KR101575962B1 - 큐잉모델을 이용해서 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템 및 방법 - Google Patents

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홍충선
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경희대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 큐잉모델을 이용해서 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템은 라이브 마이그레이션 프로세스 대한 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 큐잉 모델 처리부, 및 공식화된 큐잉 모델에 기초하여 프리카피 스테이지의 정지 임계값을 계산하는 임계값 계산부를 포함하고, 상기 라이브 마이그레이션 프로세스는 상기 계산된 정지 임계값에 기초하여 프리카피 반복을 중지할 수 있다.

Description

큐잉모델을 이용해서 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD OF ANALYZING LIVE MIGRATION PROCESS USING QUEUEING MODEL}
본 발명은 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 큐잉 모델을 이용해서 가상 머신들(virtual machines)의 라이브 마이그레이션(live migration)을 효율적으로 강화하기 위한 발명이다.
가상화 기술은 효율적인 클라우딩 컴퓨팅을 서포트하기 때문에 클라우딩 컴퓨팅 기술과 함께 발전한다.
오늘날 구글, 야후, 마이크로 소프트와 같은 대기업들은 사설 클라우드에 기반하는 많은 서비스들과 커머셜 상품들을 갖고 있다.
미래에는, 학술과 사업 분야의 전반적에서 클라우드 컴퓨팅이 각광받을 것이다.
클라우드 컴퓨팅의 메인 기술은 실사용자가 사용해야 하는 하드웨어나 소프트웨어와 같이 물리적으로 복잡한 인프라 구조를 숨기는 것이나, 이러한 고객의 요구에 효율적으로 적응하기 위해 데이터 센터는 가상 머신들을 제어할 수 있는 많은 운영 서비스들과 기능들을 배포해야만 한다.
일반적으로, 라이브 마이그레이션은 가상 머신이 동작하는 동안에 물리적 머신의 자원을 다른 물리적 머신으로 카피하는 프로세스로 묘사될 수 있다. 이 카피 프로세스 동안, 자원은 서비스들에 의해서 여전히 사용될 수 있다.
따라서, 많은 연구들에서 마이그레이션 프로세스 동안 수정되는 메모리나 스토리지를 '더티 페이지' 또는 '더티 블록'이라고 표현한다.
프리카피 마이그레이션 모델은 KVM 시스템과 XEN 시스템에서 널리 이용된다. 이 시스템들의 가상 디스크 마이그레이션(virtual disk migration)에 따르면, 모든 어플리케이션들이나 서비스들의 쓰기 작업(writing operations)은 기록되어야 한다.
한편, 마이그레이션 동안 생성되는 더티 블록들은 다시 기록되고 재전송되는데, 이러한 반복은 더티 블록들의 수가 임계값까지 내려갈 때까지 수행되고, 비로소 메모리 마이그레이션이 시작된다.
이러한 임계값을 정확하게 계산하기는 매우 어렵기 때문에, 임계값을 정확하게 계산하려는 많은 노력이 다방면으로 시도되고 있다.
일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템은 라이브 마이그레이션 프로세스 대한 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 큐잉 모델 처리부, 및 공식화된 큐잉 모델에 기초하여 프리카피 스테이지의 정지 임계값을 계산하는 임계값 계산부를 포함하고, 상기 라이브 마이그레이션 프로세스는 상기 계산된 정지 임계값에 기초하여 프리카피 반복을 중지할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 정지 임계값은, 더티 블록들의 수와 대비하여 상기 라이브 마이그레이션 프로세스의 하드카피의 실행 여부를 결정하는데 이용될 수 있다.
일실시예에 따른 상기 큐잉 모델 처리부는, 마르코프 모드(Markov mode)에 따른 마이그레이션 프로세스에 있어, 트랜지션의 상태에 기초하여 상기 큐잉 모델을 공식화할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 큐잉 모델 처리부는, 마이그레이션 동안의 더티 도착률과 이동률을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 임계값 계산부는, 상기 큐잉 모델에 기초하여 더티 블록들 수의 평균에 기반해서 상기 정지 임계값으로 계산할 수 있다.
