 경험을 바탕으로 서버의 부하변화와 유사한 패턴의 모니터링 데이타들을 정의하여 수치적인 시뮬레이션을 통해 sandpiper[3]와 SCOA 알고리즘의 부하 균형에 대한 효율성을 비교하였다.