• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.167-173
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• 2017

클라우드의 사용이 보급화 됨에 따라 가상화 기술에 다양한 요구사항이 접목, 적용되고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 대표적인 특징은 사용자가 원하는 자원 요구사항에 따라 최적화 된 환경을 구축할 수 있으며, 나아가 확장성에도 유연하게 대처할 수 있다. 이런 장점으로 인해 다양한 분산컴퓨팅 분야에 클라우드 컴퓨팅이 적용, 활용되고 있는 실정이다. 이를 위해 클라우드 환경의 성능 안정성을 보장하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 구축된 클라우드 교육 시스템 테스트베드 환경에서 시스템의 성능을 보장하기 위한 다양한 요소성능(metric) 측정을 오픈소스 기반의 툴들을 이용하여 분석하였다. 이를 위해 프로세서, 메모리, 캐시, 네트워크 등 가상화 환경에 영향을 주는 요소 성능을 구분하고, 그 성능을 호스트머신(Host Machine) 및 가상머신(Virtual Machine)에서 각각 측정하였다. 이로서 시스템의 상태를 명확하게 파악할 수 있으며, 문제점을 빠르게 진단하여 가용성을 증대시키고 나아가 클라우드 컴퓨팅의 SLA(Service Level Agreement) 수준을 보장할 수 있다.

• 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.

• 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.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.27-33
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• 2016

오늘날 가상화 기술은 가장 유용하게 사용되는 컴퓨팅 기술 중 하나이며 모든 컴퓨팅 환경에서 널리 활용되고 있다. 그러나 가상화 환경의 I/O 계층들은 호스트 머신의 I/O 동작 방식을 인지하지 못하도록 설계되어 있기 때문에 I/O 확장성 문제는 여전히 해결해야 할 문제로 남아 있다. 특히, 다중 큐 SSD가 보조 기억 장치로 사용될 경우, 증가한 잠금 경쟁과 제한된 I/O 병렬화 문제로 가상 머신은 다중 큐 SSD의 공인된 성능을 활용하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 성능 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 CPU마다 전용 큐와 I/O 스레드를 할당하는 새로운 기법을 제안한다. 제안 기법은 성능 저하의 주요한 원인 중 하나인 잠금 경쟁을 효율적으로 분산시키고 또 다른 원인인 Virtio-blk-data-plane의 병렬화 문제를 해소한다. 제안 기법을 평가한 결과 최신 QEMU 보다 IOPS가 최대 155% 향상되는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.439-448
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• 2017

대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.91-101
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• 2024

데이터 집약적이고 메모리 변동성이 높은 워크플로의 이식성 보장을 위해 컨테이너 가상화 기술이 사용되고 있다. 그리고 쿠버네티스는 이러한 컨테이너 애플리케이션들을 관리하기 위한 오케스트레이션 도구로써 사실상 표준으로 사용되고 있다. 클라우드 사용자는 리소스 부족으로 인한 컨테이너 재시작을 방지하기 위해 컨테이너 애플리케이션을 오버프로비저닝하는 경향이 있다. 그러나 과도한 오버프로비저닝은 CPU, 메모리 등 시스템 리소스의 사용량을 낮아지게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 컨테이너 리소스를 초과 사용하는 방식이 널리 사용되고 있으나, 지나친 메모리 리소스 초과 사용은 노드의 메모리 부족으로 인해 연쇄적인 컨테이너 재시작을 유발할 수 있다. 컨테이너 재시작 발생 시 작업을 처음부터 다시 시작해야 하므로 많은 상태저장 애플리케이션이 포함된 메모리 변동성이 높은 컨테이너에 큰 오버헤드를 유발할 수 있다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 메모리 초과 사용 시 컨테이너 재시작을 완화하는 기법을 제안한다. 메모리 사용량이 많은 노드에서 메모리 할당을 요청할 가능성이 큰 컨테이너를 식별하고 이러한 컨테이너를 일시정지한다. 컨테이너의 CPU 사용량을 크게 줄이면 컨테이너가 일시정지하는 상태와 유사한 효과를 얻을 수 있다. 해당 노드의 메모리 사용량이 개선된 것으로 판단되면 컨테이너의 일시정지를 해제한다. 제안기법을 적용하여 쿠버네티스 환경에서 메모리 변동성이 높은 워크플로를 구동한 경우 제안기법을 사용하지 않았을 때에 비해 컨테이너의 재시작 횟수가 평균 40%, 최대 58% 감소하였다. 그리고 컨테이너 재시작 횟수 감소로 인해 컨테이너 워크플로의 총 실행 시간이 평균 7%, 최대 13% 단축되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-11
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• 2020

