KR101787448B1 - 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법, 이를 이용한 요청 수신 장치, 이를 이용한 자원 할당 방법, 자원 할당 장치, 이를 수행하는 프로그램 및 기록매체 - Google Patents

단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법, 이를 이용한 요청 수신 장치, 이를 이용한 자원 할당 방법, 자원 할당 장치, 이를 수행하는 프로그램 및 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법, 이를 이용한 요청 수신 장치, 이를 이용한 자원 할당 방법, 자원 할당 장치, 네트워크 장치, 이를 수행하는 프로그램 및 기록매체에 관한 것이다. 이를 위하여 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하는 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 및 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 가상 네트워크 요청 신호를 송신하는 요청 송신 단계;를 포함하고, 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법이 제공될 수 있다. 이에 따르면 가상 네트워크 요청 모델이 확률분포로 정의됨으로써, 테넌트는 그들의 통계치에 근거하여 더 정확한 가상 네트워크 요청이 가능해지는 효과가 발생된다.

Description

단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법, 이를 이용한 요청 수신 장치, 이를 이용한 자원 할당 방법, 자원 할당 장치, 이를 수행하는 프로그램 및 기록매체{Method, Apparatus, Program, and Recording Devcie for Request and Embeding Resource for Statistical Virtual Network in Intra-Datacenter Cloud Environment}
본 발명은 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법, 이를 이용한 요청 수신 장치, 이를 이용한 자원 할당 방법, 자원 할당 장치, 네트워크 장치, 이를 수행하는 프로그램 및 기록매체에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트(Tenant)가 네트워크 장치에 가상 네트워크 요청을 하는 경우, 네트워크 장치의 자원 할당 장치가 상기 요청에 맞게 네트워크 자원을 효율적으로 할당하는 방법에 관한 것이다.
과거에 IT환경을 구축하기 위해서는 서버(컴퓨터), 스위치 등 하드웨어 구입과 라이센스 취득 및 어플리케이션 설치 등이 필요했고, 인프라를 확장시키기 위해서는 하드웨어를 추가적으로 구입하는 것이 불가피했다. 이러한 방식은 추가적인 설치비용, 사용을 마친 후 처리 문제 등으로 인한 경제적인 손실을 가져다주었다. 따라서 최근 대다수의 기업들은 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 세계 곳곳에 독자적인 데이터 센터를 운영하고 있는 기업들에게 일정 금액을 지불하고 그들의 자원을 이용하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용하기 시작했다. 데이터 센터란 서버(컴퓨터), 저장소, 네트워크 장치(스위치, 라우터, 케이블), 파워 분산 시스템, 쿨링 시스템 등으로 이루어진 시설을 말하며, 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해서 데이터를 저장 및 공유하고 어플리케이션을 이용하는 것을 말한다.
데이터 센터 네트워크는 데이터 센터를 구성하는 인프라를 지칭하며, 네트워크 토폴로지(Network topology)와 라우팅/스위칭 장치, 그리고 이더넷 혹은 IP 등 사용되는 프로토콜 등으로 표현될 수 있다. 현존하는 데이터 센터 네트워크는 대부분 트리-유사 구조(Tree-like structure)를 가지고 있으며, 도 1은 트리-유사 구조 중 하나로서 k=4인 팻-트리 토폴로지(Fat-tree topology)를 도시한 것이다. 팻-트리 토폴로지에는 k개의 팟(pods)과 연결된 k-포트 스위치가 설치되어 있으며, 그들 각각은 2개의 계층(aggregation, edge)으로 이루어져 있다. 팻-트리 토폴로지는 여러 개의 스위치들이 각각 연결됨으로써 네트워크 장치 고장이 발생했을 때 유연하게 대처할 수 있기 때문에 데이터 센터 네트워크를 구성하는 토폴로지로서 적합하다.
가상화된 데이터 센터(Virtualized Data Center)는 일부 혹은 하드웨어(서버, 라우터, 스위치, 링크) 전체가 가상화된 데이터 센터를 말한다. 일반적으로, 물리적 하드웨어는 하이퍼바이저(Hypervisor)라 불리는 소프트웨어를 통해서 여러 개의 독립적이고 분리된 가상 객체들로 나눌 수 있다. 예를 들어, 하나의 서버는 하이퍼바이저에 의해 여러 개의 다른 용량(CPU, 메모리, 저장 공간)과 다른 운영체제 및 어플리케이션을 갖는 머신들로 가상화된다. 가상화는 물리적인 컴퓨터 리소스의 특징을 다른 시스템, 응용 프로그램, 최종 사용자들이 리소스와 상호 작용하는 방식으로부터 감추는 기술로서, VM Ware, Parallels 등이 가상화 어플리케이션을 이용해서 하나의 컴퓨터로 여러 운영 체제를 동시에 사용하는 것이 가상화의 대표적인 예이다.
