• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.26-31
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• 2016

Migrim(Migration enhanced Grid Middleware)은 임베디드 단말과 다중 서버들 간의 통신 미들웨어이다. 기존의 통신 미들웨어는 단말이 서버의 자원 상태를 알지 못하기 때문에, 특정 서버에 부하가 집중될 경우에도 그 서버로 계속 요청을 보내는 문제가 있다. 또한 단말은 서버가 가진 정보를 알 수 없기 때문에, 트랜잭션 처리 결과에 대한 정확도를 보장하기 어렵다. 병목현상과 응답 정확도 문제 해결을 위해, 본 논문에서는 Migrim에 적용한 커넥션 이전과 트랜잭션 이전 기법을 제안한다. 커넥션을 다른 서버로 위임하는 과정인 커넥션 이전을 통해 전체 서버에 부하를 균등하게 분산시킬 수 있고, 트랜잭션 처리를 다른 서버로 위임하는 과정인 트랜잭션 이전을 통해 응답의 정확도를 높일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.223-228
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• 2016

최근 가상 환경의 발전은 이용자들이 현실 세계를 그대로 반영한 가상 환경을 요구하도록 변화하고 있다. 하지만 현재 서버 및 네트워크 환경은 소수의 이용자가 소수의 그룹을 이루어 함께하는 형태로, 현실 세계를 그대로 반영하지 못하고 있다. 가장 큰 이유 중 하나는 이용자간 정보 동기화에 많은 부하가 발생하기 때문이며, 이러한 부하는 정보 전달 시간을 증가시키게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 최소화하기 위한 Migration Agent 서버 시스템을 제안한다. Migration Agent 서버는 Field Server 이동시 Player Character의 동기화 과정에서 DBMS의 접근을 최소화하여 응답 시간을 줄여주기 위한 서버로 Field Server간 Player Character 이동을 위한 캐시 서버 역할을 수행한다. 그에 더해 스택형태로 Field Server를 배치함으로 기존 격자 형태로 인해 특정 서버에 부하가 집중되는 것을 보완하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.11-21
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• 2015

클라우드 컴퓨팅 환경은 다수의 가상서버 처리요청으로 인해 필요 자원을 충분히 제공하지 못한 경우, 특정 서버에 부하가 걸리는 문제가 발생할 수 있다. 이주관리자는 물리서버 내에 존재하는 가상서버들의 이주 효율성 향상을 위해 각 물리서버의 자원 정보를 모니터링 시스템으로부터 전달받고, 시뮬레이션 결과 값을 토대로 이주 목적지 물리서버를 결정한다. 하지만 모든 물리서버의 미래 자원 사용량을 예측하여 시뮬레이션 과정을 거쳐 이주 목적지 물리서버를 결정하는 것은 소수의 서버 네트워크 컴퓨팅 환경보다 거대하고 복잡한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 퍼지로직 기반 이주 결정 모델(FPLM)을 제안하고 DEVS 형식론을 적용하여 이주 발생 횟수 및 성능을 비교 측정하였다. FPLM은 이주 발생 횟수 및 이주 목적지 결정 오버헤드를 감소시킴으로써 이주 발생으로 인한 물리서버 자원 사용 효율성을 증가시킨다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권11호
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• pp.269-274
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• 2018

MMORPG환경에서 이용자들은, 한정된 게임 월드보다 끊임없이 넓은 지형에서 플레이하기를 원하기 때문에 끊임없이 연속된 확장 가능한 공간을 제공해야 한다. 이때 사용자는 개개의 서버들로 구성된 게임 월드를 하나의 지역으로 인식하게 하고 분산 서버들이 구성한 게임 월드를 자유롭게 이동할 수 있어야 한다. 여러 대의 게임 서버를 분산 방식으로 구성하여 하나의 게임 월드를 제공하므로 개개 서버가 관리하는 영역을 벗어나 다른 서버의 관리지역으로 이동 시 이동에 따른 게임 캐릭터의 게임 관련 정보 등을 모두 전송해 주어야 한다. 서버 간의 정보 동기화를 위하여 복잡한 과정이 필요하고 이로 인한 응답 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상 환경을 구축하는 데 필요한 가상 환경 중 가상 환경 구축을 위한 마이그레이션 에이전트 서버를 제안한다. 마이그레이션 에이전트는 응답시간 단축을 위한 캐시 서버 역할을 수행하며, Player character수 70,000인 상황에서 응답시간을 50% 단축할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.60-66
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• 2024

Host's data during transmission. Data tempering results in loss of host's sensitive information, which includes number of VM, storage availability, and other information. In the distributed cloud environment, each server (computing server (CS)) configured with Local Resource Monitors (LRMs) which runs independently and performs Virtual Machine (VM) migrations to nearby servers. Approaches like predictive VM migration [21] [22] by each server considering nearby server's CPU usage, roatative decision making capacity [21] among the servers in distributed cloud environment has been proposed. This approaches usage underlying server's computing power for predicting own server's future resource utilization and nearby server's resource usage computation. It results in running VM and its running application to remain in waiting state for computing power. In order to reduce this, a decentralized decision making hybrid model for VM migration need to be proposed where servers in decentralized cloud receives, future resource usage by analytical computing system and takes decision for migrating VM to its neighbor servers. Host's in the decentralized cloud shares, their detail with peer servers after fixed interval, this results in chance to tempering messages that would be exchanged in between HC and CH. At the same time, it reduces chance of over utilization of peer servers, caused due to compromised host. This paper discusses, an roatative decisive (RD) approach for VM migration among peer computing servers (CS) in decentralized cloud environment, preserving confidentiality and integrity of the host's data. Experimental result shows that, the proposed predictive VM migration approach reduces extra VM migration caused due over utilization of identified servers and reduces number of active servers in greater extent, and ensures confidentiality and integrity of peer host's data.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.1-12
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• 2021

VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.315-320
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• 2015

클라우드 컴퓨팅에서 서버 가상화는 한 대의 물리적인 서버를 다수의 가상머신으로 분할하여 다양한 운영체제 및 애플리케이션을 구동하는 기술이다. 가상머신의 마이그레이션은 현재 실행 중인 가상머신을 소스 호스트에서 다른 물리적인 장치인 타깃 호스트로 이동하는 것이다. 가상머신의 라이브 마이그레이션은 작업 수행 성능의 최적화와 저전력 지원 및 에너지 절감, 결함포용, 노드들 간의 부하 균형을 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 적응적 VM 라이브 마이그레이션 기법을 제안한다. 이를 위해 적응적 VM 마이그레이션 시점을 결정하는 VM 모니터링 모듈을 제안하고 오픈소스 기반 전가상화를 지원하는 하이퍼바이저를 설계하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.394-396
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• 2000

Currently, lots of research s going on in the field of the load distribution within HTTP. RR-DNS and SWEB are the most representative load distribution research. But, there are still many problems: unbalancing of load, load increase of web server and cost increase. Also, clients that require lots of data like multimedia happens to increase network load. To solve these, research about client/agent/server architecture is going on. But, the clients must know the agent's address and there are complexity and migration problems for design of such as protocol. This paper proposes TBSMS that is capable of choosing the optimal server considering the service capacity of the server as well as the network load. This paper demonstrates that TBSMS uses the web to solve the problem that client must know the agent's address and uses SNMP to solve the complexity and migration problem.

• 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.