Kim, Junghoon;Kim, Taehun;Min, Changwoo;Jun, Hyung Kook;Lee, Soo Hyung;Kim, Won-Tae;Eom, Young Ik
ETRI Journal
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제36권5호
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pp.741-751
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2014
Smart TV is expected to bring cloud services based on virtualization technologies to the home environment with hardware and software support. Although most physical resources can be shared among virtual machines (VMs) using a time sharing approach, allocating the proper amount of memory to VMs is still challenging. In this paper, we propose a novel mechanism to dynamically balance the memory allocation among VMs in virtualized Smart TV systems. In contrast to previous studies, where a virtual machine monitor (VMM) is solely responsible for estimating the working set size, our mechanism is symbiotic. Each VM periodically reports its memory usage pattern to the VMM. The VMM then predicts the future memory demand of each VM and rebalances the memory allocation among the VMs when necessary. Experimental results show that our mechanism improves performance by up to 18.28 times and reduces expensive memory swapping by up to 99.73% with negligible overheads (0.05% on average).
Dynamic storage allocation (DSA) is a field fairly well studied for a long time as a basic problem of system software area. Due to memory fragmentation problem of DSA and its unpredictable worst case execution time, real-time system designers have believed that DSA may not be promising for real-time application service. Recently, the need for an efficient DSA algorithm is widely discussed and the algorithm is considered to be very important in the real-time system. This paper proposes an efficient DSA algorithm called QSB (quick semi-buddy) which is designed to be suitable for real-time environment. QSB scheme effectively maintains free lists based on quick-fit approach to quickly accommodate small and frequent memory requests, and the other free lists devised with adaptation upon a typical binary buddy mechanism for bigger requests in harmony for the .improved performance. Comprehensive simulation results show that the proposed scheme outperforms QHF which is known to be effective in terms of memory fragmentation up to about 16%. Furthermore, the memory allocation failure ratio is significantly decreased and the worst case execution time is predictable.
패킷 통신에 있어서 주요 서비스 품질(QoS : Quality of Service) 요소로는 지연(delay), 지연 변이(delay variation), 패킷 손실율(loss rate) 등이 있다. 본 논문에서는 복수의 논리적 버퍼가 하나의 메모리 버퍼를 공유할 때, 논리버퍼의 손실율 성능을 향상시키기 위한 새로운 버퍼 할당 기법을 제안한다. 제안된 예방적 적응 한계치(PAT : Preventive Adaption Threshold) 버퍼 할당 기법은 기존의 동적 한계치 (Dynamic Threshold)기법에서 사용하는 패킷 폐기 한계치(threshold)의 직선적 변화 궤적과는 다른 한계치 동적 변화 궤적을 사용함으로써 패킷 손실율 성능을 개선하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 무제어(NC : No Control), 고정 한계치(ST : Static Threshold), 동적 한계치(DT : Dynamic Threshold)등의 기법과 여러 측면에서 손실율 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 Real-Time Linux를 위한 메모리 할당 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자로 하여금 하나의 응용에 여러 개의 연속된 메모리 영역들을 생성하고, 각 영역마다 별도의 영역 할당 정책을 설정한 후, 원하는 영역으로부터 필요한 메모리 블록을 할당 받을 수 있게 한다. 이를 위해 기존의 단일 메모리 관리 모듈 대신 할당 정책을 구현한 영역 할당자 모듈과 이를 제어하는 영역 관리자 모듈로 세분한 두 단계 분리 구조를 채택했다. 이 구조는 할당 정책을 할당 메커니즘으로부터 분리함으로써, 시스템 개발자로 하여금 필요한 경우 동일한 할당 정책을 서로 다른 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있게 한다. 또한 사전에 정의된 인터페이스를 준수할 경우 새로운 할당 정책을 쉽게 구현해 삽입할 수 있고, 불필요한 정책은 시스템에서 제거할 수도 있다. 제안 모델은 다수개의 할당 정책들을 사전에 구현하여 제공함으로써, 시스템 구축자로 하여금 매번 기존 정책들을 새로이 구현할 필요 없이 제공된 정책들 중 해당 응용에 가장 적합한 정책들만을 선택하여 시스템을 재구성할 수 있게 한다.
무선 센서 네트워크는 자연 환경의 정보를 수집하고, 수집된 정보를 가공하고, 가공된 정보를 무선 통신을 통하여 사용자에게 실시간으로 전달하는 기능을 가진 설비이다. 이러한 무선 센서 네트워크는 수백 혹은 수천 개의 무선 센서 노드들로 이루어지고, 센서 노드의 플랫폼은 비용 효율성 때문에 매우 제한적인 메모리 공간을 지니며 제한적인 배터리로 동작한다. 따라서 이것들을 동작시키는 센서 운영체제는 공간 제약성을 감내할 수 있어야 하고, 에너지 효율적으로 동작해야 전체 센서 네트워크를 효율적으로 동작시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 공간 제약적인 센서 운영체제를 위한 효율적인 메모리 할당 기법을 제안한다. 제안한 기법을 사용하면, 기존 센서 운영체제들에서 사용되었던 메모리 할당 기법들을 사용하는 것보다 메모리 단편화 문제를 감소시킴과 동시에 공간의 효율성을 증진시킬 수 있다. 본 논문의 비교 실험 결과를 통하여 제안한 기법을 사용하는 것이 기존의 방법보다 메모리 단편화를 상당히 줄일 수 있고, 또한 수행 시간도 나빠지지 않음을 보인다.
