KR101070431B1 - 가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법 - Google Patents

가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101070431B1
KR101070431B1 KR1020080131708A KR20080131708A KR101070431B1 KR 101070431 B1 KR101070431 B1 KR 101070431B1 KR 1020080131708 A KR1020080131708 A KR 1020080131708A KR 20080131708 A KR20080131708 A KR 20080131708A KR 101070431 B1 KR101070431 B1 KR 101070431B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
resource utilization
resource
request
physical system
virtualization
Prior art date
Application number
KR1020080131708A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100073120A (ko
Inventor
박종근
안창원
김진미
우영춘
최완
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020080131708A priority Critical patent/KR101070431B1/ko
Publication of KR20100073120A publication Critical patent/KR20100073120A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101070431B1 publication Critical patent/KR101070431B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061—Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5077—Logical partitioning of resources; Management or configuration of virtualized resources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/508—Monitor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Hardware Redundancy (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

본 발명은 가상화 기반 물리 시스템 및 그의 자원 관리 방법에 대하여 개시한다. 본 발명의 일면에 따른 가상화 기반 물리 시스템은, 자원 활용 상태를 모니터링하여 상기 자원 활용 상태에 조정이 필요한지를 결정하고, 상기 조정을 요청하는 다수의 가상 머신; 및 상기 각 가상 머신의 요청에 대한 응답으로 상기 해당 가상 머신의 자원 활용 상태를 조정하는 제어 머신을 포함하는 것을 특징으로 한다.
서비스 수준 관리, 가상 시스템, 자가 요청 시스템, 가상화 기술, 동적 자원 할당