가상 데이터 센터(Virtual Data Center)는 가상 머신(Virtual Machines), 가상 스위치(Virtual Switches), 가상 링크(Virtual Link) 등 가상 자원들의 집합을 말한다. 가상화된 데이터 센터는 자원을 가상화 시키는 기술이 적용된 하나의 물리적 데이터 센터를 의미하지만, 가상 데이터 센터는 물리적 데이터 센터 자원들의 일부들로 구성된 논리적 객체를 가리킨다. 도 2는 데이터 센터의 가상화를 도시한 모식도이다. 도 2에서는 여러 개의 가상 데이터 센터가 하나의 가상화된 데이터 센터에 어떻게 구성될 수 있는지 보여준다.
가상화 기술은 이용 가능한 자원을 작은 단위로 분할하고, 여러 테넌트들에게 공유하도록 한다는 점에서 자원의 효율성을 극대화시킬 수 있다. 그리고 하나의 자원을 공유하고 있다는 것을 테넌트들에게 느끼지 못하도록 한다는 점에서 클라우드 컴퓨팅 서비스에 적합한 기술 중 하나이다.
가상 네트워크(Virtual Network)는 가상 노드(호스트, 스위치, 라우터)와 가상 링크들의 집합을 말한다. 현재 클라우드 컴퓨팅 사업자들은 테넌트들이 필요한 양의 CPU, 메모리, 서버 개수, 저장 용량 및 사용하고자 하는 어플리케이션 등을 명시할 수 있도록 간단한 인터페이스를 테넌트들에게 제공한다. 하지만, 컴퓨팅 자원과는 달리 단일 클라우드 네트워크(Intra-Cloud network) 내의 대역폭은 보장하고 있지 않고, 클라우드 내의 데이터 전송에 대해서 최선형 네트워크 서비스(Best-effort service)를 제공한다. 즉, 전송되는 데이터에 대한 품질(Quality of Service)은 보장하지 않는다. 이러한 대역폭 비보장은 테넌트가 자신의 네트워크 어플리케이션의 성능을 예상하는데 어려움을 겪도록 만들기 때문에 테넌트들에게 경제적 손해를 가져온다. 또한, 현재 사업자들의 과금 정책은 각 사용자가 사용하고 있는 컴퓨팅 자원만을 반영하고 있을 뿐, 대역폭의 사용량은 고려하지 못하고 있다.
최근 연구에서는 단일 클라우드 네트워크의 대역폭 보장 문제를 해결하기 위해서 네트워크 가상화(Network-abstraction) 기법을 제안하였다. 테넌트들은 가상 데이터 센터 추상화(Virtual data center abstraction)작업을 통해서 단일 클라우드 내의 네트워크 자원을 요청할 수 있다. 가상 데이터 센터 추상화는 가상 머신과 가상 링크들로 구성된 가상 클러스터(Virtual Cluster)를 지칭하며, 대표적으로 파이프 모델(Pipe-model)과 호스 모델(Hose-model)이 있다. 파이프 모델은 가상 머신의 개수와 각 가상 머신 간 대역폭으로 표현되며, 호스 모델은 가상 머신의 개수와 각 머신에서 스위치까지 연결되는 링크의 대역폭으로 표현된다. 테넌트들이 각 가상 머신 간 트래픽의 양을 정확하게 예측하는 것은 쉽지 않기 때문에 사용하기 더 쉽고 유연한(flexible) 호스 모델이 파이프 모델에 비해 더 폭 넓게 연구되고 있다. 도 3은 테넌트가 총 N개의 가상 머신과 가상머신 - 스위치 간 B만큼의 대역폭을 필요로 할 때, <N, B>의 호스 모델 형태로 표현된 가상 데이터 센터 추상화 예를 나타낸 것이다.
