KR101720292B1 - 서비스 제공자의 수익에 대한 기대값을 이용한 클라우드 서비스 자원할당방법 - Google Patents

서비스 제공자의 수익에 대한 기대값을 이용한 클라우드 서비스 자원할당방법 Download PDF

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Abstract

제공하기로 한 서비스 수준에 관한 계약(Service Level Agreement)의 위반에 대한 위약금을 고려하여 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값을 최대화하는 낙찰자를 결정하는 클라우드 서비스 자원할당방법이 제공된다. 본 발명은, 사용자들로부터 제공받고자 하는 자원량 및 그에 대한 비용을 포함하는 입찰정보를 수신하는 입찰단계와, 사용자들 중에서 제공하기로 한 서비스 수준에 관한 계약(Service Level Agreement)의 위반에 대한 위약금을 고려한 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값을 최대화하는 복수의 낙찰자를 결정하는 낙찰단계를 포함한다.

Description

서비스 제공자의 수익에 대한 기대값을 이용한 클라우드 서비스 자원할당방법 {Method for allocating cloud service resources using expectation values for service provider's profit}
본 발명은 서비스 제공자의 수익에 대한 기대값을 이용한 클라우드 서비스 자원할당방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 제공하기로 한 서비스 수준에 관한 계약(Service Level Agreement)의 위반에 대한 위약금을 고려하여 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값을 최대화하는 낙찰자를 결정하는 클라우드 서비스 자원할당방법에 관한 것이다.
클라우드 서비스는 유동성, 확장성, 편의성, 낮은 비용과 같은 다양한 장점들 때문에 현대 IT 사업에서 많은 주목을 받고 있다. 클라우드 서비스는 서비스 대상에 따라서 기업을 위한 프라이빗 클라우드, 일반 대중을 위한 퍼블릭 클라우드, 보안 기능과 비용의 효율성을 강화한 하이브리드 클라우드로 구분한다. 또한 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service) 같이 사용자의 요구에 따라 다양한 유형의 서비스를 제공한다. 특히, IaaS에서 서비스 제공자는 물리적인 자원을 가상화 기술을 이용하여 가상 머신(VM, Virtual Machine) 단위로 사용자들에게 제공한다.
즉, 클라우드 서비스 제공자는 서비스 사용자에게 물리적인 자원을 가상화 기술을 이용하여 VM 자원으로 제공하고, 서비스 사용자는 사용한 만큼의 요금을 지불한다. 클라우드 컴퓨팅의 성능은 서비스 제공자의 이익, 서비스 사용자의 유틸리티, 자원 이용률, QoS(Quality of Service) 등으로 평가된다. 이러한 평가 요소들은 효율적인 자원 할당을 통하여 최대화할 수 있다.
클라우드 서비스 모델은 서비스 처리에 대한 가격에 따라 고정가격(fixed-price) 모델과 경매(auction) 모델로 구분한다. 고정가격 모델은 사용자가 서비스를 제공 받기 위하여 서비스 제공자가 요구한 일정 금액 이상을 제시하면 사용자의 요구량에 상관없이 자원을 제공받는다. 고정가격 모델은 서비스 이용을 위한 금액이 일정하기 때문에 비효율적이다. 예를 들어, 서비스 제공자의 자원이 제한된 환경에서 사용자가 적은 금액으로 많은 자원을 받는다면 더 많은 금액을 제시하고도 서비스를 제공 받지 못하는 사용자들이 발생하고 서비스 제공자는 그만큼 수익이 적어진다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 경매 모델이 제안된다. 경매 모델은 서비스 제공자의 제한된 자원 내에서 특정 기준으로 사용자에게 형평성 있는 서비스 이용 기회를 제공하고 사용자의 가격 경쟁을 유도하여 서비스 제공자의 수익을 최대화할 수 있다.
특히, 경매 모델 중에서 결합경매(combinatorial auction) 모델은 서비스 제공자에게 단일 유형의 VM 인스턴스(instance)를 제공하지 않고 다양한 유형의 VM 인스턴스(instance)들을 패키지 형태로 제공한다. 패키지 형태의 자원 제공은 서비스 제공자가 제한된 자원을 효율적으로 할당할 수 있게 하고 더 많은 이익을 보장한다. 또한 사용자들은 단일 유형의 자원을 할당 받는 것보다 안전한 작업 처리를 보장 받는다.