일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템은 리틀의 법칙(little's law)에 기초하여 상기 산출된 정지 임계값으로부터 평균 대기 시간을 산출하는 대기시간 산출부를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 큐잉 모델 처리부는, 안정된 상태에서 시스템의 모든 상태 확률을 계산하는 트랜지션 다이아그램을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화할 수 있다.
일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법은 큐잉 모델 처리부에서, 라이브 마이그레이션 프로세스 대한 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계, 및 임계값 계산부에서, 공식화된 큐잉 모델에 기초하여 프리카피 스테이지의 정지 임계값을 계산하는 단계를 포함하고, 상기 라이브 마이그레이션 프로세스는 상기 계산된 정지 임계값에 기초하여 프리카피 반복을 중지할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계는, 마르코프 모드(Markov mode)에 따른 마이그레이션 프로세스에 있어, 트랜지션의 상태에 기초하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계는, 마이그레이션 동안의 더티 도착률과 이동률을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 정지 임계값을 계산하는 단계는, 상기 큐잉 모델에 기초하여 더티 블록들 수의 평균에 기반해서 상기 정지 임계값으로 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법은 대기시간 산출부에서, 리틀의 법칙(little's law)에 기초하여 상기 산출된 정지 임계값으로부터 평균 대기 시간을 산출할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계는, 안정된 상태에서 시스템의 모든 상태 확률을 계산하는 트랜지션 다이아그램을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 라이브 마이그레이션에 있어서 더티 블록들의 수를 설명하는 그래프이다.
도 3은 일실시예에 따른 트랜지션 다이어그램(transition diagram)을 설명하는 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템(100)을 설명하는 도면이다.
본 발명은 M/M/1 큐잉을 이용하여 라이브 마이그레이션 프로세스를 모델링하고 이를 이용해서 프리 카피 스테이지(pre-copy stage)에서 정지 임계 값을 찾을 수 있다. 특히, 본 발명은 가상 머신의 쓰기 처리를 감시하지 않으면서도 큐잉 모델을 기반으로 임계 값을 포착 할 수 있다. 이를 통해 본 발명은 거대한 서버를 이용하는 데이터 센터에 적용할 수 있고, 기록 프로세스를 감시하지 않으면서도 소비 전력의 양을 현저하게 감소시킬 수 있다.
이를 위해, 본 발명의 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템(100)은 큐잉 모델 처리부(110) 및 임계값 계산부(120)를 포함할 수 있다.
먼저, 일실시예에 따른 큐잉 모델 처리부(110)는 라이브 마이그레이션 프로세스 대한 M/M/1 큐잉 모델을 공식화할 수 있고, 일실시예에 따른 임계값 계산부(120)는 공식화된 큐잉 모델에 기초하여 프리카피 스테이지의 정지 임계값을 계산할 수 있다. 정지 임계값은 하드 카피의 중지를 위한 것으로서 해석될 수 있다.
서비스를 받고자 하는 작업이 즉시 서비스를 받지 못하고 대기하는 경우에 이러한 작업들을 기다리기 위하여 만든 열을 큐(queue)라 하며, 이와 같이 대기하는 열에 관한 이론을 큐잉 이론이라고 한다. 큐잉 이론에 따라 작업에 서비스를 제공하는 개체를 서버라고 한다. 이와 같이 작업, 대기열, 서버 등으로 이루어진 시스템을 큐잉 시스템이라고 한다.
특정한 큐잉 시스템의 속성을 기술하는 방법으로 가장 널리 사용되는 것은 A/B/C 형태로 표기하는 켄달(Kendall) 표기법이다. 켄달(Kendall) 표기법에서 A는 작업들이 도착되는 시간 간격의 분포를 나타내며, B는 서비스 시간의 분포를, C는 서버의 개수를 나타낸다. 결국 M/M/1 큐잉 모델이란 작업들의 도착 시간이나 서비스 시간 분포가 지수 분포임을 나타내고 서버가 한 개인 큐잉 시스템을 의미할 수 있다.
임계값 계산부(120)가 계산하는 정지 임계값은, 더티 블록들의 수와 대비하여 라이브 마이그레이션 프로세스의 하드카피의 실행 여부를 결정하는데 이용될 수 있다.
