• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권3호
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• pp.81-84
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• 2015

클라우드 서비스는 다양한 장점들 덕분에 현대 IT 사업에서 주목을 받고 있다. 클라우드 환경에서 사용자의 요구는 동적이기 때문에 서비스 제공자는 사용자 요구량을 예측하고 이를 기반으로 자원을 제공하는 VM(Virtual Machine) 프로비저닝 기법이 필요하다. VM 프로비저닝은 사용자의 QoS를 만족시키고 자원 관리 비용을 최소화하여 서비스 제공자의 이득을 최대화하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적인 VM 프로비저닝을 위해 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 이를 기반으로 서비스 제공자의 총 경비에 대한 기대 값을 최소화시키기 위한 새로운 VM 프로비저닝 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위하여 실제 데이터를 이용하여 자원 요구 예측량과 자원 제공량을 계산하고, 이를 다른 기법들과 비교함으로써 제안 기법이 서비스 제공자의 총 경비를 최소화함을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5404-5424
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• 2018

This work is mainly focused on two major topics in cloud platforms by using OpenStack as a case study: management and provisioning of resources to meet the requirements of a service demanded by remote end-user and relocation of virtual machines (VMs) requests to offload the encumbered compute nodes. The general framework architecture contains two subsystems: 1) An orchestrator that allows to systematize provisioning and resource management in OpenStack, and 2) A resource utilization based subsystem for vibrant VM relocation in OpenStack. The suggested orchestrator provisions and manages resources by: 1) manipulating application program interfaces (APIs) delivered by the cloud supplier in order to allocate/control/manage storage and compute resources; 2) interrelating with software-defined networking (SDN) controller to acquire the details of the accessible resources, and training the variations/rules to manage the network based on the requirements of cloud service. For resource provisioning, an algorithm is suggested, which provisions resources on the basis of unused resources in a pool of VMs. A sub-system is suggested for VM relocation in a cloud computing platform. The framework decides the proposed overload recognition, VM allocation algorithms for VM relocation in clouds and VM selection.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.155-156
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• 2013

VM 간섭은 VM 프로비저닝을 할 때 예상된 VM 의 컴퓨팅 자원이 실제와 다르지 않도록 하기 위해 반드시 고려되어야 할 사항이다. 이에 본 논문에서는 예상된 VM 의 컴퓨팅 자원을 사용자가 보장받을 수 있도록 랜덤 워크를 이용해 간섭을 고려한 필요 자원을 구하는 방법에 대해 다루고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.39-48
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• 2013

정의된 SLA의 QoS를 지키기 위해서, 클라우드 시스템은 동적인 사용 패턴에서 발생하는 변화무쌍한 작업 부하를 처리해야 한다. 서비스 관점이외에도 에너지 소비를 최소화 하는 것이 또한 새로운 관심사이다. 이는 클라우드 데이타 센터에서 가상화된 자원을 할당할 때 클라우드 제공자들은 에너지와 성능의 상관관계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터의 작업부하 수준을 탐지하기 위해 동적 임계치를 기반으로 한 자원 프로비저닝 방안을 제시한다. VM선정 정책은 이주할 VM을 선택하기 위해 활용 데이터를 사용하며, VM 할당 정책은 서비스 평판도에 따라 VM들을 호스트에 지정한다. 시뮬레이션을 통해 연구결과를 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 이주를 지원하지 않는 비 전력 방법뿐만 아니라 동적 임계치, 임의 선정 정책보다 성능이 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.653-658
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• 2015

다양한 강점을 지닌 클라우드 서비스는 현대 IT 사업에 주요 이슈 중 하나이다. 클라우드 환경에서 서비스 제공자는 사용자의 동적인 자원 요구량을 예측하여 사용자의 QoS를 만족시켜야 한다. 사용자의 자원 요구량을 예측하는 기존 모델들은 사용자의 QoS는 만족시키지만 서비스 제공자의 이득은 보장하지 않는다. 본 논문에서는 Q-learning 기반의 자원 예측 모델을 제안하여 사용자의 QoS 뿐만 아니라 서비스 제공자의 이득을 최대화하였다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위해 실측 데이터를 이용하여 다른 예측 모델들과 비교함으로써 제안 기법의 우수함을 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1567-1587
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• 2014

Virtual Machine (VM) resource management is crucial to satisfy the Quality of Service (QoS) demands of various multimedia services in a media cloud platform. To this end, this paper presents a VM resource allocation model that dynamically and optimally utilizes VM resources to satisfy QoS requirements of media-rich cloud services or applications. It additionally maintains high system utilization by avoiding the over-provisioning of VM resources to services or applications. The objective is to 1) minimize the number of physical machines for cost reduction and energy saving; 2) control the processing delay of media services to improve response time; and 3) achieve load balancing or overall utilization of physical resources. The proposed VM allocation is mapped into the multidimensional bin-packing problem, which is NP-complete. To solve this problem, we have designed a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, as well as heuristics for quantitatively optimizing the VM allocation. The simulation results show that our scheme outperforms the existing VM allocation schemes in a media cloud environment, in terms of cost reduction, response time reduction and QoS guarantee.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.153-162
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• 2016

This paper proposes an optimal dynamic resource allocation method in IoT (Internet of Things) parking guidance system using Q-learning resource allocation model. In the proposed method, a resource allocation using a forecasting model based on Q-learning is employed for optimal utilization of parking guidance system. To demonstrate efficiency and availability of the proposed method, it is verified by computer simulation and practical testbed. Through simulation results, this paper proves that the proposed method can enhance total throughput, decrease penalty fee issued by SLA (Service Level Agreement) and reduce response time with the dynamic number of users.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.95-100
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• 2022

Cloud computing platform is a shared pool of resources and services with various kind of models delivered to the customers through the Internet. The methods include an on-demand dynamically-scalable form charged using a pay-per-use model. The main problem with this model is the allocation of resource in dynamic. In this paper, we have proposed a mechanism to optimize the resource provisioning task by reducing the job completion time while, minimizing the associated cost. We present the Cooperative Agents Dynamic Resource Allocation and Monitoring in Cloud Computing CADRAM system, which includes more than one agent in order to manage and observe resource provided by the service provider while considering the Clients' quality of service (QoS) requirements as defined in the service-level agreement (SLA). Moreover, CADRAM contains a new Virtual Machine (VM) selection algorithm called the Node Failure Discovery (NFD) algorithm. The performance of the CADRAM system is evaluated using the CloudSim tool. The results illustrated that CADRAM system increases resource utilization and decreases power consumption while avoiding SLA violations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.4759-4775
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• 2015

The reduction of power consumption in large-scale datacenters is highly-dependent on the use of virtualization to consolidate multiple workloads. However, these consolidation strategies must also take into account additional important parameters such as performance, reliability, and profitability. Resolving these conflicting goals is often the major challenge encountered in the design of optimization strategies for cloud data centers. In this paper, we put forward a data center monitoring strategy which dynamically alters its approach depending on the cloud system's current state. Results show that our proposed scheme outperformed strategies which only focus on a single metric such as SLA-Awareness and Energy Efficiency.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.239-240
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• 2012

When users access to use the computing resources in the cloud, they expect specific quality of service (QoS) which should be guaranteed by the service provider. Meanwhile, the service provider should adopt proper schemes to enhance the resource utilization. In this thesis, we propose the MapChem-Broker which aims to satisfy users' QoS requirements as well as enhance the resource utilization by controlling the provision of VM resources in the cloud. On the experimental cloud testbed, we compare the proposed scheme with an existing one for VM resource provisioning. Results show that the proposed scheme outperforms the existing one.