Resource Allocation based on Virtual Machine Resource Requirement Estimation in Cloud Computing Environment
Youngwoo Kim, Jaechum No · Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers · 2017
클라우드 환경이 보편화됨에 따라 IT 인프라에 대한 초기 투자비용 없이 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있게 되었다. 이를 통해 기존의 온 프레미스 환경에 비하여 서버의 자원 사용률은 늘어나고 자원의 낭비는 감소하였다. 기존의 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 로드 밸런싱, 오토 스케일링, DRF 등과 같은 기법들이 이용되어 왔다. 하지만 이러한 기법들은 사용자의 자원 사용률을 고려하지 않기에 자원 낭비나 부족현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 가상머신별로 자원 사용률을 추적하고 이를 바탕으로 가상머신들의 자원 요구량을 추정한다. 또한, 가상머신의 최신 데이터를 이용하기 위해 각 가상머신에게 가중치를 설정한다. 이를 바탕으로 각 가상머신의 관점에서의 자원 요구량과 전체 시스템 관점에서 공평함을 유지하기 위한 자원 할당 기법(vRUF)을 고안하였다. 제안된 자원 분배 기법을 통해 필요 이상의 자원을 할당 받는 낭비와 자원이 부족해 발생하는 성능 저하를 방지한다.