Description

가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법{Physical System on the basis of Virtualization and Resource Management Method thereof}
본 발명은 가상화 기술을 이용한 자원 관리 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 가상 머신이 자원 활용 상태를 모니터링하여 필요에 따라 자원 조정을 요청할 수 있는 가상화 기반 물리 시스템 및 그의 자원 관리 방법에 관한 것이다.
본 발명은 지식경제부 및 정보통신연구진흥원의 정보통신표준개발지원사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2008-P1-16-08J34, 과제명: 차세대 컴퓨팅 분산 환경 이기종 시스템 자원 관리 표준 개발].
종래의 데이터 센터는 고객에게 서비스 수준 관리(SLM; Serviec Level Management)를 제공하기 위하여 서비스 수준 계약(SLA; Service Level Agreement)을 체결하였다. 즉, 종래의 데이터 센터는 제공 서비스, 서비스 관련 지표, 서비스 수준, 책임사항, 특정사항에서의 조치 등을 정의하는 서비스 수준 계약을 각 고객과 체결하고, 이를 바탕으로 해당 고객에 대한 서비스 수준 관리를 수행함으로써 자원을 효율적으로 이용하고자 하였다.
예컨대, 데이터 센터가 개인형 호스팅 서비스 제공 업체인 경우, 호스팅 서 비스 제공 업체는 개인별로 사용가능한 저장장치의 최대 용량, 하루동안 전송할 수 있는 네트워크 트래픽량, 데이터베이스 지원여부, 전자우편 계정수 등을 기준으로 상품별 서비스 제공 내역 및 요금을 사전에 정의하여 고정적인 서비스를 제공할 수 있다. 또는, 데이터 센터가 서버 임대를 통한 웹 호스팅 서비스 제공 업체인 경우 서비스 제공 업체는 CPU, 메모리, 저장장치, 네트워크 트래픽, 기타 유지보수 서비스 제공내역에 따라 서비스 상품을 정의하여 고정적인 서비스를 제공할 수 있다.
그런데, 종래의 데이터 센터는 사전에 협약된 서비스 품질을 제공하기 위하여 각 고객에 대해 혼잡시(Peak Time)를 기준으로 고정적으로 시스템 자원을 할당하였기 때문에 혼잡하지 않을 경우에 불필요하게 시스템 자원이 낭비될 가능성이 컸다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 물리적 시스템 내의 자원을 공유 또는 분할하여 다양한 시스템 사양을 갖는 다수의 가상 컴퓨터를 생성하여 운용하는 가상화 기술이 등장하였다.
가상화 기술은 컴퓨터 자원, 해당 컴퓨터 자원와 상호작용하는 다른 시스템, 응용 프로그램을 추상화하거나, 컴퓨터 자원의 물리적 특성을 감출 수 있는 기술로서, 하나의 물리적 자원을 여러개의 가상화된 논리적 자원으로 보이게 하거나, 여러개의 물리적 자원을 하나의 가상화된 논리적 자원으로 보이게 할 수도 있다.
이러한, 가상화 기술은 하나의 물리적 시스템 내의 자원을 공유, 분할하여 다양한 시스템 사용을 갖는 여러대의 가상 컴퓨터를 생성 및 운영할 수 있으며, 동적으로 가상 컴퓨터를 복제하거나 이동시킬 수 있어 전체 시스템 성능의 확장 성(Scalability), 신뢰성(Reliablity), 가용성(Availability), 유연성(Flexiblity)을 높일 수 있어, 데이터 센터에 가상화 기술을 적용하여 총소유비용(TCO; Total Cost Of Ownership)을 절감하려는 노력이 시도되고 있다.
한편, 이러한 가상화 기술은 사전에 정의된 정책에 따라 시스템 관리자의 개입을 배제 또는 최소화하면서 시스템 운용에 있어서의 동적인 상황 변화에 유연하면서도 즉각적으로 자원을 할당하는 정책기반 자동 자원동적할당 기술과 함께 제공되어야 의미가 있다. 그런데, 종래의 정책기반 자동 자원동적할당 기술은 중앙 관리 시스템에서 전체 관리 대상 시스템의 상태를 모니터링하면서 사전에 정의된 정책에 따라 소정의 조치를 취하기 때문에, 중앙 관리 시스템에 부하가 집중된다. 따라서, 관리 대상 시스템이 증가함에 따라 중앙 관리 시스템의 부하가 급격히 증가할 수 있으며, 중앙 관리 시스템에 장애가 발생하면 더이상 자동관리를 수행할 수 없어 전체 관리 대상 시스템에서 제공되는 서비스에 장애가 발생할 수 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 목적은 가상화 기술에 기반하여 생성된 가상 머신이 스스로 자원 활용 상태를 모니터링하여 자원 조정의 필요성을 확인하고, 자원 조정을 요청할 수 있는 가상화 기반 물리 시스템 및 그의 자원 관리 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 각 가상 머신의 모니터링에 의하여 자원 활용 상태를 변화시킬 수 있어 관리/제어 머신의 부하를 절감시킬 수 있는 가상화 기반 물리 시스템 및 그의 자원 관리 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 일면에 따른 가상화 기반 물리 시스템은, 자원 활용 상태를 모니터링하여 상기 자원 활용 상태에 조정이 필요한지를 결정하고, 상기 조정을 요청하는 다수의 가상 머신; 및 상기 각 가상 머신의 요청에 대한 응답으로 상기 해당 가상 머신의 자원 활용 상태를 조정하는 제어 머신을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 각 가상 머신의 모니터링에 의하여 자원 활용 상태를 변화시킬 수 있어 가상 머신의 증가에 따라 급수적으로 증가하는 관리/제어 머신의 부하를 절감시키고 물론 시스템 효율을 높일 수 있으며, 관리/제어 머신의 모니터링 기능의 고장시에도 동적으로 자원을 할당할 수 있어 서비스 가용성과 신뢰성을 높일 수 있는 효과가 있다.
