• 제목/요약/키워드: Virtual Machine Provisioning

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클라우드 프로비저닝 서비스를 위한 퍼지 로직 기반의 자원 평가 방법 (Fuzzy Logic-driven Virtual Machine Resource Evaluation Method for Cloud Provisioning Service)

  • 김재권;이종식
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.77-86
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    • 2013
  • 클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.

클라우드 환경의 교통정보 서비스를 위한 조건부 확률 추론을 이용한 가상 머신 프로비저닝 스케줄링 (Virtual Machine Provisioning Scheduling with Conditional Probability Inference for Transport Information Service in Cloud Environment)

  • 김재권;이종식
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.139-147
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    • 2011
  • 전 세계적으로 자동차의 수요와 교통정보 서비스의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 교통정보 서비스의 종류와 데이터의 양의 증가로 인해 많은 IT 자원 인프라가 필요하다. 인프라의 감소를 위해 클라우드 컴퓨팅이 주목을 받고 있으며, 자원관리를 위해 프로비저닝 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 교통정보 서비스를 위한 조건부 확률 추론을 활용한 프로비저닝 스케줄링(PSCPI: Provisioning Scheduling with Conditional Probability Inference)을 제안한다. PSCPI는 가상머신의 상태에 따라 나이브 베이즈 추론 기법을 사용하여 가상머신의 가용율에 따라 작업 할당을 할 수 있다. 나이브 베이즈 기반의 조건부 확률 추론 프로비저닝 스케줄링을 활용하여 교통정보 서비스에 높은 처리율과 활용율을 보인다.

Profit-Maximizing Virtual Machine Provisioning Based on Workload Prediction in Computing Cloud

  • Li, Qing;Yang, Qinghai;He, Qingsu;Kwak, Kyung Sup
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권12호
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    • pp.4950-4966
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    • 2015
  • Cloud providers now face the problem of estimating the amount of computing resources required to satisfy a future workload. In this paper, a virtual machine provisioning (VMP) mechanism is designed to adapt workload fluctuation. The arrival rate of forthcoming jobs is predicted for acquiring the proper service rate by adopting an exponential smoothing (ES) method. The proper service rate is estimated to guarantee the service level agreement (SLA) constraints by using a diffusion approximation statistical model. The VMP problem is formulated as a facility location problem. Furthermore, it is characterized as the maximization of submodular function subject to the matroid constraints. A greedy-based VMP algorithm is designed to obtain the optimal virtual machine provision pattern. Simulation results illustrate that the proposed mechanism could increase the average profit efficiently without incurring significant quality of service (QoS) violations.

클라우드 환경에서 기대 값 기반의 동적 자원 예측 기법 (Resource Prediction Technique based on Expected Value in Cloud Computing)

  • 최영호;임유진
    • 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.

High-revenue Online Provisioning for Virtual Clusters in Multi-tenant Cloud Data Center Network

  • Lu, Shuaibing;Fang, Zhiyi;Wu, Jie
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권3호
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    • pp.1164-1183
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    • 2019
  • The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.

시스템 부하를 고려한 효율적인 가상 머신 배치 (Efficient Virtual Machine Placement Considering System Load)

  • 정성민
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.35-43
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    • 2020
  • Cloud computing integrates computing resources such as servers, storage, and networks with virtualization technology to provide suitable services according to user needs. Due to the structural characteristics of sharing physical resources based on virtualization technology, threats to availability can occur, so it is essential to respond to availability threats in cloud computing. Existing over-provisioning method is not suitable because it can generate idle resources and cause under-provisioning to degrade or disconnect service. System resources must be allocated in real-time according to the system load to guarantee the cloud system's availability. Through appropriate management measures, it is necessary to reduce the system load and increase the performance of the system. This paper analyzes the work response time according to the allocation or migration of virtual machines and discusses an efficient resource management method considering the system load.