가상 네트워크 요청에 대한 수락 제어 모듈의 동작 방식과 관련하여, 테넌트들이 필요한 만큼의 컴퓨팅, 네트워크 자원을 가상 데이터 센터 추상화(VDC Abstraction)를 통해서 요청하면, 사업자는 그 요청에 대한 수락, 거절 여부를 판단한 뒤 그 요청에 맞는 자원을 적절하게 할당해야 한다. 즉, 사업자의 수락 제어 모듈(Admission control module)은 1) 테넌트의 요청을 수락할 수 있는지 없는지(테넌트가 요청한 사항들을 제공할 수 있는지 없는지) 판단하고, 2) 테넌트에게 제공할 수 있는 여러 개의 후보군 중 수락 비율의 최대화, 로드 밸런싱(Load-balancing) 등 그들 스스로의 기준에 맞게 자원을 선택하여 할당하는 역할을 담당한다. 때문에, 수락 제어 모듈은 가장 이상적인 할당 방법을 찾기 위한 최적화 문제(Optimization problem)의 형태로 디자인 될 수 있다. 도 4는 가상 데이터 센터 추상화, 수락 제어 모듈로 구성된 클라우드 데이터 센터 가상화의 순서도이다.
[특허문헌 1] 미국 공개특허 제US20150067170 A1호, Method and system to allocate bandwidth based on task deadline in cloud computing networks, Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) [특허문헌 2] 미국 공개특허 제US20130055091 A1호, Graph-Based Virtual Data Center Requests, Cisco Technology, Inc.
그러나 기존의 모델들은 일정한 양의 대역폭을 요청하는 방식이므로 테넌트들의 트래픽 통계치를 올바르게 반영할 수 없을 뿐 아니라, 테넌트들의 트래픽 형태에 따라 비효율적인 자원관리를 초래한다는 단점을 갖고 있다. 대부분의 트래픽은 시변(Time-varying)하지만, 일정한 양의 대역폭을 요청할 수밖에 없기 때문에, 테넌트들은 일반적으로 트래픽의 최대치를 요청한다. 결국, 비효율적 네트워크 자원 관리의 예가 도시된 도 5에서 보듯이 클라우드 서비스를 이용하고 있는 테넌트들이 생성하는 트래픽의 양이 요청한 양의 대역폭보다 적더라도 이미 일정한 양의 대역폭이 그들에게 할당되었기 때문에, 사업자는 새로운 가상 네트워크 요청을 받아들일 수 없고, 이는 네트워크 자원 관리의 비효율성으로 이어진다. 물론, 재계산과정을 거쳐서 테넌트들에게 대역폭을 다시 할당하는 방식도 연구되었지만, 이는 스위치 혹은 하이퍼바이저에 높은 복잡도의 작업을 요구하여 실용적이지 못하다.
따라서 본 발명은 상기 제시된 문제점을 개선하기 위해 창안되었다.
본 발명의 목적은 네트워크 자원의 효율적 운영을 달성하기 위하여, 기존의 호스 모델과 파이프 모델 대신 대역폭의 확률적 보장을 위한 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법, 이를 이용한 요청 수신 장치, 이를 이용한 자원 할당 방법, 자원 할당 장치, 네트워크 장치, 이를 수행하는 프로그램 및 기록매체의 제공에 있다.
이하 본 발명의 목적을 달성하기 위한 구체적 수단에 대하여 설명한다.
본 발명의 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치의 요청 수신 모듈에 의해 수행되는 확률적 가상 네트워크 요청 방법에 있어서, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 및 상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 상기 가상 네트워크 요청 신호를 송신하는 요청 송신 단계;를 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법을 제공하여 달성될 수 있다.
또한, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 상기 대역폭은 정규 분포로 표현될 수 있고, 상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치의 요청 수신 모듈에 의해 수행되는 확률적 가상 네트워크 요청 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 있어서, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 및 상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 상기 가상 네트워크 요청 신호를 송신하는 요청 송신 단계;를 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치의 요청 수신 모듈에 의해 수행되는 확률적 가상 네트워크 요청 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램에 있어서, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 및 상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 상기 가상 네트워크 요청 신호를 송신하는 요청 송신 단계;를 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램을 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 연결되고, 상기 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위한 네트워크 장치에 구성되며, 상기 테넌트에서 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 송신하는 요청 수신 모듈;을 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 수신 장치를 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치에 의해 수행되는 자원 할당 방법에 있어서, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 여부 판단 단계; 및 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 단계;를 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법을 제공하여 달성될 수 있다.