이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 가상화 기반 물리 시스템을 이용하여 서비스를 제공하는 서비스 제공 시스템에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상화 기반 물리 시스템을 이용하여 서비스를 제공하는 서비스 제공 시스템을 도시한 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 서비스 제공 시스템(10)은 다수의 물리 시스템(200_1~200_n) 및 관리 애플리케이션(100)을 포함한다.
다수의 물리 시스템(200_1~200_n)은 각 사용자에게 서비스를 제공하며, 가상화 기술에 기반하여 생성된 여러 개의 가상 머신을 포함한다. 여기서, 각 물리 시스템(200_1~200_n)은 랙 장착형 서버, 개인용 데스크탑 컴퓨터, 블레이드 서버 등의 다양한 연산 장치일 수 있다.
관리 애플리케이션(100)은 물리 시스템 자체에 설치되거나 원격 시스템에 설치되어 각 물리 시스템(200_1~200_n)의 자원과 서비스 요구사항에 따른 워크로드(Workload)를 관리한다. 이때, 관리 애플리케이션(100)은 설치 및 운영 환경에 따라 각 물리 시스템(200_1~200_n)을 동시에 제어 및 관리할 수 있으며, 각 물리 시스템(200_1~200_n)의 규모, 관리기능, 물리적 또는 논리적 필요성에 따라 각 물리 시스템(200_1~200_n)을 계층적 구조로 관리할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 도 1의 물리 시스템(200_1~200_n)에 대응되는 본 발명의 실시예에 따른 가상화 기반 물리 시스템에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 가상화 기반 물리 시스템을 도시한 구성도 이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 가상화 기반 물리 시스템(200)은 제어 머신(210) 및 다수의 가상 머신(220_1~220_m)을 포함한다.
제어 머신(210)은 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)의 요청에 대한 응답으로 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)의 자원 활용 상태를 조정하며, 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)의 자원을 관리하고, 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)을 생성, 삭제 및 그의 자원을 관리한다. 이때, 제어 머신(210)은 가상화 기반 물리 시스템(200)을 가상화하여 생성된 다수의 가상 머신(220_1~220_m) 중의 하나일 수 있다.
예컨대, 가상화 기반 물리 시스템(200)이 Xen(http://www.xen.org)에 기반하여 가상화 된 경우, 그 제어 머신(210)은 가상화 기반 물리 시스템(200)의 자원은 물론 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)에의 접근 권한도 갖는 Domain 0인 privileged domain일 것이다.
제어 머신(210)은 자원관리부(211) 및 모니터부(212)를 포함한다.
자원관리부(211)는 수집된 자원 활용 정보를 기반으로 각 가상 머신(220_1~220_m)으로부터 수신된 자원 활용 상태의 조정 요청을 승인하여 자원 활용 상태를 조정할 수 있으며, 추가로 할당할 자원이 없는 경우나, 해당 요청이 불합리한 것으로 판단할 경우에 자원원활용상태 조정 요청을 거절하고 다른 대안을 탐색하여 자원 활용 상태를 조정할 수 있다. 예컨대, 자원관리부(211)는 해당 가상 머신(220_1)을 제1 가상화 기반 물리 시스템(200_1)에서 제2 내지 제n 가상화 기반 물리 시스템(200_2~200_n)으로 이주하는 것을 결정하고, 해당 가상 머신(220_1)을 이주시킬 수 있다.
모니터부(212)는 각 가상 머신(220_1~220_m)의 자원 활용 상태를 모니터링하여 자원 활용 정보를 수집한다.
상세하게는, 모니터부(212)는 가상화를 담당하는 하이퍼바이저(Hypervisor) 또는 가상머신 모니터(Virtual Machine Monitor)를 통해 각 가상 머신(220_1~220_m)에 대한 자원 활용 상태를 지속적으로 모니터링하며, 제1 가상 머신(220_1)으로부터 전송되는 자원조정 요청을 수신하여 자원관리부(211)로 전달한다.
다수의 가상 머신(220_1~220_m)은 제어 머신(210)을 제외한 가상화 기반 물리 시스템(200)을 가상화하여 생성한 다수의 가상 시스템일 수 있다. 각 가상 머신(220_1~220_m)은 스스로 할당된 자원 활용 상태를 모니터링하여 자원 활용 상태에 조정이 필요한지를 결정하고, 제어 머신(210)에게 자원 활용 상태의 조정을 요청한다.
각 가상 머신(220_1~220_m)은 동일한 구조로 구성될 수 있으며, 모니터부(222), 정책관리부(221)를 포함한다.
모니터부(222)는 제1 가상 머신(220_1)의 자원 활용 상태를 스스로 모니터링한다.
정책관리부(221)는 모니터부(222)에 의해 모니터링된 자원 활용 상태가 자원 관리 정책에 위배되면, 조정이 필요함을 결정한다. 이때, 자원 관리 정책은 가상화 기반 물리 시스템(200)이 서비스 제공 시스템(10)과 체결한 서비스 수준 계약에 따라 결정되며, 관리 애플리케이션(100)으로부터 제공받을 수 있다.
상세하게는, 정책관리부(221)는 자원 활용 상태를 분석한 다음, 자원 관리 정책과 비교하여 필요한 자원의 할당 또는 회수를 결정하고, 자원 활용 상태의 조정을 요청할 수 있다.
이하, 도 3 및 도 4를 참조하여 가상화 기반 물리 시스템(200)의 자원 관리 방법에 대하여 설명한다.