결합경매의 주요 과제 중 하나는 서비스 요청한 사용자들 중 서비스를 제공받을 사용자들(낙찰자들, winners)을 결정하는 것이다. 서비스 제공자의 자원은 제한되어 있기 때문에 서비스 제공자의 이득을 최대화하고 사용자들의 QoS를 보장하는 사용자들을 결정하는 것은 어려운 문제이다
종래부터 사용자들의 다양한 요구에 따른 VM 인스턴스 패키지를 서비스하기 위한 효율적인 방법들이 연구되고 있다. 예를 들어, 자만 등의 논문(Zaman, S., Grosu, D.: Combinatorial Auction-based Allocation of Virtual Machine Instances in Clouds. In: IEEE 2nd International Conference on Cloud Computing Technology and Science, pp.127--134.IEEE Press, NewYork(2010))에서는 낙찰자들(winners)을 결정하기 위해 CA-LP(Combinatorial Auction-Linear Programming) 기법과 CA-GREEDY 기법을 제안한다. CA-LP 기법은 선형 계획법(linear programming)을 이용하고, CA-GREEDY 기법은 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 기반으로 한다. 두 자원 할당 기법의 성능을 평가하기 위하여 사용자들의 요구량에 따라 사용자들을 분류한다. 또한 사용자의 서비스 요구는 사용자의 자원 요구량, 자원에 대한 제시 금액, 사용 기간 등의 정보를 포함한다.
자만 등의 다른 논문(Zaman, S., Grosu, D.: A Combinatorial Auction-based Mechanism for Dynamic VM Provisioning and Allocation in Clouds. IEEE Transactions on Cloud Computing. 1, 129--141 (2013))에서는 서비스 제공자의 자원 이용률과 이득을 최대화하는 CA-PROVSION 기법을 제안한다. CA-PROVSION 기법은 서비스 제공자의 이득과 자원 이용률을 최대화하는 자원 할당 기법이다. 서비스 제공자의 이득은 서비스 제공에 따른 총 수익(revenue), VM 인스턴스 할당에 소요되는 경비, 잉여 자원에 따른 기회비용을 고려하여 계산한다. 서비스 제공자는 이러한 경비들을 고려하여 사용자의 자원 요구량이나 입찰 금액이 너무 작은 경우에 따른 손실을 줄인다.
오저 등의 논문(Ozer, A., Ozturan, C.: An Auction based Mathematical Model and Heuristics for Resource Co-allocation Problem in Grids and Clouds. In: 5th International Conference on Soft Computing, Computing with Words and Perceptions in System Analysis, Decision and Control, pp. 1--4. IEEE Press, New York (2009))에서는 동시 자원 할당(co-allocation) 문제를 해결하기 위하여 ABRA(Auction Based Resource Co-Allocation) 기법을 제안한다. 이 논문에서는 자원 이용률을 최대화하기 위하여 잉여 자원에 대한 위약금(penalty)을 부여한다.
그러나, 종래에는 서비스 제공자의 자원 이용에 따른 비용과 SLA 위반에 따른 위약금(penalty)을 모두 고려하지는 않았다. 본 발명은 서비스 제공자의 자원 이용에 따른 비용과 SLA 위반에 따른 위약금(penalty)을 고려함으로써 서비스 제공자의 이득을 최대화하는 낙찰자를 결정하는 클라우드 서비스 자원할당방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 클라우드 서비스 자원할당방법은, 복수의 다른 유형의 가상머신 자원을 복수의 사용자들에게 제공하기 위한 클라우드 서비스 자원할당방법에 있어서, 사용자들로부터 제공받고자 하는 자원량 및 그에 대한 비용을 포함하는 입찰정보를 수신하는 입찰단계와, 상기 사용자들 중에서 제공하기로 한 서비스 수준에 관한 계약(Service Level Agreement)의 위반에 대한 위약금을 고려한 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값을 최대화하는 복수의 낙찰자를 결정하는 낙찰단계를 포함한다.
입찰정보에 포함되는 자원량은 복수의 다른 유형의 가상머신 자원의 각각에 대해 요구하는 인스턴스의 수이며, 입찰정보에 포함되는 상기 비용은 사용자가 요청한 자원량을 이용하는 대가로 제시하는 금액이다.
