최근 태블릿 컴퓨터(Tablet computer) 등 첨단 모바일 기기가 대중화되고 고성능 노트북이 널리 사용되면서 SSD(Solid State Drive)를 주 저장장치로 사용하는 시스템이 증가하고 있다. 이들 시스템에서는 SSD를 가상메모리의 스왑 영역으로 사용하므로 이에 적합한 가상메모리 정책이 필요하다. SSD 제조사는 SSD 내부의 자세한 정보는 제공하지 않기 때문에 최적화된 할당에 어려움이 생긴다. 본 논문에서는 SSD의 내부 상태를 기록하고, VM의 스왑 공간으로 사용 시 각블록 상태를 고려하여 최적화된 할당 페이지를 선택하는 기법을 제안한다.
Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.
Virtualization technology opened a new era in the field of Data intensive, Grid and Cloud Computing. Today's Data centers are smarter than ever leveraging the Virtualization technology. In response to that, Dynamic consolidations of Virtual Machines (VMs) allow efficient resource management by live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), leads to stipulation in dealing with energy-performance trade-off as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a Cloud Based CDN approach for allocation of VM that aims to maximize the client-level SLA. Our experiment result demonstrates significant enhancement of SLA at certain level.
본 논문에서는 여러 개의 비디오 객체를 부호화할 때 기존의 MPEC-4 VM5알고리즘에 비해 부호화 성능을 향상시키면서 고정 비트율을 지원하는 새로운 알고리즘을 기술한다. 특히, 부호화되는 객체와 건너뛰어지는 객체의 왜곡을 예측하는 비트율-왜곡 모델을 제시하고, 부호화 성능을 향상시키기 위해 시간적-공간적 절충을 고려한 부호화 모드와 버퍼를 제어하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 객체 기반의 비트율 제어 방법은 넓은 범위의 비트율에서 향상된 성능을 보이며, 목표 비트율에 근접한 압축 비트열을 발생하고, 버퍼 상태를 안정적으로 조절하기 때문에 버퍼 넘침과 버퍼 결핍 현상이 발생하지 않는다.
사용자들은 자신의 작업을 처리하기 위해 자신에게만 한정된 가상 컴퓨팅 자원을 클라우드 서비스 제공자로부터 할당 받아 타 사용자로부터 독립된 환경에서 작업을 처리하게 된다. 이를 자동화된 방법으로 최적화를 대신 수행해주기 위한 모델로 브로커 미들웨어가 제시되었고 마감시간을 만족하는 이내에서 자원 이용률을 높이는 접근법으로 필요 가상 머신의 숫자를 줄여 비용을 절약한다. 이를 다루는 많은 논문들에서 작업 스케줄링은 기존 사용자들간의 독립을 보장하여 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정된 가상 머신에서 처리하는 방식으로 다루어지고 있다. 하지만 기존의 SRSV 방식에서는 높은 정도의 다중 프로그래밍 작업이 아닐 경우 시스템을 효율적으로 사용하지 못한다. 이에 본 논문에서는 해당 자원을 마감시간과 스래싱(thrashing), 문맥 전환(context switching)에 따른 성능 저하를 고려한 상태에서 다중 프로그래밍 정도를 높여 낭비되는 자원을 최소화하여 비용을 절약하려고 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 제약조건 이내에서 기존의 방식에 비해 좀 더 좋은 가격 대비 성능을 가지는 것을 보인다.
Cloud computing is an emerging technology based on the concept of enabling data access from anywhere, at any time, from any platform. The exponential growth of cloud users has resulted in the emergence of multiple issues, such as the workload imbalance between the virtual machines (VMs) of data centers in a cloud environment greatly impacting its overall performance. Our axis of research is the load balancing of a data center's VMs. It aims at reducing the degree of a load's imbalance between those VMs so that a better resource utilization will be provided, thus ensuring a greater quality of service. Our article focuses on two phases to balance the workload between the VMs. The first step will be the determination of the threshold of each VM before it can be considered overloaded. The second step will be a task allocation to the VMs by relying on an improved and faster version of the meta-heuristic "simulated annealing (SA)". We mainly focused on the acceptance probability of the SA, as, by modifying the content of the acceptance probability, we could ensure that the SA was able to offer a smart task distribution between the VMs in fewer loops than a classical usage of the SA.
현재 국내 VMS 운영은 대체로 소극적 정보제공에 머물고 있으며, 정보제공 우선순위. 조합 가능한 메시지 집합 등이 포함된 간단한 형태의 지식기반 추론엔진 방식에 의하고 있다. 또한 VMS 관련 연구도 해당도로의 상황을 정확히 검지하고 예측하는 방법론 개발에 집중되어 있다. 그러나 VMS도 적극적 운영을 통하여 교통관리의 수단으로 활용해야 하며, 이에 있는 그대로 상황을 전달하는 현 Practice에서 진일보한 전략적 정보제공 기술이 개발되어야 한다. 본 연구에서는 네트워크 차원의 교통관리를 목적으로 한 VMS 자동제어 알고리즘을 제안하였다. 외란의 불확실성과 모형의 정확도에 강한(robust) 피드백 제어방식을 채택하였고, 알고리즘은 시스템 최적 달성을 목표로 설정한 여유용량 균등화 Regulator와 VMS Display 모듈로 구성된다. 여유용량의 산정은 도로용량편람의 용량 개념과 차별화 되는 개념을 제안하였으며 이 부분에 대한 구체적 산정방식의 개발은 향후과제로 남겨두었다. 두 개의 대안경로로 구성된 실제 도로망에 대한 모의실험을 통하여. 여유용량균등화 Regulator에 의한 통행 재배분 효과를 제한적으로나마 살펴보았다. 그러나 VMS Display Strategy 모듈에 의한 실제 통행배분 행태는 모의실험의 한계성으로 인하여 검증하지 못하였으며 이를 향후과제로 남겨두었다.
VMS는 대안경로의 현황정보를 제공하는 정보수단의 역할뿐만 아니라, 경로선택에 영향을 줌으로써 통행 분산효과를 내는 제어 측면의 역할도 수행한다. 그러나 대안경로간 최적의 통행배분을 유도할 수 있는 VMS 제어기 없이, 교통관리 업무를 담당하는 센터 운영자 개인의 경험에 의존하여 대처하고 있는 실정이다. 퍼지 제어는 수학적 모델로 표현되기 어려운 복잡하고 애매한 시스템에 대하여, 전문가의 경헙적 지식이나 실제 실험 데이터에 의해 제어시스템의 규칙 또는 제어알고리즘을 만들 수 있는 장점이 있다. 이에 이러한 퍼지 제어의 장점을 살려 대안경로간 통행시간 균형을 달성할 수 있는 VMS 피드백 제어기를 설계하고 MATLAB/Simulink를 이용하여 그 성능을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 제어기는 통행시간 균형이라는 제어목표에 수렴하고 있으나, 유출입교통량 증가와 Driver Compliance Rate 감소 등 외란에 민감하게 반응하여 수렴시간 과도하게 증가하는 현상이 나타났다. 이러한 외란에 보다 강한(Robust) 제어기로의 성능개선을 향후과제 남겨두며, 본 연구 결과를 발전시켜 실제 현장의 VMS 운영에 적용한다면 교통운영기술 진일보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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