도 3은 제1 가상 머신(220_1)의 자원 관리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 먼저, 제1 가상 머신(220_1)은 결정된 자원 관리 정책을 설정한다(S310). 여기서, 자원 관리 정책은 서비스 제공자가 각 고객과 체결한 서비스 수준 계약에 따라 결정될 수 있다.
이어서, 제1 가상 머신(220_1)은 제공중인 서비스와 자원 활용 상태 등의 전반적인 자기 시스템 정보와 함께 자원 활용 정보를 모니터링한다(S320). 이때, 제1 가상 머신(220_1)은 주기적으로 또는 필요에 따라 자원 활용 정보를 모니터링할 수 있다.
그리고, 제1 가상 머신(220_1)은 모니터링한 자원 활용 정보가 자원 관리 정책의 실행 조건을 만족하는지를 검토하여 자원 조정이 필요한지 여부를 결정한다(S330). 이때, 자원 조정은 자원의 추가 할당, 자원의 회수, 제1 가상화 기반 물리 시스템(200)으로부터 제2 내지 제n 가상화 기반 물리 시스템(200)으로의 이주(Migration)일 수 있다.
여기서, 제1 가상 머신(220_1)은 제1 가상 머신(220_1) 및 제2 내지 제m 가상 머신(220_2~220_m)의 자원 활용 상태를 분석하여 조만간 제1 가상화 기반 물리 시스템(200)이 과밀 상태가 되어 자원 경쟁이 치열해질 것을 대비하여 사전에 제2 내지 제n 가상화 기반 물리 시스템(200)으로의 이주를 결정할 수 있다.
이때, 제1 가상 머신(220_1)은 자원 조정이 필요하다고 결정되면(S330), 제1 가상 머신(220_1)의 설정 정보, 서비스, 자원 이력 정보를 바탕으로 추가 할당 또는 회수가 필요한 자원의 양을 결정한다(S340).
그 다음으로, 제1 가상 머신(220_1)은 결정된 자원의 양이 반영된 자원 요구 사항을 제어 머신(210)에게 요청한다(S350).
제어 머신(210)에 의하여 해당 요청이 승인되면, 제1 가상 머신(220_1)은 해당 요청의 실행에 따라 자원 요구 사항을 반영하여 자원 활용 상태가 조정됨을 확인하고, 자원 활용 모니터링을 지속한다(S360).
반면, 제어 머신(210)에 의하여 해당 요청이 거절되면, 제1 가상 머신(220_1)은 해당 요청의 거절을 확인하고, 해당 요청의 요구 횟수가 재시도 범위를 초과하는지를 확인한다(S370).
제1 가상 머신(220_1)은 재시도 범위를 초과하면, 해당 요청의 실행에 오류가 발생하였음을 관리 애플리케이션(100)에 보고한다(S380).
한편, 제1 가상 머신(220_1)은 해당 요청이 거절되었지만, 재시도 범위 이내이라면 해당 요청이 거절된 이유를 분석하여 자원 요구 사항을 재결정한다(S390).
이하, 도 4를 참조하여 제어 머신(210)의 자원 관리 방법에 대하여 설명한 다. 도 4는 제어 머신(210)의 자원 관리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 먼저, 제어 머신(210)은 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)으로부터 전송된 자원 조정 요청을 수신한다(S410).
상세하게는, 제어 머신(210)은 모니터부(212)를 이용하여 가상화 기반 물리 시스템(200) 상의 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)에 대한 자원 활용 상태를 지속적으로 모니터링하면서, 제1 내지 제m 가상 머신(220_1~220_m)으로부터의 자원 조정 요청을 수신하기 위하여 대기한다. 이하, 제1 가상 머신(220_1)으로부터 자원 조정 요청을 수신한 경우를 예로 들어 설명한다다.
이어서, 제어 머신(210)은 제1 가상 머신(220_1)으로부터 수신한 자원 조정 요청을 승인할지 여부를 결정한다(S420).
예컨대, 제어 머신(210)은 해당 자원 조정 요청이 자원의 추가 할당인 경우 서비스 등급에 따라 제1 가상 머신(220_1)이 소유할 수 있는 자원의 최대치를 초과하지 않는지를 확인하고, 가상화 기반 물리 시스템(200)에의 자원의 양이 추가 할당하기에 무리가 없는지를 확인하여 자원 조정 요청의 승인 여부를 결정할 수 있다. 또는, 제어 머신(210)은 해당 자원 조정 요청이 자원의 회수인 경우, 별도의 검토 없이 요청을 승인할 수 있으며, 해당 자원 조정 요청이 이주인 경우, 제2 내지 제n 가상화 기반 물리 시스템(200)과 통신하여 제2 내지 제n 가상화 기반 물리 시스템(200)에 해당 자원 조정 요청을 전송한 제1 가상 머신(220_1)을 수용하기에 충분한 자원이 있는지는 확인하여 요청의 승인 여부를 결정할 수 있다.
제어 머신(210)은 제1 가상 머신(220_1)의 요청에 대하여 승인을 결정하 면(S430), 해당 요청을 처리함에 따라 자원을 조정한다(S440).
그리고, 제어 머신(210)은 해당 요청의 처리 결과를 관리 애플리케이션(100)에 통보한다(S450).
반면, 제어 머신(210)은 제1 가상 머신(220_1)의 요청에 대하여 거절을 결정하면(S430), 해당 요청을 대신하여 자원을 조정할 수 있는 다른 대안을 탐색한다(S460).
이때, 제어 머신(210)은 대안이 도출되면(S470), 도출된 대안에 따라 제1 가상 머신(220_1)의 자원을 조정한다(S440~S405).
이상, 본 발명의 구성에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 국한되어서는 아니되며 이하의 특허 청구범위의 기재에 의하여 정하여져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상화 기반 물리 시스템을 이용하여 서비스를 제공하는 서비스 제공 시스템을 도시한 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 가상화 기반 물리 시스템을 도시한 구성도.
도 3은 제1 내지 제m 가상 머신의 자원 관리 방법을 도시한 흐름도.
도 4는 제어 머신의 자원 관리 방법을 도시한 흐름도.