또한, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 상기 대역폭은 정규 분포로 표현될 수 있고, 상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 수락 여부 판단 단계에서는, 가상 링크의 대역폭이 이하의 수학식을 만족하는 경우에, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수락하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112015128971288-pat00001
여기서, BL 은 상기 가상 링크의 대역폭이고, μ = μe+μn·min{i,Nn-i}, σ2 = σe 2+σn 2 ·min{i,Nn-i}, 1-ε = max{1-εe, 1-εn}이며, F는 표준 정규 분포의 누적밀도함수(Cumulative density function)를 의미하고, <Nn, μn, σn, εn>은 상기 가상 네트워크 요청 신호의 확률적 호스 모델을 의미하며, i는 전체 가상 머신 중 특정 서브-트리에 할당된 가상 머신을 의미하고, 상기 가상 링크를 이미 지나고 있는 모든 트래픽의 합은 <μe,σe>의 정규 분포를 따르고 εe의 서비스 품질을 갖는다.
또한, 상기 가상 머신 할당 단계에서는, 이하의 수학식에서 △ 값이 큰 서브-트리의 순서로 가상머신을 할당하는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112015128971288-pat00002
여기서, △는 서브-트리의 통계적 다중화 이득을 의미하고, 특정 서브-트리의 링크를 사용하려는 상기 가상 네트워크 요청 신호의 대역폭이 <μn, σn>의 정규 분포를 따르고, 해당 링크를 이미 지나고 있는 트래픽의 합이 <μe, σe>의 정규 분포를 따른다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치에 의해 수행되는 자원 할당 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 있어서 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 여부 판단 단계; 및 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 단계;를 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치에 의해 수행되는 자원 할당 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램에 있어서, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 여부 판단 단계; 및 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 단계;를 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법 이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램을 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위한 네트워크 장치에 구성되는 자원 할당 장치에 있어서, 상기 네트워크 장치의 일구성인 요청 수신 모듈에서 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 제어 모듈; 및 상기 수락 제어 모듈에서 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 모듈;을 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 장치를 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위한 네트워크 장치에 있어서, 상기 테넌트에서 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 모듈; 상기 요청 수신 모듈에서 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 제어 모듈; 및 상기 수락 제어 모듈에서 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 모듈;을 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함하고, 상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 확률 분포의 형태인 것을 특징으로 하는, 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 네트워크 장치를 제공하여 달성될 수 있다.
상기한 바와 같이, 본 발명에 의하면 이하와 같은 효과가 있다.
첫째, 본 발명의 일실시예에 따르면 가상 네트워크 요청 모델이 확률분포로 정의됨으로써, 테넌트는 그들의 통계치에 근거하여 더 정확한 가상 네트워크 요청이 가능해지는 효과가 발생된다.
둘째, 본 발명의 일실시예에 따르면 사업자는 요청 수락 비율을 높일 수 있고 더 우수한 서비스 품질을 테넌트에게 제공할 수 있다.
셋째, 본 발명의 일실시예에 따르면 네트워크 자원 대비 더 많은 테넌트들을 수용할 수 있게 되므로, 더 적은 요금으로 동일한 수준의 서비스를 테넌트들에게 제공할 수 있다.
넷째, 본 발명의 일실시예에 따르면 대역폭에 대한 예측가능성이 향상되므로, 클라우드 컴퓨팅 활용성이 확장되는 효과가 발생된다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명의 범위는 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 트리-유사 구조 중 하나로서 k=4인 팻-트리 토폴로지(Fat-tree topology)를 도시한 모식도,
도 2는 데이터 센터의 가상화를 도시한 모식도,
도 3은 <N, B>의 호스 모델 형태로 표현된 가상 데이터 센터 추상화 예를 도시한 모식도,
도 4는 가상 데이터 센터 추상화, 수락 제어 모듈로 구성된 클라우드 데이터 센터 가상화의 순서도,
도 5는 비효율적 네트워크 자원 관리의 예를 도시한 모식도,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경의 네트워크 장치를 도시한 블록도,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따라 테넌트가 5개의 가상 머신, 머신 - 스위치 간에 평균 100과 표준편차 10을 따르는 정규 분포 형태의 트래픽이 흐를 때 95% 이상의 확률로 트래픽 전송이 보장되기 원하는 가상 네트워크의 예를 도시한 모식도,
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 수락 제어 모듈에서 가상 머신의 할당을 위해 사용하는 탐욕 알고리즘의 예를 도시한 모식도,
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 <4, 100, 102 ,ε>의 확률적 호스 모델의 가상 네트워크 요청의 예를 도시한 모식도,
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 링크 대역폭 조건의 한 예를 도시한 모식도,
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 장치의 알고리즘 순서도,
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 방법을 도시한 흐름도,
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청에 따른 자원 할당 방법의 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 쉽게 실시할 수 있는 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작원리를 상세하게 설명함에 있어서 관련된 공지기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고, 간접적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 포함한다는 것은 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경의 네트워크 장치
단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경의 네트워크 장치와 관련하여, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경의 네트워크 장치를 도시한 블록도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경의 네트워크 장치(1)는, 요청 수신 모듈(2), 자원 할당 장치(3)를 포함할 수 있다.