본 논문에서는 프로세서 중심 컴퓨터 구조에서 개발된 MPI 병렬 프로그램을 수정하지 않고 메모리 중심 컴퓨터 구조에서 더 효율적으로 수행시키는 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 기술은 메모리 중심 컴퓨터 구조가 가지는 빠른 대용량 공유 메모리 특징을 이용하여 MPI 표준 라이브러리 함수가 수행하는 네트워크 통신을 통한 느린 데이터 전달을 공유 메모리를 통한 빠른 데이터 전달로 대체하여 효율성을 얻는다. 본 연구에서 제안한 기술은 두 개의 프로그램에 구현되었다. 첫 번째 프로그램은 MC-MPI-LIB라고 불리는 수정된 MPI 라이브러리인데 이는 기존 MPI 표준 라이브러리 함수의 의미를 유지하면서 메모리 중심 컴퓨터 구조에서 더 효율적으로 수행한다. 두 번째 프로그램은 MC-MPI-SIM이라고 불리는 시뮬레이션 프로그램인데 이는 프로세서 중심 컴퓨터 구조 상에서 메모리 중심 컴퓨터 구조의 수행을 시뮬레이션한다. 본 논문에서 제안한 기술은 도커 가상화 상에서 구현된 분산 시스템 환경에서 개발하고 시험하였다. 다수의 MPI 병렬 프로그램을 이용하여 제안한 기술의 성능을 측정한 결과 메모리 중심 컴퓨터 구조에서 더 높은 성능으로 수행 가능함을 보였으며, 특히 통신 오버헤드 비율이 높은 MPI 병렬 프로그램의 경우 매우 높은 성능으로 수행 가능하다는 점을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.149-151
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• 2012

서버가상화는 제한된 컴퓨팅 자원을 이용하여 다수의 운영체제를 가동시키는 기술이다. 한정된 컴퓨팅 자원을 이용하는 가상화 기술은 메모리 공간 부족이라는 문제를 야기했다. 이를 해결하기 위한 메모리 중복제거 기술들이 소개되고 있다. 그러나 많은 논문들 호스트와 가상 머신간의 메모리 사용 정보 부족으로 인해 많은 오버헤드를 가지고 메모리 중복제거 기술을 제공하고 있다. 본 논문은 메모리 공유 비중이 가장 큰 가상 머신의 페이지 캐시 정보를 제공하는 파일 시스템을 기반으로 페이지 스캐닝을 통한 효율적인 메모리 중복제거 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.113-114
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• 2019

클라우드 환경에서는 가상머신의 고성능 연산을 지원하기 위해 Graphic Processing Unit(GPU)를 사용한다. 가상머신들은 공평성을 위해 독립적인 가상머신 스케줄러를 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원의 초과 사용으로 인한 성능 저하가 발생해도 동일한 작업을 수행하는 가상머신들의 성능은 균등하게 측정된다. 하지만 GPU 연산의 경우 다중 작업을 수행할 때 하드웨어 기반 스케줄러를 사용하며 가상머신의 입출력 작업을 위한 하이퍼바이저의 First In First Out(FIFO) 기반 스케줄링 기법으로 인해 가상머신 사이의 공평성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 GPU 메모리를 초과 사용하는 환경에서 가상머신들의 성능을 측정하고 성능 불균형으로 인한 문제를 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.117-120
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• 2013

스마트폰의 보급으로 모바일 소셜 네트워크 게임(SNG: Social Network Game)을 즐기는 사용자들이 증가하고 있다. 그러나, SNG의 특성에 맞는 자원 활용률을 고려한 효율적인 게임서버에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 논문은 가상화 기반으로 SNG게임서버를 설계 및 구현한다. 또한 가상화 기반 분산 게임서버의 CPU 사용률과 Memory 사용량을 분석하여 게임서버의 자원 활용률을 보인다. 이를 토대로 SNG게임서버 환경구축의 기반지식을 제공한다.