가상 머신 풀을 이용한 가상 머신 Provisioning 연구 (A Study of Fast Virtual Machine Provisioning using VMOSPOOL)

  • 이지형;고광원;우영춘;배승조
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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    • pp.335-339
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    • 2007
  • 가상화는 요즘 각광받는 기술 중 하나이다. 가상화의 개념이 처음 소개된 것은 20년 전의 일이다. 최근에 가상화가 다시 주목 받는 이유는 인터넷 사용자의 증가로 인해 서버의 수가 급증하였고 그에 반해 서버들의 활용률은 $20{\sim}30%$에 그치기 때문이다. 가상화론 채택하는 분야 중 하나는 바로 인터넷 데이터 센터(Internet Data Center, IDC)이다. IDC에서는 하나의 고성능 서버 위에 여러 개의 가상 머신을 구동함으로써 서버가 차지하는 공간을 줄이고 관리 비용을 절감하는 서버통할(server consolidation)에 주로 사용된다. 가상화를 통해 서비스를 제공하기 위한 첫 번째 단계는 가상 머신을 생성하는 것이다. 일반적으로 가상 머신의 생성은 물리적 노드 (비 가상 머신)에 운영체제를 설치하는 것과 동일하다. 본 논문에서는 서비스 제공을 위해 선행되어야 할 가상 머신을 생성함에 있어 가상 머신 풀(Virtual Machine OS Pool, VMOSPOOL)을 사용하여 빠르게 동적으로 가상 머신을 생성하는 방법에 대해 논의한다. 특히 가상 머신풀의 사용은 고가의 공용 스토리지가 없는 상황에서 부하 분산 클러스터를 구축하는데 유용함을 보인다.

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How to Implement Successful Virtual Desktop Infrastructure (VDI) in the Manufacturing Sector

  • KIM, Tae-Hi
    • 산경연구논집
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    • 제13권10호
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    • pp.15-22
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    • 2022
  • Purpose: In the manufacturing sector, VDI (Virtual Desktop Infrastructure) offers advantages to the organizations, such as allowing manufacturers access to the system from any location. The most important things are understanding what the user needs, avoiding under-provisioning, network preparation. This research is to provide useful practical l implementations of VDI in manufacturing industry based on numerous prior studies. Research design, data and methodology: This research has conducted the qualitative content analysis (QCA). When conducting this research, the present author assumed that it is crucial to create the procedures and processes that will be used to acquire the text data needed to structure or solve problems. Results: According to the prior literature analysis, there are five suggestions to implement successful VDI for manufacturing sector. The five solutions are (1) Creation of the machines, (2) Direct users to an available 'Virtual Machine', (3) 'Virtual Machine Power Management', (4) Performance monitoring, and (5) Review security. Conclusions: The research clearly details how VDI can be implemented on a manufacturer platform and how it can be connected to hundreds of users. The author can conclude that connecting hundreds of users can be done using the remote connection of devices and encourage manufacturers to work from different areas.

Q-learning 모델을 이용한 IoT 기반 주차유도 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Parking Guidance System Based on Internet of Things(IoT) Using Q-learning Model)

  • 지용주;최학희;김동성
    • 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.

프로비저닝을 통한 효율적인 서버 가상화 메커니즘 (Mechanism for Effective Server Virtualization with Provisioning)

  • 김동욱;정갑현;김강석;손태식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.183-186
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    • 2012
  • IT 기술의 급격한 발달로 인해 개인의 생활뿐만 아니라 국내 기업들의 업무 환경까지도 많은 변화가 일어나고 있다. 이러한 변화 중 가상화 기술을 이용하여 업무의 효율성 증대와 경제적이며 관리 능률의 향상을 기대하며 가상화 환경을 도입하려는 기관이 많이 생겨나고 있다. 하지만 가상화 기술은 안정적인 서버의 운영이 뒷받침 되지 않는다면 막대한 피해를 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화 환경에서 프로비저닝(Provisioning) 과정을 이용하여 가상 서버의 시스템 자원을 최적화시키고, 최적화된 가상 서버에 사용자VM(Virtual Machine)을 할당하는 부하 분산 방안을 제안한다.