요청 수신 모듈(2)는 적어도 하나 이상의 테넌트에서 확률적 가상 네트워크 요청을 수신하는 구성이다. 본 발명의 일실시예에 따르면 테넌트의 확률적 가상 네트워크 요청은 테넌트에서 요청 수신 모듈(2)로 직접 전달될 수 있다. 또는, 테넌트와 요청 수신 모듈(2)의 사이에 컨버터를 구성하여 요청 수신 모듈(2)이 컨버트(Convert) 된 확률적 가상 네트워크 요청을 수신하도록 구성될 수도 있다. 또한 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청은 테넌트와 클라우드 컴퓨팅 사업자 간의 SLA(Service Level Agreement) 등에 의해 구체화될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청이란, 테넌트의 가상 네트워크 요청에서 대역폭을 확률분포로 정의하는 것을 특징으로 한다. 본 발명의 일실시예에 따른 테넌트의 확률적 가상 네트워크 요청은 테넌트가 필요로 하는 모든 가상 링크 대역폭이 확률분포로 표현되어야 하며, 서비스 품질(QoS)이 명시된다는 점에서 기존의 가상 네트워크 모델들과 차이가 있다.
테넌트의 가상 네트워크 요청에 관한 본 발명의 구체적인 실시예와 관련하여, 본 발명의 일실시예에 따른 테넌트의 확률적 가상 네트워크 요청은 가상 데이터 센터 추상화를 통한 확률적 호스 모델과 확률적 파이프 모델로 설명될 수 있다. 제1실시예는 확률적 호스 모델로 설명되며, 제2실시예는 확률적 파이프 모델로 설명될 수 있다. 또한, 제1실시예와 제2실시예에서 테넌트가 필요로 하는 모든 가상 링크는 계산의 편의를 위해 정규 분포(Normal Distribution)를 따른다고 가정한다. 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청이 정규 분포로 구성되는 경우, 테넌트가 자신의 트래픽 통계치를 기반으로 요청하기 용이해지는 장점이 있다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따라 확률적 가상 네트워크 요청을 정규 분포로 구성하는 경우, 정규 분포와 정규 분포를 더하면 정규 분포가 되므로, 테넌트들의 요청을 각각 개별적으로 서비스하는 것이 아니라 하나의 커다란 요청으로 묶어서 서비스하는 것도 가능해지는 효과가 발생된다.
확률적 가상 네트워크 요청의 제1실시예와 관련하여, 확률적 호스 모델(Statistical hose-model)은 <N, μ, σ2, ε>의 파라미터로 표현된다. N은 기존의 호스 모델과 동일하게 테넌트가 필요로 하는 가상 머신의 개수를 의미하고, <μ, σ2>는 필요로 하는 가상 머신(VM)과 가상 스위치(Virtual Switch) 간 대역폭을 의미하며 독립적이고 동일한(Independent and identically distributed) 정규 분포로 정의되고, ε은 서비스 품질(QoS)을 표현하기 위한 항으로서 1-ε의 확률로 대역폭이 보장되어야 함을 의미한다. 대역폭이 1의 확률로 보장되기 위해서는(어떤 상황에서라도 항상 대역폭이 보장되기 위해서는) 무한대의 대역폭이 필요하지만, 이는 테넌트가 원하는 바가 아니기 때문에 ε은 0 이상, 1 이하의 값으로 표현될 수 있다. 도 7은 테넌트가 5개의 가상 머신, 머신 - 스위치 간에 평균 100과 표준편차 10을 따르는 정규 분포 형태의 트래픽이 흐를 때 95% 이상의 확률로 트래픽 전송이 보장되기 원하는 경우를 나타낸 것이다. 따라서, 도 7에 도시된 가상 네트워크 요청의 경우 본 발명의 일실시예에 따르면 <5, 100, 102, 0.05>의 확률적 호스 모델로 표현될 수 있다.
