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클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 효율적 가상머신 배치를 위한 더브테일 사용량 예측 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1041
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.
베어메탈 및 가상화 환경에 따른 CERN EOS 분산 파일 시스템의 I/O 성능 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.3.189
대용량의 데이터를 저장하기 위한 분산 파일 시스템은 대형 연구시설을 위한 데이터센터에서 데이터를 처리하는 데 활발하게 활용되고 있다. 기존의 분산 파일 시스템은 서버의 운영체제에 직접 분산파일 시스템 소프트웨어를 설치하는 베어메탈 방식으로 구성되었다. 하지만 최근에는 관리의 편의성과 신속한 장애복구 능력을 갖추고 있는 가상화 기능을 통해 분산 파일 시스템을 구성하여 제공하는 사례가 많아지고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 가상화 환경이 분산 파일 시스템 성능에 미치는 영향을 파악하기 위해 세계 최대 규모의 대용량 실험데이터를 생산하고 있는 CERN EOS 분산 파일 시스템을 베어메탈 방식과 리눅스의 KVM 가상화 방식으로 구성하였다. 각 환경을 벤치마크하여 구성 방식에 따른 성능을 측정하였고, 결과를 토대로 환경 간의 I/O 성능 비교 및 특징에 대해 분석하였다. 이를 통해 이러한 분산 파일 시스템을 가상화 방식으로 구성할 때 I/O 성능에 미치는 영향과 장점을 제시한다.
