• 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.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.53-63
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• 2021

Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2815-2839
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• 2020

In a cloud computing paradigm, allocation of various virtualized ICT resources is a complex problem due to the presence of heterogeneous application (MapReduce, content delivery and networks web applications) workloads having contentious allocation requirements in terms of ICT resource capacities (resource utilization, execution time, response time, etc.). This task of resource allocation becomes more challenging due to finite available resources and increasing consumer demands. Therefore, many unique models and techniques have been proposed to allocate resources efficiently. However, there is no published research available in this domain that clearly address this research problem and provides research taxonomy for classification of resource allocation techniques including strategic, target resources, optimization, scheduling and power. Hence, the main aim of this paper is to identify open challenges faced by the cloud service provider related to allocation of resource such as servers, storage and networks in cloud computing. More than 70 articles, between year 2007 and 2020, related to resource allocation in cloud computing have been shortlisted through a structured mechanism and are reviewed under clearly defined objectives. Lastly, the evolution of research in resource allocation techniques has also been discussed along with salient future directions in this area.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.147-158
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• 2022

Cloud Computing offers flexible, on demand, ubiquitous resources for cloud users. Cloud users are provided computing resources in a virtualized environment. In order to meet the growing demands for computing resources, data centres contain a large number of physical machines accommodating multiple virtual machines. However, cloud data centres cannot utilize their computing resources to their total capacity. Several policies have been proposed for improving energy proficiency and computing resource utilization in cloud data centres. Virtual machine placement is an effective method involving efficient mapping of virtual machines to physical machines. However, the availability of many physical machines accommodating multiple virtual machines in a data centre has made the virtual machine placement problem a non deterministic polynomial time hard (NP hard) problem. Metaheuristic algorithms have been widely used to solve the NP hard problems of multiple and conflicting objectives, such as the virtual machine placement problem. In this context, we presented essential concepts regarding virtual machine placement and objective functions for optimizing different parameters. This paper provides a taxonomy of metaheuristic algorithms for the virtual machine placement method. It is followed by a review of prominent research of virtual machine placement methods using meta heuristic algorithms and comparing them. Finally, this paper provides a conclusion and future research directions in virtual machine placement of cloud computing.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.103-112
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• 2007

본 논문은 uC/OS-II 실시간 커널이 관리하는 주 자원인 마이크로프로세서와 메모리를 가상화하여 하나의 마이크로프로세서 상에서 다수의 uC/OS-II 실시간 커널을 수행시키는 하이퍼바이저를 구현하였다. 마이크로프로세서는 uC/OS-II 실시간 커널이 처리하는 인터럽트들을 제어하는 알고리즘을 적용하여 가상화하고 메모리는 물리적 메모리를 파티션하는 방식을 사용하여 가상화한다. 개발된 하이퍼바이저 프로그램은 타이머 인터럽트와 소프트웨어 인터럽트를 가상화하는 인터럽트 제어 루틴들, 하이퍼바이저와 각 커널을 정상 수행 상태까지 유도하는 코드, 그리고 가상화된 두 커널 사이에 데이터 전달을 제공하는 API로 구성되어 있다. 기존의 uC/OS-II 실시간 커널은 개발한 하이퍼바이저 상에서 수행되기 위하여 소스 코드 레벨에서 수정이 필요하다. 구현된 하이퍼바이저는 Jupiter 32비트 EISC 마이크로프로세서 상에서 실시간 동작 시험 및 독립 수행 환경 시험을 거친 결과 가상화 커널이 정상적으로 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 다수의 내장형 마이크로프로세서가 요구되는 응용 분야에 활용될 경우 하드웨어 가격 절감효과를 얻을 수 있으며 내장형 시스템의 부피, 무게 및 전력 소비량을 줄이는 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권2호
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• pp.85-93
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• 2010

