클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 효율적 가상머신 배치를 위한 더브테일 사용량 예측 모델 


50권  12호, pp. 1041-1047, 12월  2023
10.5626/JOK.2023.50.12.1041


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  요약

기존의 IT 서비스들이 클라우드로 이주함에 따라, 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 효율적 운영은 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 데이터 센터의 추가적인 설비 없이 자원의 효율을 증가시킬 수 있는 가상머신 배치(Virtual Machine Placement)에 관한 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 가상머신을 배치하기 적합한 호스트(Host)를 선정하여 배치하는 방법으로 사용량 예측 모델을 사용할 것을 제안한다. 기존의 사용량 예측 모델의 단점을 개선한 더브테일 사용량 예측 모델은 호스트에 실행되는 가상머신의 CPU, 디스크, 메모리 사용량 등의 지표들을 측정하고, 시계열 데이터로 변환해 딥러닝 모델을 사용해 특징을 추출한다. 이를 가상머신 배치에 활용함으로써 호스트의 자원을 효율적으로 사용하고, 가상머신을 적절하게 로드 밸런싱 할 수 있다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

H. Kang, H. Yu, J. Kim, H. Jeong, J. Shin, S. Noh, "Dovetail Usage Prediction Model for Resource-Efficient Virtual Machine Placement in Cloud Computing Environment," Journal of KIISE, JOK, vol. 50, no. 12, pp. 1041-1047, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.12.1041.


[ACM Style]

Hyeongbin Kang, Hyeon-Jin Yu, Jungbin Kim, Heeseok Jeong, Jae-Hyuck Shin, and Seo-Young Noh. 2023. Dovetail Usage Prediction Model for Resource-Efficient Virtual Machine Placement in Cloud Computing Environment. Journal of KIISE, JOK, 50, 12, (2023), 1041-1047. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.12.1041.


[KCI Style]

강형빈, 유현진, 김정빈, 정희석, 신재혁, 노서영, "클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 효율적 가상머신 배치를 위한 더브테일 사용량 예측 모델," 한국정보과학회 논문지, 제50권, 제12호, 1041~1047쪽, 2023. DOI: 10.5626/JOK.2023.50.12.1041.


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