본 발명의 일 실시에에서는, 각 사용자에 대하여 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값을 구한 후에 각 사용자의 기대값의 크기와 서비스 제공자의 가용자원을 고려하여 내림차순으로 복수의 낙찰자를 결정한다. 이는, 서비스 제공자의 현재 남아있는 가용 자원으로 수용할 수 있는 최대 기대값을 갖는 사용자를 낙찰하고, 상기 현재 남아있는 가용 자원에서 상기 낙찰된 사용자에 제공할 자원을 뺀 값을 다시 현재의 남아있는 가용 자원으로 하여 다음 사용자를 낙찰하는 것을 더 이상 잔여 가용 자원으로 서비스할 수 있는 사용자가 없을 때까지 반복함으로써 수행될 수 있다.
본 발명은, 낙찰단계 이후에 낙찰된 사용자들이 지불할 비용을 계산하는 실제비용 계산단계를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서는, 낙찰되지 않은 사용자들의 집합 중에서 낙찰된 사용자　u j 가 서비스를 제공받지 못하게 되는 경우에 서비스를 제공받게 될 사용자들　중에서 가장 큰 기댓값을 갖고 VM 1당 단가가 사용자　u j 보다 높은 사용자가 있는 경우에는 해당 사용자가 제시한 금액을 실제비용으로 적용하고, 이러한 조건을 만족하는 사용자가 없는 경우에는 낙찰된 사용자 u j 가 제시한 비용를 실제비용으로 적용한다. 실제비용을 계산한 후에는 낙찰된 사용자들에 대해서 요청받은 가상머신 자원을 제공한다.
본 발명에 따르면, 서비스 제공자의 자원 이용에 따른 비용과 SLA 위반에 따른 위약금(penalty)을 고려함으로써 서비스 제공자의 이득을 최대화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 클라우드 서비스 자원할당방법을 구현하기 위한 시스템 구성의 한가지 예를 보여주고 있다.
도 2는 본 발명의 클라우드 서비스 자원할당방법의 전체 흐름을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙찰자 결정 알고리즘을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자가 지불할 대가 결정 알고리즘을 보여주는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 도 1은 본 발명의 클라우드 서비스 자원할당방법을 구현하기 위한 시스템 구성의 한가지 예이고, 도 2는 본 발명의 클라우드 서비스 자원할당방법의 전체 흐름을 보여주는 흐름도이다.
서비스 제공자는 가상머신 인스턴스를 할당하기 위한 경매모델을 주기적으로 실행한다. 물리적 자원(200)에 네트워크로 연결되어 가상머신 자원을 사용하는 단말기들인 복수의 사용자들(300)은 서비스 제공자의 자원할당시스템(100)에 서비스 사용을 위한 입찰을 하고, 자원할당시스템(100)은 본 발명의 클라우드 서비스 자원할당방법에 따라 낙찰자를 결정한 후에, 낙찰자들에게 요청받은 서비스를 제공한다.
자원할당시스템(100)은 사용자들(300)로부터 제공받고자 하는 자원량 및 그에 대한 비용을 포함하는 입찰정보를 수신하고(단계 S100), 이들 사용자들(300) 중에서 제공하기로 한 서비스 수준에 관한 계약(Service Level Agreement)의 위반에 대한 위약금을 고려한 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값을 최대화하는 복수의 낙찰자를 결정한다(단계 S200).
복수의 낙찰자는 각 사용자의 기대값의 크기와 서비스 제공자의 가용자원을 고려하여 다음과 같은 절차를 거쳐서 내림차순으로 결정한다. 즉, 서비스 제공자의 현재 남아있는 가용 자원으로 수용할 수 있는 최대 기대값을 갖는 사용자를 낙찰하고, 상기 현재 남아있는 가용 자원에서 상기 낙찰된 사용자에 제공할 자원을 뺀 값을 다시 현재의 남아있는 가용 자원으로 하여 다음 사용자를 낙찰하는 것을 더 이상 잔여 가용 자원으로 서비스할 수 있는 사용자가 없을 때까지 반복함으로써 수행한다.
낙찰자를 결정한 후에는 낙찰된 사용자들이 지불할 실제 비용을 계산할 수 있다(단계 S300). 그리고 낙찰된 사용자들에 대해서 요청받은 가상머신 자원을 제공한다(단계 S400).
만약 서비스 사용자가 더 많은 시간의 자원을 이용하기를 원한다면 다음 경매에 다시 입찰하여야 한다. 서비스 사용자는 작업을 완료할 때까지 서비스를 제공받아서 작업을 완료하거나, 제한시간을 초과하여 작업을 완료할 수 없게 된다.
