Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
클라우드 컴퓨팅 환경에서의 사용량 예측 기반 더브테일 가상머신 배치 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Dovetail Virtual Machine Placement based on Prediction of Usage in Cloud Computing Environment |
| 저자(Author) |
강형빈
유현진
김정빈
신재혁
노서영
Hyeongbin Kang
Hyun-Jin Yu
Jungbin Kim
Jae-Hyuck Shin
Seo-Young Noh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0054 ~ 0056 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
클라우드 데이터센터에서 컴퓨팅 자원의 효율적인 활용은 경제적·환경적 측면에서 중요한 문제이다. 클라우드 데이터센터는 대규모의 컴퓨팅 자원을 갖추고 가상화 기술을 통해 안정적인 클라우드 서비스를 제공한다. 클라우드에서 가상머신이 배치되기에 적합한 호스트를 찾는 기법들은 기존에 연구된 바 있는데, 가상머신의 효율적 배치를 위해 다양한 지표를 고려할수록 배치 호스트를 찾기 위한 연산량이 증가하는 Trade-off가 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 작업을 적재한 가상머신이 반복적으로 배치되는 클라우드 컴퓨팅 환경에 대하여 적은 연산량으로도 효과적인 가상머신 배치가 가능한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 통하여 가상머신의 CPU 사용량, RAM 사용량, DISK 사용량 등의 지표들을 시계열 데이터로 변환해 학습하여 추출한 특징을 통해 연산량에 필요한 자원을 감소시킬 수 있으며 가상머신들을 적절한 호스트에 배치할 수 있을 것으로 예상하며, 결과적으로 컴퓨팅 자원의 효율적인 활용을 통해 경제적·환경적인 이점을 보일 수 있을 것으로 기대한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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