• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.83-90
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• 2015

가상화 환경에서는 물리적 자원을 여러 가상 머신이 같이 사용한다. 그러나 특정 가상 머신이 컴퓨팅 자원을 많이 쓰면 다른 가상 머신들이 동작하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 방법이 있다. 이 중 대표적인 것이 특정의 가상 머신을 다른 서버(이 서버를 타겟 서버라고 함)에 이주시키는 방법이다. 이는 가상 머신을 타겟 서버에 이주시키면서 서버의 과부하가 전이되는 현상이 있고, 가상 머신을 다시 다른 서버로 이주시켜야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 동적으로 임계치를 적용하여 이주 대상을 결정하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계치를 적용한 이주 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 서버의 CPU, 네트워크, 그리고 메모리 등의 자원 사용률의 변화에 따라 동적으로 임계치를 적용한다. 둘째, 서버에서 임계치를 초과한 자원을 기준으로 가상 머신 집합과 타겟 서버를 결정한다. 셋째, 타겟 서버의 자원 사용률을 기준으로 가상 머신을 결정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.52-55
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• 2014

가상화 환경에서 물리 서버 자원의 효율적인 사용을 위하여 부하가 많은 물리 서버로부터 부하가 적은 물리 서버로 가상 머신을 옮기는 실시간 이주 기법은 많은 네트워크 대역폭을 사용하게 된다. 이로 인해 물리 서버의 가용 네트워크 대역폭이 감소하여 다른 가상 머신들의 네트워크 성능 저하를 불러일으킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 전송되는 페이지들의 값들을 비교하며, 특정 값으로만 이루어진 페이지들을 전송하지 않는 가상 머신 이주 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.5-6
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• 2012

본 논문에서는 가상머신에서 수행되는 어플리케이션의 서비스 품질을 보장하고, 클라우드 클러스터의 운영비용을 절감시킬 수 있는 자원 할당 감축기법을 제안한다. 이 기법은 가상머신의 자원 사용량 변화 추세를 분석하고 이를 토대로 확률적인 접근을 사용하여 새로운 자원 할당 감축량을 결정한다. 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하면 가상머신의 이주가 필요하다. 이때 발생하는 다운타임동안 가상머신의 어플리케이션은 서비스를 수행할 수 없기 때문에 클라우드 시스템의 성능이 저하된다. 따라서 성능평가에서는 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하는 횟수를 측정하여 Greedy 기법과 비교 평가함으로써 제안한 기법이 자원 할당 감축에 우수함을 검증한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권6호
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• pp.278-283
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• 2016

최근 폭발적으로 증가하는 사용자 데이터가 클라우드에 저장됨에 따라 고품질의 일관된 성능으로 클라우드 스토리지 서비스를 제공하는 것이 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 클라우드 관리를 위한 가상머신 이주(migration)로 인해 스토리지 서비스의 품질이 저하될 수 있다. 특히 플래시 캐시를 사용하는 환경에서는 가상머신 이주가 실행 될 경우 기존 서버에 예열된 캐시를 잃고 새로운 머신에서 콜드 스타트하는 문제가 발생한다. 본 논문은 위의 문제를 해결하기 위해 가상머신 이주로 인한 캐시의 콜드 스타트 문제를 시연 및 분석하고 플래시 캐시의 효율적인 핫 스타트를 수행하는 캐시미어 기법을 제안한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.256-259
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• 2018

다수의 사용자가 자원을 공유하는 클라우드 센터에서는 자원 사용량 예측이 힘들기 때문에 지속적으로 가상머신의 자원 부족과 특정 물리 서버에 가상머신들이 집중되는 것을 방지하고자 클라우드 센터를 구성하는 다수의 물리 서버 사이에서 가상머신을 이주시키는 마이그레이션 작업을 수행한다. 가상머신 마이그레이션은 가상머신에게 할당된 자원의 규모에 따라 물리 서버에 가상머신을 균등하게 배치시킬 수 있지만 가상머신의 특정 자원에 따른 자원 집중 현상은 방지할 수 없다. 본 논문에서는 가상머신 마이그레이션 작업 시 자원 집중 현상을 방지하기 위한 기반 정보를 생성하는 가상머신 유형분류 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가상머신 유형분류 기법은 물리 서버에서 실행 중인 가상머신의 자원 사용 정보를 기반으로 CPU, 메모리 유형으로 분류하여 가상머신 마이그레이션을 수행할 때 사용할 수 있는 기반 정보를 제공한다. 또한 본 논문에서 제안한 기법은 실험을 통해 무시할 수 있는 수준의 오버헤드를 발생시키는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.15-16
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• 2011