다음으로, 낙찰자를 결정하는 알고리즘에 대해서 상세히 설명한다. 본 발명의 일 실시예에서 서비스 제공자는 m개의 다른 유형의 VM 자원　(VM 1, VM 2, ..., VM m)을 사용자에게 제공한다.　i번째 VM 자원 VM i 의 서비스 처리 능력은 w i 로 정의한다. 또한, w 1=1, w 1<w 2< ... <w m이고, w=(w 1,w 2, ...,w m )　로 정의한다.
본 발명의 일 실시예에서는 코어(core)의 수에서 따라　w i 를 결정할 수 있다.　예를 들어,　w 1=1는 하나의 코어만큼의 컴퓨팅 능력을 갖는 것을 나타내며, 서비스 제공자는　w i 만큼의 서비스 처리 능력을 지닌　VM i 을 사용자에게 제공한다.　모든 사용자에게 제공되는 VM i 　인스턴스의 총 수는　k i , k=(k 1, k 2, ..., k m )으로 정의하며 가용 자원의 수는　M으로 정의한다. 따라서, 서비스 제공된 총 자원의 수는　　
Figure 112015113057726-pat00001
이다.
n명의 사용자　(u 1, u 2, ..., u n )는 서비스 제공자에게 VM 인스턴스의 패키지　
Figure 112015113057726-pat00002
로 요구한다.
Figure 112015113057726-pat00003
는 사용자　u j 가 VM i 에 대해서 요구한 인스턴스의 수이다. v j 는 사용자　u j 가 요청한 자원량　
Figure 112015113057726-pat00004
　을 이용하는 대가로　제시한 금액이다.　p j 는 사용자가 요구한 자원을 제공 받았을 경우에 지불하는 금액으로 v j 와는 값이 다를 수 있다. 일반적으로　
Figure 112015113057726-pat00005
이다.　
본 발명에서 서비스 처리 능력 w=1인 가상머신을 제공하는데 소요되는 시간단위당 비용을 C R 이라 한다. 서비스 제공자는 사용자　u j 에 대하여 SLA 위반이 발생할 경우에 사용자에게
Figure 112015113057726-pat00006
의 위약금(penalty)을 지급한다. 본 발명에서는 SLA 중에서 실행시간에 대하여 위반인 경우만을 고려한다. 실행시간은 사용자가 처리할 작업을 요청한 VM들이 작업을 처리하는데 소요되는 시간을 의미한다. 　δ는 SLA 위반에 대한 유무를 결정하는 변수로서, 사용자　u j 의 작업에 대한 실행시간이 SLA에 정의된 실행시간을 초과한다면　δ=1, 초과하지 않는다면　δ=0으로 정의한다.
경매에서 서비스를 제공받게 된 사용자들(즉, 낙찰된 사용자들)의 집합을 W라 할 때, 서비스 제공자의 순이익은 다음과 같이 계산할 수 있다.
Figure 112015113057726-pat00007
여기에서,
Figure 112015113057726-pat00008
이고
Figure 112015113057726-pat00009
Figure 112015113057726-pat00010
이다.
수학식 1에서 첫 번째 등식은 서비스 제공자의 총수익을 의미하고, 두 번재 등식은 제공된 VM 자원에 요구되는 경비를 의미한다. 마지막 등식은 SLA 위반이 발생할 경우 사용자에게 지급하는 위약금(penalty)을 의미한다.
서비스 제공자의 순수익을 최대화하기 위하여 본 발명에서는 각 사용자에게 서비스를 제공할 경우 발생하는 서비스 제공자의 이득에 대한 기댓값을 계산한다. 기댓값을 계산할 때, 실행시간에 대한 SLA 위반을 고려하기 위하여 SLA 위반에 대한 확률값을 계산한다. 실행시간　
Figure 112015113057726-pat00011
가 SLA에 대한 실행시간　
Figure 112015113057726-pat00012
을 초과할 확률은　
Figure 112015113057726-pat00013
로 표현하며 마르코브 부등식를 이용하여 확률값을 다음과 같이 계산한다.
Figure 112015113057726-pat00014
여기에서
Figure 112015113057726-pat00015
는 사용자　u j 의 작업 평균 실행시간을 나타낸다.
