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.
최근에는 가상화 기술이 임베디드 시스템 분야에도 적용 되면서, 다양한 종류의 임베디드 시스템이 하나의 물리 머신에서 동시에 실행되어야 하는 경우가 늘어나고 있다. 임베디드 시스템은 다양한 특성을 가지는데 그 중 하나가 바로 I/O 처리에 되한 지연시간의 보장이다. 본 논문에서는 임베디드 가상화 환경에서 I/O 지연 시간이 발생하는 원인을 분석하고 이를 해결 하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해서 I/O 지연시간이 개선 될 수 있음을 보인다.
가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원을 사용자에게 논리적으로 제공하여 시스템의 효율성을 높이고 유연성을 향상시키기 위한 기술로 서버 통합이나 아마존 EC2와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 이러한 가상화 환경에서는 다수의 가상머신들의 동시적인 I/O 수행으로 인해 저장장치에 병목현상이 발생된다. 또한 각 가상머신들의 중복된 데이터들을 저장하기 위해 불필요한 쓰기 비용이 발생하여 시스템의 성능 저하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 가상화 환경에서의 I/O비용을 감소시키기 위해 SSD를 캐시로 사용하는 중복 제거 기법을 제안한다. 제안된 기법은 중복된 데이터를 제거하여 불필요한 디스크에 대한 I/O 수행을 감소시키며, 중복 발생 패턴의 특성을 고려하여 SSD의 빠른 쓰기 성능을 효과적으로 사용할 수 있는 캐시 구조 모델을 통해 가상화 환경에서 I/O 성능을 향상 시킬 수 있음을 보인다.
스마트폰이나 태블릿PC와 같은 모바일기기 보급의 확산으로 모바일 클라우드 컴퓨팅이 발전하고 있다. 이와 같은 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술은 가상화 기술이며 서버 가상화가 근간을 이룬다. 가상 서버는 물리 서버의 성능 이상을 추구하고 있으며 디스크 I/O에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 가상 서버 상에서 NAS, Local SAS, PCI-SSD와 같은 다양한 디스크에 대한 I/O 성능을 테스트하였고, 이를 근거로 디스크 I/O 성능에 따른 가상 서버 통합에 대해 고찰하였다.
가상화는 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술로 물리적 서버에 다수의 가상머신을 운영하여 서버 자원에 대한 활용도를 극대화하고, 관리의 편리성과 보안성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 그러나 가상화는 물리적인 자원을 공유하기 때문에 가상머신의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 가상머신의 대수에 따라서 발생하는 입출력 부하를 검증하고, 성능 저하의 원인을 해결하기 위해 KVM 하이퍼바이저의 블록 처리 과정을 분석하였다. 또한, 가상화 환경의 입출력 문제점을 보완하기 위한 QBic(QEMU/K-VM Based In-Memory Cache)을 구현하였다. QBic은 하이퍼바이저의 블록 입출력 과정을 모니터링하여 사용빈도가 높은 데이터를 캐시에 저장한다. 이후 캐시를 통해 해당하는 데이터를 빠르게 접근할 수 있으며, 스토리지의 접근 횟수를 줄여 하드웨어의 부하를 낮출 수 있다. 마지막으로 성능 측정을 통해 그 결과를 기술한다.
기업의 데이터 센터의 규모가 커지면서 서버 가상화가 중요한 이슈가 되고 있다. 하지만, 서버의 효율성을 높이기 위해 제안된 가상화 환경의 특징은 가상 머신 내부에서 실제 시스템 사용률을 측정하는데 어려움을 초래했다. 이는 외부에서 가상 머신이 동작중인 물리 머신의 부하를 잘못 인식하게 만들며, 기존 로드 밸런싱 기법 적용의 효율성을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 머신의 I/O 요청의 총량에 기반을 둔 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 로드밸런싱 서버는 각각의 물리 서버의 I/O 처리량의 한계값을 알고 있으며, 한계값보다 낮은 I/O 요청이 있는 물리 서버에 속한 가상 머신에게만 작업을 분배한다.
최근 고속 네트워크와 저장 기술의 발전으로 인하여 대용량 데이터 분산 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 그러나 가상 머신 환경에서 대용량 데이터 분산처리 시스템을 구성할 경우 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 가상 머신 환경에서 Hadoop 클러스터를 활용할 때 가상 데이터 노드의 개수에 따른 I/O 대역폭 최적화에 대한 실험을 하고 평가를 한다. 본 논문에서 수행한 실험 결과는 가상 머신 환경에서 I/O 대역폭 밸런싱(balancing)을 지원하는 Hadoop Scheduler의 개발 연구에 사용될 것이다.
가상화 기술은 물리머신의 자원을 다수의 가상머신이 공유하여 유휴 자원을 활용할 수 있도록 한다. 가상화 기술의 핵심은 가상머신 간의 효율적인 자원 분배에 있다. 그러나 현재의 가상화 환경에서는 가상머신에서 수행되는 작업의 특성을 파악할 수 없기 때문에 효율적인 자원 분배가 어렵다. 비효율적인 자원 분배는 가상머신 간의 성능 간섭을 발생시켜 가상머신의 성능 저하를 야기한다. 가상머신 간 성능 간섭 현상을 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되었다. 본 논문은 가상머신 성능 간섭 현상 해결을 위한 대표적인 방법인 피드백 제어를 활용하여 I/O 성능을 보장하는 CPU 스케줄링 기법을 소개하고, 특히 모델기반 피드백 제어 방식과 동적 피드백 제어 방식을 비교 분석한다.
항공전자 시스템은 유지비용 감소 및 운용성능 향상을 위하여 기능을 모듈화, 통합화 설계를 적용한 모듈 통합형 항공 전자 시스템으로 개발 되어지고 있으며, 다양한 임무 제어 수행을 위해서 가상화 기술을 적용한 파티셔닝 운용체제를 적용 하고 있다. 가상화 기술을 적용 할 경우 CPU 처리 부하 분배는 중요한 고려 대상이며, 특히 입출력 처리 시간에 대한 불확실성은 안정성 있는 항공전자 시스템 설계에 있어 위험 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 유즈케이스를 통해 입/출력 처리 방식에 따르는 CPU 처리 부하량을 비교 분석하여 공간적/시간적 파티셔닝 예시에 적용함으로써 입/출력 처리 방식의 영향성을 검토하고자 한다.
가상화 기술은 다양한 분야에서 컴퓨팅 환경의 자원 활용성을 높이기 위해 사용되고 있다. 가상화 환경의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 연구가 진행되었고 프로세서/메모리 가상화의 경우 비약적인 발전이 있었다. 하지만 빈번한 입출력 워크로드에서 장치 가상화는 아직까지 모드 전환에 의한 성능 저하로 연구가 더 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 입출력 중심 워크로드의 효과적인 실행을 위하여 커널의 공유 메모리 공간과 에뮬레이터 I/O 서비스 스레드의 폴링을 이용하여 게스트에서 I/O 요청 시에 발생하는 모드 전환을 제거하였고 성능 개선을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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