• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1247-1256
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• 2006

가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과는 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 컴퓨터이다. 그러나 가상 기계는 실제 프로세서로 처리하는 것보다 실행 속도가 매우 느리기 때문에 실행되는 코드의 최적화가 매우 중요하다. 본 논문은 가상 기계 코드 최적화기의 실험대상으로 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 코드인 SIL(Standard Intermediate Language)을 이용하였다. 현존하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 가상 기계 코드 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 가상 기계 코드 최적화기는 주어진 패턴을 찾아서 패턴에 해당하는 부분을 최적화 코드로 바꾸어, 전체 코드의 크기를 줄이고 실행 속도의 개선효과를 가진다. 또한, 구현된 최적화기의 실험 결과를 도출하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.85-98
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• 2009

최근 들어 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼에 관한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 이러한 플랫폼들은 다양한 사용자의 OS를 만족시키기 위해 최적화된 가상머신이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 Host OS에서 내부, 외부 네트워크 간에 빠르고 안정적인 서비스를 지원 함으로서 사용자의 작업환경 이동성을 보장해야 한다. 이를 위해 가상머신은 다양한 관점에서의 성능 측정이 필요하다. 하지만 기존 연구에서 가상머신의 성능 측정은 Host 컴퓨터에 설치된 VM에 Guest OS를 설치하여 이를 하나의 컴퓨터로 간주하고, 외부의 클라이언트에서 네트워크 성능을 측정한다. 이는 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 가상머신 성능 측정에 적합하지 않다. 본 논문은 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 최적화된 가상머신을 선정하기 위해서 네트워크 성능 측정 방법과 측정된 결과 분석을 통한 최적화된 가상머신을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.1998-2014
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• 2016

In recent years, cloud computing services based on smart phones and other mobile terminals have been a rapid development. Cloud computing has the advantages of mass storage capacity and high-speed computing power, and it can meet the needs of different types of users, and under the background, mobile cloud computing (MCC) is now booming. In this paper, we have put forward a new classification-based virtual machine placement (CBVMP) algorithm for MCC, and it aims at improving the efficiency of virtual machine (VM) allocation and the disequilibrium utilization of underlying physical resources in large cloud data center. By simulation experiments based on CloudSim cloud platform, the experimental results show that the new algorithm can improve the efficiency of the VM placement and the utilization rate of underlying physical resources.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.127-138
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• 2012

본 논문에서는 가상화 기술 기반의 가상 컴퓨팅 환경에서 가상 디스크의 내 외부적 결함에 의한 가상 머신 생성 실패 감지 및 원인 분석 기능을 제공하는 도구 (VMBootFailMonitor)를 제시한다. 또한, 본 논문에서는 이러한 가상 디스크 결함으로 초래되는 가상 머신 생성 실패 및 실패 원인의 사례를 제공하며, Xen 기반의 가상화된 시스템 상에서 이를 분석하는 도구의 설계와 일련의 결함 분석 방법을 제공한다. 특히, VMBootFailMonitor는 가상 디스크 분석 모듈, 가상화된 시스템 분석 모듈 및 시스템 로그 분석 모듈을 기반으로 VM 생성 실패에 대한 원인 분석 결과를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 가상 머신 운영체제의 정상 부트 시간과 본 논문에서 제시하는 도구를 통한 부트 실패 감지의 시간적 측면에서의 비교 결과를 제공한다. 본 실험 결과, 정상 가상 디스크 기반의 가상 머신 부트 완료 시간 (8~16초) 보다 짧은 3~6초대의 가상 머신 부트 실패 및 가상 디스크 오류 감지 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.107-116
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• 2024

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 MicroVM의 AI 애플리케이션 수행 시 성능을 분석하고, 이것이 현재 사용되고 있는 컨테이너 기술과 전통적인 가상머신을 대체할 수 있는지 알아본다. 이를 위해 라즈베리파이 4에서 Docker 컨테이너, Firecracker MicroVM, KVM 가상머신 환경을 각각 구축하고 대표적인 AI 애플리케이션들을 실행하였다. 그리고 실험 환경별로 추론 시간, 총 CPU 사용량 및 추세, 파일 I/O 성능을 분석하였다. 실험 결과, MicroVM에서 AI 애플리케이션을 수행하였을 때 컨테이너와의 큰 성능 차이는 없었으며, 오히려 반복적인 애플리케이션 수행에서 평균적으로 안정적인 추론 시간을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통해 엣지 컴퓨팅 환경에서 컨테이너와 가상머신을 대체하여 MicroVM을 사용한 AI 애플리케이션 운용이 적합할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권3호
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• pp.167-172
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• 2007