Figure 112015113057726-pat00016
의 상한값은 사용자　u j 의 작업 평균 실행시간　
Figure 112015113057726-pat00017
에 영향을 받으며, 이를 계산하기 위하여 기존에 처리 되었던 작업들의 평균 시간을 반영한다. 실행시간에 대한 SLA 위반 확률을 적용하여 사용자　u j 에 대한 서비스 제공자의 순수익에 대한 기대값
Figure 112015113057726-pat00018
　은 다음과 같이 계산한다.
Figure 112015113057726-pat00019
수학식 2를 수학식 3에 대입하여 다음과 같은 식을 얻는다.
Figure 112015113057726-pat00020
수학식 4를 각 사용자에 대하여 계산하고, 사용자의 기대값의 크기와 서비스 제공자의 가용 자원을 고려하여 내림차순으로 서비스를 제공한다. 즉, 서비스 제공자의 현재 남아있는 가용 자원으로 수용할 수 있는 최대 기대값을 갖는 사용자를 낙찰하고, 상기 현재 남아있는 가용 자원에서 낙찰된 사용자에 제공할 자원을 뺀 값을 다시 현재의 남아있는 가용 자원으로 하여 다음 사용자를 낙찰하는 것을 더 이상 잔여 가용 자원으로 서비스할 수 있는 사용자가 없을 때까지 반복한다. 이상의 절차를 프로그램으로 구현한 일 예가 도 3에 도시되어 있다.
다음으로, 낙찰된 사용자가 지불할 실제금액을 결정하는 알고리즘에 대해서 설명한다. 도 4에는 사용자가 지불할 대가 결정 알고리즘을 구현한 프로그램의 일 예가 도시되어 있다.
낙찰된 사용자, 즉 서비스를 제공받는 사용자　u j (j∈W)는 자원을 사용하는 대가로　p j 를 지불해야 한다. 낙찰된 사용자　u j 의　p j 는 다음과 같은 알고리즘으로 계산한다.
즉, 낙찰되지 않은 사용자들의 집합(
Figure 112015113057726-pat00021
) 중에서 낙찰된 사용자　u j 가 서비스를 제공받지 못하게 되는 경우에 서비스를 제공받게 될 사용자들　중에서 가장 큰 기댓값을 갖고 VM 1당 단가가 사용자　u j 보다 높은 사용자 u l (
Figure 112015113057726-pat00022
)의 v l 를 p j 로 적용한다. 한편, 이러한 조건을 만족하는 사용자가 없는 경우에는 낙찰된 사용자 u j 가 제시한 비용 v j 를 p j 로 적용한다.
다시 말해서, 사용자　u j 의　p j 는　수학식 5에 의해 구할 수 있다.
Figure 112015113057726-pat00023
본 발명을 몇가지 예를 들어 설명하였지만, 본 발명은 특정 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
100 클라우드 서비스 자원할당시스템
200 물리적 자원
300 복수의 사용자

Claims (7)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 복수의 다른 유형의 가상머신 자원을 복수의 사용자들에게 제공하기 위한 클라우드 서비스 자원할당방법에 있어서,
    사용자들로부터 제공받고자 하는 자원량 및 그에 대한 비용을 포함하는 입찰정보를 수신하는 입찰단계와,
    상기 사용자들 중에서 제공하기로 한 서비스 수준에 관한 계약(Service Level Agreement)의 위반에 대한 위약금을 고려한 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값을 최대화하는 복수의 낙찰자를 결정하는 낙찰단계
    를 포함하며,
    상기 입찰정보에 포함되는 상기 자원량은 상기 복수의 다른 유형의 가상머신 자원의 각각에 대해 요구하는 인스턴스의 수이며, 상기 입찰정보에 포함되는 상기 비용은 사용자가 요청한 자원량을 이용하는 대가로 제시하는 금액이며,
    i번째 가상머신 VMi 의 서비스 처리 능력을 wi , 사용자　uj 가 VMi 에 대해서 요구한 인스턴스의 수를
    Figure 112016122044105-pat00024
    , 사용자　uj 가 요청한 자원량을 이용하는 대가로　제시한 금액을 vj , 서비스 처리 능력 w=1인 가상머신을 제공하는데 소요되는 시간단위당 비용을 CR , 사용자　uj 에 대하여 SLA 위반이 발생할 경우에 사용자에게 지급할 위약금을
    Figure 112016122044105-pat00025
    , SLA에 대한 실행시간을　
    Figure 112016122044105-pat00026
    , 사용자　uj 의 작업 평균 실행시간을　
    Figure 112016122044105-pat00027
    라고 할 때,
    사용자　uj 에 대한 상기 서비스 제공자의 총 수익에 대한 기대값은
    Figure 112016122044105-pat00028

    에 의하여 구하며,
    각 사용자의 기대값의 크기와 서비스 제공자의 가용자원을 고려하여 내림차순으로 복수의 낙찰자를 결정하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 자원할당방법.
