클라우드 컴퓨팅 환경에서 기존 기법들은 자원 사용률을 고려하지 않아 자원 낭비나 부족 현상이 발생
가상머신의 자원 사용률로 자원 요구량을 추정하여 자원을 할당하는 기법 vRUF를 고안
기존의 자원 분배 기법
MMF(Max-Min Fairness)
: 자원 요구량이 최소인 유저에게 자원을 최대로 할당한다
DRF(Dominant Resource Fairness)
: 각 유저들의 우세 자원에 대한 비율을 같게 만든다
로드 밸런싱(Load Balancing)
: 여러 대의 가상머신을 미리 구동시켜 놓고, 상황에 따라 부하를 분산시킨다
오토 스케일링(Auto-Scaling)
: 여러 대의 가상머신을 구입하여, 부하가 걸린경우 대기 상태의 가상머신을 동작시켜 부하를 분산시킨다
위 기법들의 문제점
가상머신들 간의 자원 사용률을 고려하지 않는다
⇒ 자원이 한정되어 있기에 자원 낭비, 부족 발생 가능
거짓 자원 요구량을 검증하지 못한다
⇒ 필요 이상의 자원 할당은 전체 시스템 관점에서 자원의 낭비
vRUF(virtualized Resource Usage Fairness) 3단계 구성
Fixed-Slot, MMF, DRF 알고리즘과 성능 비교
논문명 : 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신의 자원 요구량 추정 기반의 자원 분배 기법
저자 : 김영우(세종대학교), 노재춘(세종대학교)
발행기관 : 대한전자공학회
저널명 : 전자공학회논문지 제54권 제11호
발행연월 : 2017.11
페이지 : 113 - 121 (9 pages)