가상기계(Virtual Machine)는 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 컴퓨터이기 때문에 그 수행 속도와 필요 저장 공간 측면에서 성능이 떨어질 수밖에 없다. 이러한 환경에서의 가상기계 코드 최적화는 실행 성능을 향상시킬 수 있기에 중요하다. 특별히 임베디드 장치(Embedded Device)에서 작동하는 가상기계 환경에서의 최적화는 기존의 최적화에 비해 수행 비용 대비 효과에서 높은 효율을 요구한다. 이에 따라 프로파일링을 통하여 성능에 크게 영향을 주는 함수 또는 기본 블록(Basic Block)을 찾아 최적화하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 프로파일링을 이용한 가상기계 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 먼저, 가상기계 코드 최적화를 위해 코드를 실행하여 얻을 수 있는 동적 정보인 프로파일링 데이터(Profiling Data)를 정의하였고, 프로파일링 정보를 이용한 가상기계 코드 최적기를 구현하였다. 또한, 구현과 실험에 있어서 가상기계 코드는 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 언어인 SIL(Standard Intermediate Language)를 사용하였고, 구현된 최적화기에 대한 실험을 통해 최적화기의 효과를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8B호
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• pp.947-953
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• 2011

최근 지속적이고 치명적인 데이터베이스에 대한 공격성향은 보안 정책과 유사한 발전형태를 가지고 비례적으로 진보하고 있다. 폐쇄적 네트워크에서 생성된 정보에 대한 접근제어 기반의 방어기법과 제한된 접근경로에 대한 공격을 과거 축적되고 학습되어진 공격패턴을 기반으로 많은 시스템과 데이터베이스가 침해당하는 사례가 늘고 있다. 따라서 본 논문 연구를 통하여 제한된 인증과 접근권한에 대한 안정성 확보를 위해 이원화된 VM(Virtual Machine)을 탑재한 가상 침해 패턴 시스템 기반으로 공격정보와 형태를 분리하고 공격 네트워크에 대한 침해 패턴 집중관리를 통해 침해를 차단하는 시스템을 제안하고 최종 데이터베이스를 방어하는 실험과 최적의 방어 기법 및 보안 정책을 구현하기 위한 메커니즘을 개선코자 한다

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권6호
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• pp.1398-1417
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• 2013

A method is proposed to reduce excess resources from a virtual machine(VM) while avoiding subsequent migrations for a computer cluster that provides cloud service. The proposed scheme cuts down on the resources of a VM based on the probability that migration may occur after a reduction. First, it finds a VM that can be scaled down by analyzing the history of the resource usage. Then, the migration probability is calculated as a function of the VM resource usage trend and the trend error. Finally, the amount of resources needed to eliminate from an underutilized VM is determined such that the migration probability after the resource reduction is less than or equal to an acceptable migration probability. The acceptable migration probability, to be set by the cloud service provider, is a criterion to assign a weight to the resource reduction either to prevent VM migrations or to enhance VM utilization. The results of simulation show that the proposed scheme lowers migration frequency by 31.6~60.8% depending on the consistency of resource demand while losing VM utilization by 9.1~21.5% compared to other known approaches, such as the static and the prediction-based methods. It is also verified that the proposed scheme extends the elapsed time before the first occurrence of migration after resource reduction 1.1~2.3-fold. In addition, changes in migration frequency and VM utilization are analyzed with varying acceptable migration probabilities and the consistency of resource demand patterns. It is expected that the analysis results can help service providers choose a right value of the acceptable migration probability under various environments having different migration costs and operational costs.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.192-194
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• 2013

가상화 기술의 발달은 클라우드 데이터센터(cloud datacenter)에서의 서버 통합(server consolidation)을 지원하며 이를 통하여 물리적 머신(physical machine, PM) 관리 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 서버가 통합됨에 따라 가상 머신(virtual machine, VM) 간섭이 생길 수 있고 이는 성능 감소의 원인이 된다. 따라서 VM 간섭과 PM 관리 비용을 감소시키는 것은 트레이드오프(trade-off)를 이루며 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 VM 간섭 계측(quantizing)을 위한 기법과 비용 효율적 VM 배치(placement)를 위한 휴리스틱(heuristics)을 제안한다.