  4. 제3항에 있어서,
    각 사용자의 기대값의 크기와 서비스 제공자의 가용자원을 고려하여 내림차순으로 복수의 낙찰자를 결정하는 하는 것은,
    서비스 제공자의 현재 남아있는 가용 자원으로 수용할 수 있는 최대 기대값을 갖는 사용자를 낙찰하고, 상기 현재 남아있는 가용 자원에서 상기 낙찰된 사용자에 제공할 자원을 뺀 값을 다시 현재의 남아있는 가용 자원으로 하여 다음 사용자를 낙찰하는 것을 더 이상 잔여 가용 자원으로 서비스할 수 있는 사용자가 없을 때까지 반복함으로써 수행되는 클라우드 서비스 자원할당방법.
  5. 제3항 또는 제4항에 있어서,
    상기 낙찰단계 이후에 낙찰된 사용자들이 지불할 비용을 계산하는 실제비용 계산단계를 더 포함하는 클라우드 서비스 자원할당방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 실제비용 계산단계는,
    낙찰되지 않은 사용자들의 집합 중에서 낙찰된 사용자　u j 가 서비스를 제공받지 못하게 되는 경우에 서비스를 제공받게 될 사용자들　중에서 가장 큰 기댓값을 갖고 VM 1당 단가가 사용자　u j 보다 높은 사용자가 있는 경우에는 해당 사용자가 제시한 금액을 실제비용으로 적용하고, 이러한 조건을 만족하는 사용자가 없는 경우에는 낙찰된 사용자 u j 가 제시한 비용를 실제비용으로 적용하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 자원할당방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 실제비용 계산단계 이후에 낙찰된 사용자들에 대해서 요청받은 가상머신 자원을 제공하는 단계를 더 포함하는 클라우드 서비스 자원할당방법.
KR1020150162630A 2015-11-19 2015-11-19 서비스 제공자의 수익에 대한 기대값을 이용한 클라우드 서비스 자원할당방법 KR101720292B1 (ko)

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220003803A (ko) 2020-07-02 2022-01-11 연세대학교 산학협력단 하이브리드 클라우드 기반의 IoT 환경에서 실시간 동적 자원 할당 방법
CN114173357A (zh) * 2021-12-07 2022-03-11 南京邮电大学 一种面向多类型业务时延需求的移动边缘计算资源分配方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0879240A (ja) * 1994-09-08 1996-03-22 Fujitsu Ltd 情報サービス品質管理システム
KR20100069538A (ko) * 2008-12-15 2010-06-24 한국과학기술원 그리드 컴퓨팅 미들웨어 시스템의 그리드 자원 관리 방법 및 장치
KR20140111672A (ko) * 2012-01-09 2014-09-19 마이크로소프트 코포레이션 가상 머신 풀에서의 리소스 가격 책정 기법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0879240A (ja) * 1994-09-08 1996-03-22 Fujitsu Ltd 情報サービス品質管理システム
KR20100069538A (ko) * 2008-12-15 2010-06-24 한국과학기술원 그리드 컴퓨팅 미들웨어 시스템의 그리드 자원 관리 방법 및 장치
KR20140111672A (ko) * 2012-01-09 2014-09-19 마이크로소프트 코포레이션 가상 머신 풀에서의 리소스 가격 책정 기법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220003803A (ko) 2020-07-02 2022-01-11 연세대학교 산학협력단 하이브리드 클라우드 기반의 IoT 환경에서 실시간 동적 자원 할당 방법
CN114173357A (zh) * 2021-12-07 2022-03-11 南京邮电大学 一种面向多类型业务时延需求的移动边缘计算资源分配方法
CN114173357B (zh) * 2021-12-07 2023-09-01 南京邮电大学 一种面向多类型业务时延需求的移动边缘计算资源分配方法

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