Claims (10)

  1. 자원 활용 상태를 모니터링하여 상기 자원 활용 상태에 조정이 필요한지를 결정하고, 상기 조정을 요청하는 다수의 가상 머신; 및
    상기 각 가상 머신의 요청에 대한 응답으로 자원의 추가 할당, 자원의 회수 및 다른 물리 시스템으로의 이주(Migration) 중 적어도 하나를 포함하는 방식으로 상기 해당 가상 머신의 자원 활용 상태를 조정하는 제어 머신
    을 포함하는 가상화 기반 물리 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제어 머신은,
    상기 각 가상 머신의 자원 활용 상태를 모니터링하여 자원 활용 정보를 수집하는 모니터부; 및
    상기 수집된 자원 활용 정보를 기반으로 상기 각 가상 머신으로부터 수신된 상기 요청을 승인 또는 거절하여 상기 자원 활용 상태를 조정하거나 조정하지 않는 자원관리부
    를 포함하는 것인 가상화 기반 물리 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 각 가상 머신은,
    스스로 자원 활용 상태를 모니터링하는 모니터부; 및
    상기 모니터링된 자원 활용 상태가 서비스 수준 계약에 따른 자원 관리 정책에 위배되면, 상기 조정이 필요함을 결정하는 정책관리부
    를 포함하는 것인 가상화 기반 물리 시스템.
  4. 가상 머신의 자원 활용 상태를 모니터링하는 단계;
    상기 모니터링결과 상기 자원 활용 상태가 기설정된 자원 관리 정책에 위배되면, 자원의 추가 할당, 자원의 회수 및 다른 물리 시스템으로의 이주(Migration) 중 적어도 하나를 포함하는 상기 자원 활용 상태의 조정을 요청하는 단계; 및
    상기 요청이 승인됨에 따라 조정된 자원 활용 상태를 확인하는 단계
    를 포함하는 가상화 기반 물리 시스템의 자원 관리 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 요청이 거절되면, 기설정된 재시도 횟수 이내에서 반복적으로 상기 자원 활용 상태의 조정을 요청하는 단계
    를 더 포함하는 가상화 기반 물리 시스템의 자원 관리 방법.
  6. 삭제
  7. 각 가상 머신으로부터 자원 활용 상태 조정 요청을 수신하는 단계;
    상기 요청의 승인 여부를 결정하는 단계;
    상기 요청을 승인한 경우 상기 각 가상 머신의 자원 활용 상태를 조정하는 단계;
    상기 요청을 거절한 경우 대안을 탐색하는 단계; 및
    상기 탐색된 대안에 따라 상기 각 가상 머신의 자원 활용 상태를 조정하는 단계
    를 포함하는 가상화 기반 물리 시스템의 자원 관리 방법.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서, 상기 결정하는 단계는,
    상기 요청이 자원의 추가 할당이면, 상기 추가 할당의 요구치와 자원의 잔여량을 비교하여 상기 승인을 결정하는 단계; 및
    상기 요청이 다른 물리 시스템으로의 이주(Migration)이면, 상기 다른 물리 시스템의 자원량을 확인하여 상기 승인을 결정하는 단계
    를 포함하는 것인 가상화 기반 물리 시스템의 자원 관리 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 탐색에 실패하면, 상기 해당 가상 머신으로 상기 요청이 거절되었음을 통보하는 단계
    를 더 포함하는 것인 가상화 기반 물리 시스템의 자원 관리 방법.
KR1020080131708A 2008-12-22 2008-12-22 가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법 KR101070431B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080131708A KR101070431B1 (ko) 2008-12-22 2008-12-22 가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080131708A KR101070431B1 (ko) 2008-12-22 2008-12-22 가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100073120A KR20100073120A (ko) 2010-07-01
KR101070431B1 true KR101070431B1 (ko) 2011-10-06

