본 논문에서는 전가상화 방식의 가상 머신 모니터를 기반으로 메모리 중복을 통한 고장 감내 기능을 적용한 임베디드 시스템을 제안한다. 제안된 가상 머신 모니터는 우선 효율적인 섀도우 페이지 테이블 기법을 사용하여 메모리를 가상화한다. 이를 기반으로 대상 임베디드 시스템을 하나의 가상 머신으로 동작하게 하는 한편, 동일한 시스템을 별도의 가상 머신에서 동작하도록 백업 시스템을 구축함으로써 대상 임베디드 시스템의 메모리 영역이 미리 정해진 시점과 대상에 따라 백업 시스템의 메모리 공간으로 복사되도록 하였다. 이렇게 중복이 이루어진 임베디드 시스템은 고장이 발생하면 백업 시스템으로 전환하여 정상적인 동작을 이어나가게 된다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 임베디드 시스템의 성능을 크게 저하시키지 않으면서도 시스템의 가용성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
임베디드 시스템은 일반 PC(Personal Computer)나 워크스테이션에 비해 느린 CPU와 작은 메모리 공간을 사용하고 있다. 따라서 임베디드 운영체제는 제한된 자원을 효과적으로 사용하도록 설계되어져야 한다. 그런데 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 페이지 폴트가 발생할 경우 스왑 디바이스로 페이지를 이동하는 과정에서 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 가상 메모리 기법의 효율성을 놀이며 메모리 공간의 효율성을 향상시킬 수 있는 가상 메모리 압축 기법을 구현하였다. 가상 메모리 압축 기법은 임베디드 리눅스의 가상 메모리 관리 기법에서 스왑핑이 발생할 경우 스왑 디바이스로 이동하는 페이지들을 압축하여 이동시킴으로서 스왑핑에서 발생하는 성능저하를 감소시키며, 압축된 스왑 디바이스의 운영으로 메모리의 공간 효율성을 높인 수 있다. 또한 본 논문에서는 메모리 내의 소량의 데이터 압축에 적합한 알고리즘을 고안하여, 압축률의 효율성과 시스템 성능을 향상시키고자 하였다.
기존의 스토리지 기반 가상 데스크탑 시스템은 디스크에 입출력이 집중될 경우 성능이 저하되는 문제가 발생하였다. 따라서, 부트 스톰과 같이 여러 대의 가상 데스크탑이 동시에 부팅할 경우, 시스템의 성능이 급격히 저하되었다. 본 논문에서는 가상 데스크탑 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 메인 메모리 기반 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 가상 데스크탑 이미지를 메인 메모리에 저장함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키고, 중복 제거 기술을 적용하여 용량이 많은 가상 데스크탑 이미지를 한정된 크기의 메인 메모리에 저장하였다. 본 시스템의 구현 및 실험을 통하여 가상 데스크탑을 동시 부팅할 때, 스토리지 기반 가상 데스크탑 보다 부팅 속도가 4배 빠름을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5234-5251
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2018
It is well-known that virtualization technology can bring many benefits not only to users but also to service providers. From the view of system security and resource utility, higher resource sharing degree and higher system reliability can be obtained by the introduction of virtualization technology in distributed cloud. The small size time-sharing multiplexing technology which is based on virtual machine in distributed cloud platform can enhance the resource utilization effectively by server consolidation. In this paper, the concept of memory block and user satisfaction is redefined combined with user requirements. According to the unbalanced memory resource states and user preference requirements in multi-virtual machine environments, a model of proper memory resource allocation is proposed combined with memory block and user satisfaction, and at the same time a memory optimization allocation algorithm is proposed which is based on virtual memory block, makespan and user satisfaction under the premise of an orderly physical nodes states also. In the algorithm, a memory optimal problem can be transformed into a resource workload balance problem. All the virtual machine tasks are simulated in Cloudsim platform. And the experimental results show that the problem of virtual machine memory resource allocation can be solved flexibly and efficiently.
Modern cloud computing is rapidly changing from traditional hypervisor-based virtual machines to container-based cloud-native environments. Due to limitations in I/O performance required for both virtual machines and containers, the use of high-speed storage (SSD, NVMe, etc.) is increasing, and in-memory computing using main memory is also emerging. Running a virtual environment on main memory gives better performance compared to other storage arrays. However, RAM used as main memory is expensive and due to its volatile characteristics, data is lost when the system goes down. Therefore, additional work is required to run the virtual environment in main memory. In this paper, we propose a hybrid in-memory storage that combines a block storage such as a high-speed SSD with main memory to safely operate virtual machines and containers on main memory. In addition, the proposed storage showed 6 times faster write speed and 42 times faster read operation compared to regular disks for virtual machines, and showed the average 12% improvement of container's performance tests.
