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      가상화 환경에서 동적 임계치 기반 가상 머신 이주 기법 = A Migration Method of Virtual Machines based Dynamic Threshold in Virtualization Environments

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      https://www.riss.kr/link?id=A100412463

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      국문 초록 (Abstract)

      가상화 환경에서는 물리적 자원을 여러 가상 머신이 같이 사용한다. 그러나 특정 가상 머신이 컴퓨팅 자원을 많이 쓰면 다른 가상 머신들이 동작하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 방법이 있다. 이 중 대표적인 것이 특정의 가상 머신을 다른 서버(이 서버를 타겟 서버라고 함)에 이주시키는 방법이다. 이는 가상 머신을 타겟 서버에 이주시키면서 서버의 과부하가 전이되는 현상이 있고, 가상머신을 다시 다른 서버로 이주시켜야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 동적으로 임계치를 적용하여 이주 대상을 결정하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계치를 적용한 이주 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 서버의 CPU, 네트워크, 그리고 메모리 등의 자원 사용률의 변화에 따라 동적으로 임계치를 적용한다. 둘째, 서버에서 임계치를 초과한 자원을 기준으로 가상 머신 집합과 타겟 서버를 결정한다. 셋째, 타겟 서버의 자원 사용률을 기준으로 가상 머신을 결정한다.
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      가상화 환경에서는 물리적 자원을 여러 가상 머신이 같이 사용한다. 그러나 특정 가상 머신이 컴퓨팅 자원을 많이 쓰면 다른 가상 머신들이 동작하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 ...

      가상화 환경에서는 물리적 자원을 여러 가상 머신이 같이 사용한다. 그러나 특정 가상 머신이 컴퓨팅 자원을 많이 쓰면 다른 가상 머신들이 동작하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 방법이 있다. 이 중 대표적인 것이 특정의 가상 머신을 다른 서버(이 서버를 타겟 서버라고 함)에 이주시키는 방법이다. 이는 가상 머신을 타겟 서버에 이주시키면서 서버의 과부하가 전이되는 현상이 있고, 가상머신을 다시 다른 서버로 이주시켜야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 동적으로 임계치를 적용하여 이주 대상을 결정하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계치를 적용한 이주 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 서버의 CPU, 네트워크, 그리고 메모리 등의 자원 사용률의 변화에 따라 동적으로 임계치를 적용한다. 둘째, 서버에서 임계치를 초과한 자원을 기준으로 가상 머신 집합과 타겟 서버를 결정한다. 셋째, 타겟 서버의 자원 사용률을 기준으로 가상 머신을 결정한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In an virtualization environment, several virtual machines use physical resources together. If a specific virtual machine uses to much of the computing resources, other machines may not be working properly. Thereare various method to solve this problem. Most representative study is to migrate a specified virtual machines to a different server, a target server. In this study, server load can be transferred to a target server by the remigrate of the load imposed on virtual machine. It is still problematic that virtual machine has to remigrate to a different server. This thesis has proposed the algorithm determining the remigration targets by applying dynamic thresholds to solve those problems. The migration algorithm applies dynamic thresholds according to the following criteria. Firstly, the usage of CPU, network and memory; secondly, decide the set of artificial machine and the target server based on the resources surpassed thresholds; thirdly, determine artificial machines based on the resource usage in the target server.
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      In an virtualization environment, several virtual machines use physical resources together. If a specific virtual machine uses to much of the computing resources, other machines may not be working properly. Thereare various method to solve this probl...

      In an virtualization environment, several virtual machines use physical resources together. If a specific virtual machine uses to much of the computing resources, other machines may not be working properly. Thereare various method to solve this problem. Most representative study is to migrate a specified virtual machines to a different server, a target server. In this study, server load can be transferred to a target server by the remigrate of the load imposed on virtual machine. It is still problematic that virtual machine has to remigrate to a different server. This thesis has proposed the algorithm determining the remigration targets by applying dynamic thresholds to solve those problems. The migration algorithm applies dynamic thresholds according to the following criteria. Firstly, the usage of CPU, network and memory; secondly, decide the set of artificial machine and the target server based on the resources surpassed thresholds; thirdly, determine artificial machines based on the resource usage in the target server.

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      참고문헌 (Reference)

      1 VMware Inc., "가상화(가상화 기술) 의 기본 개념에 대해서"

      2 양은지, "Xen 환경에서 스케줄링 지연을 고려한 가상머신 우선순위 할당 기법" 한국정보과학회 37 (37): 246-255, 2010

      3 Ferreto, T. C., "Server consolidation with migration control for virtualized data centers" 27 (27): 1027-1034, 2011

      4 Wood, T., "Sandpiper : Black-box and gray-box resource management for virtual machines" 53 (53): 2923-2938, 2009

      5 Voorsluys, W., "Cloud Computing" Springer Berlin Heidelberg 254-265, 2009

      6 Choi, H. W., "Autonomous learning for efficient resource utilization of dynamic vm migration" ACM 185-194, 2008

      7 Beloglazov, A., "Adaptive threshold-based approach for energy-efficient consolidation of virtual machines in cloud data centers" ACM 4-, 2010

      1 VMware Inc., "가상화(가상화 기술) 의 기본 개념에 대해서"

      2 양은지, "Xen 환경에서 스케줄링 지연을 고려한 가상머신 우선순위 할당 기법" 한국정보과학회 37 (37): 246-255, 2010

      3 Ferreto, T. C., "Server consolidation with migration control for virtualized data centers" 27 (27): 1027-1034, 2011

      4 Wood, T., "Sandpiper : Black-box and gray-box resource management for virtual machines" 53 (53): 2923-2938, 2009

      5 Voorsluys, W., "Cloud Computing" Springer Berlin Heidelberg 254-265, 2009

      6 Choi, H. W., "Autonomous learning for efficient resource utilization of dynamic vm migration" ACM 185-194, 2008

      7 Beloglazov, A., "Adaptive threshold-based approach for energy-efficient consolidation of virtual machines in cloud data centers" ACM 4-, 2010

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      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.67 1.67 1.56
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.49 1.42 2.251 0.64
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