프리카피 마이그레이션 모델은 KVM과 XEN에서 이용되고, 라이브 마이그레이션 비용은 프리카피 반복에 의존한다.
한편, 마이그레이션 동안 생성되는 더티 블록들은 다시 기록되고 재전송되고, 이러한 반복은 더티 블록의 수가 임계치 이하로 떨어질 때까지 반복 수행된다. 따라서, 임계값 계산부(120)가 계산하는 정지 임계값만이 프리카피 상태의 반복을 중지할 수 있다.
큐잉모델은 쓰기 프로세스를 모니터링할 필요없이 마이그레이션 프로세스를 분석과 임계값을 계산하기 위한 분석에 적용된다.
일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템(100)은 대기시간 산출부(130)를 더 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 대기시간 산출부(130)는 리틀의 법칙(little's law)에 기초하여 산출된 정지 임계값으로부터 평균 대기 시간을 산출할 수 있다.
도 2는 라이브 마이그레이션에 있어서 더티 블록들의 수를 설명하는 그래프이다.
본 발명에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템은 큐잉이론을 이용해서 정지 임계값을 계산하기 위해 라이브 마이그레이션을 분석하고 모델링한다.
마이그레이션 프로세스를 관측하면, 현재 시간 t에서 마이그레이션 가상 머신이 N개의 더티 블록들을 갖는다고 가정할 수 있다. 가상 머신의 블록들은 지수분포를 갖는 인터어라이벌 타임(inter arrival time)에서 더티해진다. 소스 가상 머신으로부터 목적지 가상 머신까지 이동하는 블록에 기초하여, 각 블록은 제공 이후에 지수분포와 함께 종료될 수 있다.
도 2에서 보는 바와 같이, 프리 카피 스테이지의 시간이 무한대로 가면, 정지 임계값(220)은 시스템의 더티 블록들 수의 평균에 근접한다.
즉, 정지 임계값은 더티 블록들 수의 평균은 동일하다.
도면부호 220은 프리 카피를 위한 시간으로 해석될 수 있다.
가상 머신은 다음 세 가지의 스테이지를 통해 라미브 마이그레이션을 진행할 수 있다.
스테이지 1(pre-migration)은 소스 호스트의 가상 머신에 대해서 자원들을 다른 호스트로 이동시킬 준비를 한다. 이때의 마이그레이션 컨트롤러는 요구 자원을 어디로 마이그레이션할 것인지에 대해 미리 선택한다.
스테이지 2(iterative Pre-copy)은 소스 호스트의 가상 머신이 여전히 구동되는 상황에서 메모리/스토리지 블록들을 반복적으로 소스로부터 타겟 호스트로 반복해서 복사한다. 이러한 "반복"에 의해, 프리 카피(pre-copying)는 라운드 n 이 라운드 n-1로 페이지가 이전되는 동안 이 라운드 안에서 발생한다.
각 라운드는 가상 머신이 소스 호스트에서 여전히 동작하고 있는 일정 시간 및 평균 시간을 취할 수 있다. 일부 메모리, 스토리지/페이지들은 더티화될 수 있는데, 스토리지/페이지들의 일관성을 유지하기 위해서 추가적인 라운드에서 재전송 되어야만 한다.
이러한 반복적인 프리 카피(pre-copying) 스테이지는 멈춤 상태일 때가 되어야만 멈출 수 있다. 즉, 도면부호 220의 정지 임계값에서 프리 카피(pre-copying) 스테이지는 멈출 수 있다.
반복적인 라운드들의 수에 따라서 메모리의 총 양은 이미 전송되었고, 더티 페이지들의 수는 소스 호스트에 여전히 남아있거나, 전송 타임의 한계 안에서 여전히 남아있다.
스테이지 3(Hard copy)은 정지 임계값(220) 이후의 스테이지로서, 하이퍼바이저를 통해 소스 호스트에서 페이지 더티와 남아있는 더티 페이지들이 목적지 호스트로 하드카피되는 것을 막기 위해 가상 머신의 구동을 중지할 수 있다.