Family

ID=42636140

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080131708A KR101070431B1 (ko) 2008-12-22 2008-12-22 가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101070431B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210015590A (ko) 2019-07-31 2021-02-10 고려대학교 산학협력단 가상 머신 관리 장치 및 방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101136408B1 (ko) * 2009-12-08 2012-04-18 한국전자통신연구원 신뢰성 있는 ｃｐｓ 개발을 위한 ｃｐｓ 시뮬레이터, 이를 이용한 ｃｐｓ 시뮬레이션 시스템 및 방법
KR102048743B1 (ko) * 2014-06-30 2020-01-08 한국전자통신연구원 Sdn 기반의 네트워크 모니터링 가상화 시스템 및 그 방법
KR102518269B1 (ko) * 2015-10-12 2023-04-06 주식회사 엘지유플러스 트래픽 유실 방지장치 및 그 트래픽 유실 방지방법
KR101883599B1 (ko) * 2017-04-24 2018-08-30 세종대학교산학협력단 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상화 자원 분배 방법 및 장치

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004199561A (ja) * 2002-12-20 2004-07-15 Hitachi Ltd 計算機資源割当方法、それを実行するための資源管理サーバおよび計算機システム
JP2008107896A (ja) 2006-10-23 2008-05-08 Nec Corp 物理資源制御管理システム、物理資源制御管理方法および物理資源制御管理用プログラム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004199561A (ja) * 2002-12-20 2004-07-15 Hitachi Ltd 計算機資源割当方法、それを実行するための資源管理サーバおよび計算機システム
JP2008107896A (ja) 2006-10-23 2008-05-08 Nec Corp 物理資源制御管理システム、物理資源制御管理方法および物理資源制御管理用プログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210015590A (ko) 2019-07-31 2021-02-10 고려대학교 산학협력단 가상 머신 관리 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100073120A (ko) 2010-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11656915B2 (en) Virtual systems management
Yousafzai et al. Cloud resource allocation schemes: review, taxonomy, and opportunities
EP3507692B1 (en) Resource oversubscription based on utilization patterns in computing systems
US8935704B2 (en) Resource management using reliable and efficient delivery of application performance information in a cloud computing system
US9807159B2 (en) Allocation of virtual machines in datacenters
Sampaio et al. PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers
Sun et al. Rose: Cluster resource scheduling via speculative over-subscription
US10942769B2 (en) Elastic load balancing prioritization
Bermejo et al. Virtualization and consolidation: a systematic review of the past 10 years of research on energy and performance
WO2017010922A1 (en) Allocation of cloud computing resources
KR20090059851A (ko) 가상 서버 환경에서의 서비스 수준 관리 시스템 및 그 방법
Adhikary et al. Quality of service aware cloud resource provisioning for social multimedia services and applications
US9184982B2 (en) Balancing the allocation of virtual machines in cloud systems
KR101070431B1 (ko) 가상화 기반 물리 시스템 및 그 자원 관리 방법
Delimitrou et al. {QoS-Aware} Admission Control in Heterogeneous Datacenters
Remesh Babu et al. Service‐level agreement–aware scheduling and load balancing of tasks in cloud
Gonçalves et al. Resource allocation based on redundancy models for high availability cloud
Mollamotalebi et al. Multi-objective dynamic management of virtual machines in cloud environments
US9594596B2 (en) Dynamically tuning server placement
Babu et al. Interference aware prediction mechanism for auto scaling in cloud
Sahasrabudhe et al. Comparing openstack and vmware
Zhu et al. QoS-aware co-scheduling for distributed long-running applications on shared clusters
Mazzucco et al. Squeezing out the cloud via profit-maximizing resource allocation policies
Fazio et al. Managing volunteer resources in the cloud
Handaoui et al. Salamander: a holistic scheduling of mapreduce jobs on ephemeral cloud resources

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140827

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150827

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160826

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170828

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190826

Year of fee payment: 9