확률적 가상 네트워크 요청의 제2실시예와 관련하여, 본 발명의 일실시예에 따르면 테넌트는 호스 모델이 아닌 파이프 모델로도 확률적 가상 네트워크 요청을 할 수 있는데, 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 파이프 모델(Statistical pipe-model)은 가상 머신 사이에서 보장 받으려는 대역폭을 행렬의 형태로 표현할 수 있다. 예를 들어, 도 7의 가상 머신 1(VM1)에서 가상 머신 3(VM3)으로 보내는 트래픽의 평균 속도를 가상 머신 1(VM1)에서 가상 머신 5(VM5)로 보내는 평균 속도보다 2배 빠르게 요청하고 싶을 때, 본 발명의 제1실시예인 확률적 호스 모델로는 표현이 불가능하다. 하지만, 본 발명의 제2실시예인 확률적 파이프 모델에 따르면, 테넌트가 가상 머신 1(VM1)과 가상 머신 3(VM3) 사이의 대역폭을 <2μ, σ>로 요청하고, 가상 머신 1(VM1)과 가상 머신 5(VM5) 사이의 대역폭을 <μ, σ>로 요청하는 경우, 가상 머신 1(VM1)에서 가상 머신 3(VM3)으로 보내는 트래픽의 평균 속도가 가상 머신 1(VM1)에서 가상 머신 5(VM5)로 보내는 평균 속도보다 2배 빠르도록 요청할 수 있다.
자원 할당 장치(3)는 수신된 테넌트의 확률적 가상 네트워크 요청에 대한 수락, 거절 여부를 판단한 뒤, 그 요청에 맞는 VM(Virtual Machine) 자원을 적절하게 할당하는 구성으로, 가상 스위치(Virtual Switch) 또는 가상 스위치에 연결된 컨트롤러를 포함할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 장치(3)는 요청 신호 컨버터(30), 수락 제어 모듈(32), VM 할당 모듈(34)을 포함할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 요청 신호 컨버터(30), 수락 제어 모듈(32) 및 VM 할당 모듈(34)은 적어도 하나 이상의 연결로 상호 연결되어 신호를 송수신하도록 구성될 수 있다.
요청 신호 컨버터(30)는 요청 수신 모듈(2)과 연결되어, 수신된 테넌트의 확률적 가상 네트워크 요청을 자원 할당 장치(3) 내에서 처리할 수 있도록 처리하는 구성이다.
수락 제어 모듈(32)은 요청 신호 컨버터(30) 또는 요청 수신 모듈(2)과 연결되어, 수신된 테넌트의 확률적 가상 네트워크 요청의 수락, 거절 여부를 판단하는 구성이다.
VM 할당 모듈(34)는 수락 제어 모듈(32)과 연결되어, 수락 제어 모듈(32)에서 수락된 테넌트의 요청에 맞는 VM을 할당(allocating or embedding)하는 구성이다.
테넌트의 확률적 가상 네트워크 요청에 따른 자원 할당 방법에 관한 본 발명의 구체적인 실시예와 관련하여, 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 방법에는 탐욕 알고리즘이 이용될 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 사업자가 트리-구조의 단일 데이터 센터 클라우드 내에서 할당할 수 있는 서브-트리(sub-tree)내의 가상 머신 개수는 1) 그 서브-트리 내의 비어있는 가상 머신 슬롯의 개수(조건 1)와 2) 각 링크의 이용 가능한 대역폭(조건 2)과 연관이 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 방법에서 위 두 조건을 어떻게 판단하고 이용하는지 이하에 상세하게 기술한다.