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 저장공간 이주(storage migration)시에 저장공간의 읽기/쓰기 비율을 고려한 저장공간 복제 모델 선정을 위한 실험 환경을 설계한다. 기존의 저장공간 이주 모델은 가상머신과 저장공간중에 저장공간이 먼저 이주하는 선복제(pre-copy)와 나중에 이주하는 후복제(post-copy)가 있다. 이러한 복제 기법은 VM과 저장공간 이주의 필요성과 그 방법만을 제안하였으며, 성능 향상을 위한 이주 기법 선정 방법은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 스토리지의 읽기/쓰기 비율에 따른 이주 모델 선정 기법을 실험할 수 있는 시뮬레이터 설계 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1-7
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• 2014

본 논문에서는 클라우드 클러스터에서 가상머신(VM: Virtual Machine)의 재배치시간을 단축할 수 있는 VM 재매핑 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력으로 주어진 VM 맵으로부터 순차적으로 이주해야 하는 VM들을 찾고 그 중 일부 VM들의 목적지를 교환함으로써 VM 재배치시간을 단축한다. 목적지가 교환될 VM은 이주 완료시간시간과 물리머신들의 가용 자원량을 근거로 하여 선정된다. 그리고 목적지 교환은 VM 재배치 시간이 더 이상 단축될 수 없을 때까지 반복된다. 시뮬레이션을 통하여 VM 맵을 제안한 기법으로 재매핑 했을 때 재매핑 전에 비해 VM 재배치 시간이 최대 42.7% 단축되었음을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1-7
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 WAN 스토리지 복제 모델의 성능평가를 위한 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 이 시뮬레이터의 각 클라우드는 가상머신의 역할을 수행하는 가상머신 에뮬레이터와 스토리지의 역할을 수행하는 스토리지 에뮬레이터로 구성된다. 가상머신 에뮬레이터는 R/W 작업비율 설정모듈, R/W 순서 조합모듈, R/W 요청모듈로 구성한다. 스토리지 에뮬레이터는 스토리지 관리모듈, 데이터 전송모듈, R/W 수행모듈, 오버헤드 처리모듈로 구성된다. 이 시뮬레이터를 이용하여 스토리지에 대한 R/W 비율, 네트워크 지연, 네트워크 대역폭 등의 변화에 따른 두 이주 방법의 성능을 평가한다. 그 결과 read 작업이 증가 할수록 선 복제 모델의 평균이 주시간은 감소 하지만 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가한다. 또한, 네트워크 지연이 증가할수록 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가 하였지만, 선 복제 모델의 평균이주시간은 일정함을 보인다. 따라서 네트워크의 지연이 증가 하는 경우 후 복제 모델보다 선 복제 모델의 성능이 우수함을 알 수 있었다. 네트워크 대역폭의 변화에 따른 평균이 주시간은 두 모델이 유사하였기 때문에 스토리지 복제 모델을 선정함에 있어 네트워크 대역폭은 중요한 요소가 아님을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.868-872
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• 2010

많은 내장형 자바 시스템들이 제한된 메모리를 가지고 있으므로 JITC를 위해 충분한 코드 캐시가 주어지지 않아 자바의 수행 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이를 극복하고자 수행 중에 코드 캐시 공간이 부족하면 일부 메소드의 머신 코드를 영구적 메모리의 파일 시스템에 저장해 두었다가 재호출 때에 다시 코드 캐시로 읽어와서 재활용하는 코드 캐시를 확장하는 수행 방식을 제안한다. 이는 기존의 클라이언트 선행 컴파일 기법을 수행 중에 코드 캐시 확장을 위해 적용한 것이다. 우리가 제안한 자바 수행 구조는 코드 캐시가 반으로 줄었을 때의 일반적인 자바 수행 방식보다 1.6배 좋은 성능을 보여주고 있다.