무선랜의 가상화를 통해 한정된 무선 자원을 여러 연구자들이 효율적으로 공유할 수 있게 한다. 기본적으로 가상화된 공간에서의 실험이 가상화되지 않은 곳에서의 실험과 일관되어야 하며 두 실험의 결과가 유사할수록 일관성이 좋다고 본다. 본 논문에서는 기존 IEEE 802.11 무선랜의 수정 없이 독립된 실험의 프로토콜 간에 상호작용을 방지하여 일관성이 좋은 가상화 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 일관성은 무선 채널의 특성(도플러 주파수， Ricean 계수 등)과 실험망의 수에 따라 달라짐을 확인하였다 제 안된 기법은 무선 채널의 특성에 따라 최적화되어 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.18-25
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• 2016

가상화 기술에 의해 추상화된 자원은 하드웨어적으로 효율적으로 사용 할 수 있어 관리가 용이하며, 이로 인해 클라우드 시스템과 대형 서버 클러스터 구축 등에 가상 머신 모니터가 널리 사용되고 있다. 가상화된 시스템의 성능은 가상머신 스케줄러의 영향을 크게 받는다. 하지만, 기존의 가상 머신에서 사용하는 Credit 스케줄러는 스케줄링 지연 시간이 길어질 경우, I/O 응답성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가상머신의 이벤트 응답성 저하 현상을 개선하기 위해 기존 가상머신의 Credit 스케줄러에 대출/상환 기법을 도입하였다. 제안 기법은 가상 머신에 I/O 이벤트 처리를 위한 credit을 대출해주고, 대출 credit의 소비 패턴을 분석하여 각 가상머신의 태스크 특징을 분류한다. I/O 이벤트가 도착했을 때, 분석된 태스크 특징을 기반으로 일시적으로 가상 머신의 스케줄링 우선순위를 높임으로써 시스템의 I/O 성능을 향상시킨다. 제안 기법을 가상머신 모니터에 구현하였으며, 기존 가상머신의 Credit 스케줄러 대비 제안된 기법을 적용한 가상머신의 I/O 평균 응답성과 대역폭이 각 60%, 62% 향상되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.947-952
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• 2016

대부분의 데이터 센터에서는 제한된 물리 자원을 효율적으로 사용하기 위해 가상화 기술을 이용하여 서버 통합을 시도하고 있다. 또한, 가상화 기술이 적용된 시스템에서는 가상머신 간의 중복된 내용의 페이지를 제거하기 위해 내용 기반의 페이지 공유 기법을 흔히 사용한다. 하지만, 기존의 메모리 공유기법의 경우 공유 가능한 페이지를 의미하는 힌트를 단순히 스택에 저장함으로써 해당 정보를 효율적으로 관리하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 페이지 공유 기회를 향상시키기 위해 게스트에서 호스트로 전달된 힌트를 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 큐 기반 힌트 관리 기법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 기법보다 제안기법이 효율적으로 힌트를 관리하여 공유 가능성이 낮은 힌트를 우선적으로 제거하는 것을 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4748-4765
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• 2016

We consider a virtualized cognitive radio (CR) network, where multiple virtual network operators (VNOs) who own different virtual cognitive base stations (VCBSs) share the same physical CBS (PCBS) which is owned by an infrastructure provider (InP), sharing the spectrum with the primary user (PU). The uplink scenario is considered where the secondary users (SUs) transmit to the VCBSs. The PU is protected by constraining the interference power from the SUs. Such constraint is applied by the InP through pricing the interference. A Stackelberg game is formulated to jointly maximize the revenue of the InP and the individual utilities of the VNOs, and then the Stackelberg equilibrium is investigated. Specifically, the optimal interference price and channel allocation for the VNOs to maximize the revenue of the InP and the optimal power allocation for the SUs to maximize the individual utilities of the VNOs are derived. In addition, a low‐complexity ±‐optimal solution is also proposed for obtaining the interference price and channel allocation for the VNOs. Simulations are provided to verify the proposed strategies. It is shown that the proposed strategies are effective in resource allocation and the ±‐optimal strategy achieves practically the same performance as the optimal strategy can achieve. It is also shown that the InP will not benefit from a large interference power limit, and selecting VNOs with higher unit rate utility gain to share the resources of the InP is beneficial to both the InP and the VNOs.

• International Journal of Contents
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• 제16권4호
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• pp.16-25
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• 2020

The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.