위의 조건 1과 관련하여, 가상 머신과 네트워크 자원을 가장 효율적으로 할당하는 방법을 찾는 최적화 문제는 다항시간(Polynomial-time) 내에 풀 수 없는 NP-난해(NP-hard)로 알려져 있기 때문에, 본 발명의 일실시예에서는 자원을 할당하기 위한 근사 방법으로서, 작은 단위의 서브-트리부터 탐색하는 탐욕 알고리즘(Greedy algorithm)을 사용한다. 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 수락 제어 모듈에서 가상 머신의 할당을 위해 사용하는 탐욕 알고리즘의 예를 도시한 것이다. 도 8은 하나의 서버가 하이퍼바이저에 의해 4개의 가상 머신으로 분할될 수 있을 때 <4, D>의 호스 모델을 이용한 가상 네트워크 요청이 들어온 상황을 상정한 것이다. 수락 제어 모듈은 요청이 들어온 만큼의 가상 머신을 할당하기 위해서 잎 노드(Leaf node)에서 루트(Root)까지로 구성된 작은 단위의 서브-트리부터 탐색한다. 도 8의 왼쪽 그림에서 보듯이 4개의 가상 머신을 하나의 서버에 할당하는 것은 불가능하므로, 도 8의 오른쪽 그림처럼 한 층을 더 올라가고 나서야 가상 머신 할당이 가능해진다.
수락·제어 모듈은 도 8에서 설명한 조건 1 외에도, 조건 2도 고려해야 할 수 있다. 위의 조건 2와 관련하여, 각 링크마다 필요한 대역폭의 크기는 해당 링크와 연결된 서브-트리 내에 할당하고자 하는 가상 머신의 개수에 따라 달라진다. 만약, <4, 100, 102,ε>의 확률적 호스 모델 요청을 도 9와 같이 할당하려고 할 때, 링크 L에 필요한 대역폭은 그 링크와 연결된 서브-트리에 할당하려는 가상 머신의 개수와 나머지 네트워크에 할당하고자 하는 가상 머신의 개수 중 최소값과 요청한 대역폭의 곱이다. 따라서 <100, 102>의 정규 분포를 D로 표현할 경우 가상 머신 할당을 위해서 링크 L에 필요한 대역폭은 D이다. 이는 이하 수학식 1로 표현될 수 있다. 이하 수학식 1에서 BL은 링크 L에 필요한 대역폭을 의미한다.
Figure 112015128971288-pat00003
유효한 자원 할당을 위해서는 BL이 해당 링크의 잔여 대역폭보다 작거나 같아야 한다.
조건 2를 일반화하면 테넌트의 가상 네트워크 요청(r)이 r : <Nn, μn, σn, εn>의 확률적 호스 모델로 들어왔을 때, 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 장치는 그 중 i개의 가상 머신을 특정 서브-트리에 할당하고, 그 서브-트리와 연결된 링크는 L인 시나리오를 생각해 볼 수 있다. 각 고객이 생성하는 트래픽은 독립적이고 모두 정규 분포를 따르므로, 링크 L을 지나는 모든 트래픽의 합은 하나의 정규 분포로 표현될 수 있다. 기존에 링크 L을 지나는 모든 트래픽의 합은 <μe, σe>의 정규 분포를 따르고 εe의 서비스 품질(QoS) 파라미터를 갖는다. 새로운 테넌트와 이미 서비스를 이용 중인 테넌트 모두에게 확률적 대역폭 보장을 제공하기 위해서는, 링크 L의 대역폭 BL이 다음의 수학식 2를 만족해야 한다.
Figure 112015128971288-pat00004
여기서, μ = μe+μn·min{i,Nn-i}, σ2 = σe 2+σn 2 ·min{i,Nn-i}, 1-ε = max{1-εe, 1-εn}이다. 또한, 위 수학식 2에서 F는 표준 정규 분포의 누적밀도함수(Cumulative density function)를 의미한다. 도 10은 본 발명의 일실시예에 따라 위에서 설명하고 있는 링크 대역폭 조건의 한 예로, 자원 할당 장치가 새로운 가상 네트워크 요청을 수락하기 위해서는 링크 L의 대역폭 BL이 BL ≥ 300 + 100 + √(2500+100)·F-1·(1-0.05)의 식을 만족해야 한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 테넌트의 가상 네트워크 요청에 대한 수락 비율 및 전체 서비스의 평균 throughput(서비스 품질의 측면)을 증가시키기 위해서, 서브-트리의 통계적 다중화 이득(Statistical multiplexing-gain)조건을 추가할 수 있다. 만약 가상 머신을 할당할 수 있는 최소 크기의 서브-트리가 여러 개일 경우, 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 장치가 다음 수학식 3의 결과 값이 가장 큰 서브-트리를 선택하도록 구성될 수 있다. 이하 수학식 3은, 서브-트리 T의 링크 L를 사용하려는 새로운 요청의 대역폭이 <μn, σn>의 정규 분포를 따르고, 링크 L을 이미 지나고 있는 트래픽의 합이 <μe, σe>의 정규 분포를 따르는 시나리오를 가정한다.