또한, 물리적인 하드웨어의 일관성을 위해, 타겟 호스트의 하이퍼바이저가 가상 머신을 재실행한다.
도 3은 일실시예에 따른 트랜지션 다이어그램(transition diagram, 300)을 설명하는 도면이다.
트랜지션 다이어그램(transition diagram, 300)에서 λ는 더티 도착률이고, μ는 이동률이다.
마이그레이션 프로세스 동안, 트랜지션되는 더티블록들의 총 수는 도면부호 310에 해당하는 라운드 N+k로부터 도면부호 320에 해당하는 라운드 0까지 변한다. 이때, K는 새로운 더티블록들로 해석될 수 있다.
마르코프 모드에 따라, 트랜지션 다이어그램(transition diagram, 300)은 마이그레이션 프로세스의 트랜지션 상태를 나타낼 수 있다.
트랜지션 다이어그램(transition diagram, 300)은 안정된 상태에서 시스템의 모든 상태 확률을 계산하는데 사용될 수 있고, 아래 [수학식 1]로 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112014059211984-pat00001

[수학식 1]에서, λ는 더티 도착률이고, μ는 이동률이며, PN은 안정된 시스템 상태에서 라운드 N에 대한 상태 확률을 의미할 수 있다.
[수학식 1]로부터, 아래 [수학식 2]와 같이 각각의 라운드에 대한 상태 확률을 도출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112014059211984-pat00002
[수학식 2]에서, λ는 더티 도착률이고, μ는 이동률이며, P1은 안정된 시스템 상태에서 라운드 1에 대한 상태 확률, P2는 라운드 2에 대한 상태 확률, P3은 라운드 3에 대한 상태 확률을 의미할 수 있다.
[수학식 2]를 일반화하여 [수학식 3]을 도출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112014059211984-pat00003
[수학식 3]에서 λ는 더티 도착률이고, μ는 이동률이며, Pi은 안정된 상태에서 시스템 라운드 i에 대한 상태 확률을 의미할 수 있다.
본 발명에 따른 시스템은 [수학식 1] 내지 [수학식 3]에 기초하여,
Figure 112014059211984-pat00004
, P0 , Pi을 도출할 수 있고, 이로부터 [수학식 4]를 도출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112014059211984-pat00005
[수학식 4]에서 λ는 더티 도착률이고, μ는 이동률이며, Pi은 안정된 상태에서 시스템 라운드 i에 대한 상태 확률, P0는 라운드 0에 대한 상태 확률을 나타내고,
Figure 112014059211984-pat00006
는 더티 도착률에 대한 이동률의 비율을 의미할 수 있다.
시스템에서 예상되는 더티 블록의 수(E)는 다음과 같이 [수학식 5]를 통해 계산될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112014059211984-pat00007
[수학식 5]에서 λ는 더티 도착률이고, μ는 이동률이며, Pi은 안정된 상태에서 시스템 라운드 i에 대한 상태 확률이고,
Figure 112014059211984-pat00008
는 더티 도착률에 대한 이동률의 비율을 의미할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템은 리틀의 법칙(Little's Law)에 기반해서 시스템의 평균 대기 시간(W)을 계산할 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112014059211984-pat00009
[수학식 6]에서 λ는 더티 도착률이고, μ는 이동률이다.
결국, 본 발명의 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템은 [수학식 6]을 통해 마이그레이션 N 블록들을 위한 예상 시간을 획득할 수 있다.
이 값은 마이그레이션을 위한 지속 시간을 계산하는데 중요한 값이다.
도 4는 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법은 라이브 마이그레이션 프로세스 대한 M/M/1 큐잉 모델을 공식화할 수 있다(단계 401).
예를 들어, 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법은 마르코프 모드(Markov mode)에 따른 마이그레이션 프로세스에 있어, 트랜지션의 상태에 기초하여 큐잉 모델을 공식화할 수 있고, 이 때 마이그레이션 동안의 더티 도착률과 이동률을 이용하여 큐잉 모델을 공식화할 수 있다.