잘못된 메모리 접근으로부터 발생되는 오류는 C언어로 작성된 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다. 이러한 오류를 자동으로 검출하기 위한 기존의 상용화 도구 및 연구결과는 수행시간에 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 본 논문에서는 기존연구의 한계점을 개선한 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 실험을 통해 기존연구와의 비교분석을 수행하였다. 본 논문은 C언어 기반 프로그램의 소스코드 분석기법에 기반하고 있으며, 테스트 대상 프로그램에 할당된 동적 메모리 블록의 주소 범위에 대해 컬러링 기법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 오류검출기법은 기존의 바이너리 코드 분석기법에 비해 다양한 형태의 메모리 접근오류를 검출할 수 있으며, 테스트 대상 프로그램의 수행시간에 요구되는 메타데이터의 유지 및 갱신연산에 따른 공간 및 성능오버헤드가 기존의 소스코드 분석기법에 비해 개선되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법은 테스트 대상 프로그램과 공유 라이브러리간의 호환성 문제를 일으키지 않으며, 메모리 할당함수의 내부 메커니즘을 변경하지 않는 특징을 갖고 있다.
메모리 접근연산으로부터 발생되는 프로그램 오류는 C언어로 작성된 테스트 대상 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다[1,2]. 기존연구를 통해 이런 문제점을 해결하기 위한 다양한 메모리 오류 자동검출 방법들이 제안되었다. 하지만 기존의 오류검출방법은 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 또한 메모리 할당함수의 내부구현에 의존성을 갖고 있기 때문에 플랫폼 간 이식성(portability)이 떨어지는 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 테스트 자동화 도구를 설계하였다.
최근 대부분의 딥러닝 기반 동영상 물체 분할 방법들에서는 외부 메모리에 과거 예측 정보를 저장한 상태에서 알고리즘 수행을 하며, 일반적으로 메모리에 많은 과거 정보를 저장할수록 관심 물체의 다양한 변화에 대한 근거들이 축적되어 좋은 결과를 얻을 수 있다. 하지만 하드웨어의 제한으로 인해 메모리에 모든 정보를 저장할 수 없어 이에 따른 성능 하락이 발생한다. 본 논문에서는 저장되지 않는 정보들을 기존의 메모리에 추가적인 메모리 할당 없이 저장하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 기존 메모리와 새로 저장할 정보들과의 어텐션 점수를 계산한 후에, 각 점수에 따라 해당 메모리에 새 정보를 더한다. 이 방법으로 물체 형체의 변화에 대한 정보가 반영되어 물체 변화에 대한 강인성이 높아져서 분할 성능이 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한, 메모리의 누적 매칭 횟수에 따라 적응적으로 업데이트 비율을 결정하여, 업데이트가 많이 되는 샘플들은 과거의 정보를 더 기억하여 신뢰성 있는 정보를 유지할 수 있게 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4776-4798
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2015
The location selection of virtual machines in distributed cloud is difficult because of the physical resource distribution, allocation of multi-dimensional resources, and resource unit cost. In this study, we propose a multi-object virtual machine location selection algorithm (MOVMLSA) based on group information, doubly linked list structure and genetic algorithm. On the basis of the collaboration of multi-dimensional resources, a fitness function is designed using fuzzy logic control parameters, which can be used to optimize search space solutions. In the location selection process, an orderly information code based on group and resource information can be generated by adopting the memory mechanism of biological immune systems. This approach, along with the dominant elite strategy, enables the updating of the population. The tournament selection method is used to optimize the operator mechanisms of the single-point crossover and X-point mutation during the population selection. Such a method can be used to obtain an optimal solution for the rapid location selection of virtual machines. Experimental results show that the proposed algorithm is effective in reducing the number of used physical machines and in improving the resource utilization of physical machines. The algorithm improves the utilization degree of multi-dimensional resource synergy and reduces the comprehensive unit cost of resources.
플래시 메모리 기반의 저장 장치는 고성능, 저전력, 내구성과 경량 등의 특징을 가지고 있어 기존에 사용되고 있던 저장장치를 빠르게 대체하고 있다. 플래시 메모리 기반의 저장 장치는 기존 저장장치인 블록 저장 장치로 가상화하기 위한 계층인 FTL (Flash Translation Layer) 을 가지고 있다. 가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 FTL의 주요한 기능으로서 플래시 메모리의 수명과 성능에 큰 영향을 끼친다. 플래시 메모리의 수명은 가비지 컬렉션에 의해 발생되는 지우기의 횟수와 마모도의 영향을 받는다. 본 논문에서는 마모도 평준화 개선을 위해 File 정보를 알 수 있는 환경에서 File Clustering 알고리즘을 제시한다. File Clustering은 같은 File에서의 요청이 또다시 같이 호출 될 것을 기대하여 같은 File로부터 온 요청을 같은 블록에 할당하는 알고리즘이다. 이를 위해 FTL의 기능 중 페이지 할당 정책을 제안하였고, 최소한의 마모도 평준화를 보장하기 위해 MIN-MAX GAP을 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 TPC 벤치마크를 이용하였고 이를 통해 마모도 평준화 하지 않은 분산보다 690%이상 값이 개선되었고, 기존에 연구되던 Hot/Cold보다도 좋은 분산을 갖는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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