Fixed-size memory allocation is one of the most promising way to avoid external fragmentation in dynamic memory allocation problem. This paper presents an experimental result of applying the fixed- size memory allocation strategy to Java virtual machine for embedded system. The result says that although this strategy induces another memory utilization problem caused by internal fragmentation, the effect is not very considerable and this strategy is well-suited for embedded Java system. The experiment has been performed in a real embedded Java system called the simpleRTJ.
많은 내장형 시스템들이 자바(Java)를 널리 채택하고 있다. 내장형 시스템은 자바 가상 머신을 통해 자바를 지원하며, 자바 가상 머신은 쓰레기 수집기(Garbage Collector)를 통해서 동적 메모리를 자동으로 관리한다. 내장형 시스템은 적은 메모리를 가지고 있기 때문에 자바 가상 머신은 이를 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 여러 자바 프로그램을 동시에 실행할 수 있는 자바 가상 머신에서 적은 메모리를 사용하면서도 효과적으로 메모리를 관리할 수 있는 메모리 관리 기법을 제안한다. 우선 개선된 압축(compaction)기법 기반의 쓰레기 수집 기법을 소개하여 움직일 수 없는 메모리 영역이 존재하더라도 외부 단편화(external fragmentation) 문제를 극복한다. 다음으로 수행 중 메모리 사용을 줄이기 위해서 쓰레기 수집기가 메모리에서 필요 없는 클래스(class)들을 선택적으로 수거하는 class unloading 기법을 소개한다. 소개한 기법들을 실제 동작하는 내장형 시스템에서 실험한 결과, 메모리가 부족하여 동시에 수행할 수 없었던 프로그램들이 같이 수행되는 등 매우 효과적이었다.
본 논문에서는 가상 메모리 압축 알고리즘으로 CAMD 알고리즘을 제안한다. CAMD 알고리즘은 페이지 폴트가 일어났을 때 이들 페이지들을 스왑 디바이스로 이동시키지 않고 주기억장치 내의 압축된 캐시 영역을 할당하여 압축된 페이지를 저장한다. 이렇게 함으로써 스왑 디바이스로 이동하는 시간과 횟수를 감소시켜서 페이지 폴트 응답시간을 줄이며 주기억장치에 저장되는 페이지들의 공간 활용도를 높일 수 있다. 메모리 내의 데이터는 일반적인 압축 알고리즘에서 다루는 데이터와는 다른 특징들을 가지고 있어서 메모리 내의 주소 값이나 배열 데이터와 값은 요소들을 고려하여 압축될 때의 효율성을 높일 수 있다.
Virtual memory is used as the method to ensure the safety of the system through memory protection in the real-time system. TLB miss caused by using virtual memory makes the real-time system WCET more pessimistically. TLB lockdown can be applied as a method to improve this problem. However, processors with limited TLB lockdown entries, a selection criterion is needed to efficiently utilize the TLB lockdown entry. In this paper, the most frequently accessed virtual pages in the process are applied to the TLB lockdown by analyzing memory profiling. The results showed that micro data TLB miss stall cycle and main data TLB miss stall cycle of the processor decreased by at least 4.7% and up to 29.7%.
Kim, Junghoon;Kim, Taehun;Min, Changwoo;Jun, Hyung Kook;Lee, Soo Hyung;Kim, Won-Tae;Eom, Young Ik
ETRI Journal
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제36권5호
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pp.741-751
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2014
Smart TV is expected to bring cloud services based on virtualization technologies to the home environment with hardware and software support. Although most physical resources can be shared among virtual machines (VMs) using a time sharing approach, allocating the proper amount of memory to VMs is still challenging. In this paper, we propose a novel mechanism to dynamically balance the memory allocation among VMs in virtualized Smart TV systems. In contrast to previous studies, where a virtual machine monitor (VMM) is solely responsible for estimating the working set size, our mechanism is symbiotic. Each VM periodically reports its memory usage pattern to the VMM. The VMM then predicts the future memory demand of each VM and rebalances the memory allocation among the VMs when necessary. Experimental results show that our mechanism improves performance by up to 18.28 times and reduces expensive memory swapping by up to 99.73% with negligible overheads (0.05% on average).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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