M/M/1 큐잉 모델을 공식화하기 위해, 시스템은 안정된 상태에서 시스템의 모든 상태 확률을 계산하는 트랜지션 다이아그램을 이용하여 큐잉 모델을 공식화할 수 있다.
다음으로, 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법은 공식화된 큐잉 모델에 기초하여 프리카피 스테이지의 정지 임계값을 계산할 수 있다(단계 402).
예를 들어, 시스템은 정지 임계값을 계산하기 위해서, 큐잉 모델에 기초하여 더티 블록들 수의 평균에 기반해서 정지 임계값으로 계산할 수 있다.
또한, 일실시예에 따른 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법은 리틀의 법칙(little's law)에 기초하여 산출된 정지 임계값으로부터 평균 대기 시간을 산출할 수 있다(단계 403).
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 라이브 마이그레이션 프로세스 대한 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 큐잉 모델 처리부;
    공식화된 큐잉 모델에 기초하여 프리카피 스테이지의 정지 임계값을 계산하는 임계값 계산부
    를 포함하고,
    상기 큐잉 모델 처리부는 마르코프 모드(Markov mode)에 따른 마이그레이션 프로세스에 있어, 트랜지션의 상태에 기초하여 상기 큐잉 모델을 공식화하고, 상기 라이브 마이그레이션 프로세스는 상기 계산된 정지 임계값에 기초하여 프리카피 반복을 중지하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정지 임계값은,
    더티 블록들의 수와 대비하여 상기 라이브 마이그레이션 프로세스의 하드카피의 실행 여부를 결정하는데 이용되는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 큐잉 모델 처리부는,
    마이그레이션 동안의 더티 도착률과 이동률을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 임계값 계산부는,
    상기 큐잉 모델에 기초하여 더티 블록들 수의 평균에 기반해서 상기 정지 임계값으로 계산하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    리틀의 법칙(little's law)에 기초하여 상기 계산된 정지 임계값으로부터 평균 대기 시간을 산출하는 대기시간 산출부
    를 더 포함하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 큐잉 모델 처리부는,
    안정된 상태에서 시스템의 모든 상태 확률을 계산하는 트랜지션 다이아그램을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템.
  8. 큐잉 모델 처리부에서, 라이브 마이그레이션 프로세스 대한 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계;
    임계값 계산부에서, 공식화된 큐잉 모델에 기초하여 프리카피 스테이지의 정지 임계값을 계산하는 단계
    를 포함하고,
    상기 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계는 마르코프 모드(Markov mode)에 따른 마이그레이션 프로세스에 있어, 트랜지션의 상태에 기초하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 단계를 포함하고, 상기 라이브 마이그레이션 프로세스는 상기 계산된 정지 임계값에 기초하여 프리카피 반복을 중지하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    상기 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계는,
    마이그레이션 동안의 더티 도착률과 이동률을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 단계
    를 포함하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 정지 임계값을 계산하는 단계는,
    상기 큐잉 모델에 기초하여 더티 블록들 수의 평균에 기반해서 상기 정지 임계값으로 계산하는 단계
    를 포함하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    대기시간 산출부에서, 리틀의 법칙(little's law)에 기초하여 상기 계산된 정지 임계값으로부터 평균 대기 시간을 산출하는 단계
    를 더 포함하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 M/M/1 큐잉 모델을 공식화하는 단계는,
    안정된 상태에서 시스템의 모든 상태 확률을 계산하는 트랜지션 다이아그램을 이용하여 상기 큐잉 모델을 공식화하는 단계
    를 포함하는 라이브 마이그레이션 프로세스를 분석하는 시스템의 동작 방법.
  14. 제8항 및 제10항 내지 제13항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109104238A (zh) * 2018-09-30 2018-12-28 哈尔滨工业大学（深圳） 基于Markov决策的卫星网络DTN链路Bundle尺寸优化算法

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JP2011221945A (ja) 2010-04-14 2011-11-04 Hitachi Ltd データ転送装置、計算機システム及びメモリコピー装置
JP2013182303A (ja) 2012-02-29 2013-09-12 Nec Corp 仮想マシン管理システム、方法、およびプログラム

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