Figure 112015128971288-pat00005
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 장치의 알고리즘 순서도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 특정 테넌트에서 네트워크 토폴로지 P에 대해 확률적 가상 네트워크 요청 세트인 R이 수신되면, 각각의 요청 r에 대해 서브-트리의 각 레벨을 할당하고, 각각의 요청 r에 대해 스위칭을 수행하는 단계로 알고리즘이 구성될 수 있다. 도 11에서 Nv는 서브-트리에 구성된 가능한 가상 머신의 개수를 의미한다. 보다 구체적으로 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 장치의 알고리즘은, 네트워크 토폴로지의 level 0인 잎 노드에서부터 판단할 때 가능한 가상 머신의 개수가 요청 r에 적합한지를 판단하는 단계 및 'Alloc' 함수 등을 사용하여 서브-트리의 비어있는 슬롯에 테넌트를 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
이하는 본 발명의 일실시예에 따라 특정 서버 S에 할당될 수 있는 가상 머신의 개수(NS)를 계산하는 알고리즘의 예이다.
Figure 112015128971288-pat00006
이하는 본 발명의 일실시예에 따라 각 레벨의 서브-트리(T)에 할당될 수 있는 가상 머신의 개수(NT)를 계산하는 알고리즘의 예이다.
Figure 112015128971288-pat00007

본 발명의 일실시예에 따라 가상 머신 할당에 있어서 탐욕 알고리즘을 사용하면 기존의 방식에 비해 다음과 같은 효과가 더 발생된다. 본 발명의 일실시예에 따라 더 작은 단위의 서브-트리를 우선적으로 고려하는 탐욕 알고리즘을 사용하여 가상 머신을 할당하는 경우, 계산 속도가 빠르고, 링크 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 되는 효과가 발생된다. 이는 네트워크에서 요청하고 있는 가상 머신을 모두 특정 서버 안에 할당하는 경우, 작업이 해당 서버 내에서만 이루어지기 때문이다. 결국 본 발명의 일실시예에 따라 탐욕 알고리즘으로 가상 머신 할당을 결정하는 경우, 최적의 가상 머신 할당 위치를 찾는 방법에 비해 속도 면에서 훨씬 좋은 퍼포먼스를 나타낼 수 있게 되는 효과가 발생된다. 또한 본 발명의 일실시예에 따라 탐욕 알고리즘으로 가상 머신 할당을 결정하는 방법으로 통계적 다중화 방법을 이용하는 경우, 무작위 방법에 비해 네트워크 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 되는 효과가 발생된다.
본 발명의 일실시예와 같이 테넌트의 가상 네트워크 요청의 파라미터 중 대역폭을 확률분포로 정의하게 되면, 테넌트는 그들의 통계치에 근거하여 더 정확한 가상 네트워크 요청이 가능해지는 효과가 발생된다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따르면 클라우드 컴퓨팅 사업자는 요청 수락 비율을 높일 수 있고 더 우수한 서비스 품질을 테넌트에게 제공할 수 있게 되는 효과가 발생된다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따르면 네트워크 자원 대비 더 많은 테넌트들을 수용할 수 있게 되므로, 더 적은 요금으로 동일한 수준의 서비스를 테넌트들에게 제공할 수 있게 되는 효과가 발생된다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따르면 대역폭에 대한 예측가능성이 향상되므로, 클라우드 컴퓨팅 활용성이 확장되는 효과가 발생된다.
이하에서는 본 발명의 일실시예에 따른 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경의 네트워크 장치에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법 및 자원 할당 방법을 구체적으로 기술하도록 한다.
확률적 가상 네트워크 요청 방법
본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청 방법은, 테넌트에서 네트워크 장치의 요청 수신 모듈로 송신되고, 요청 수신 모듈에서 자원 할당 장치로 송신되는 가상 네트워크 요청에 적용될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청 방법은, 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 대역폭 및 서비스 품질이 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 장치의 요청 수신 모듈에서 수신되는 단계를 포함할 수 있고, 상기 대역폭은 확률 분포로 정의되거나 표현된 값일 수 있다.
확률적 가상 네트워크 요청에 따른 자원 할당 방법
본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청에 따른 자원 할당 방법과 관련하여, 도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 방법을 도시한 흐름도이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 자원 할당 방법은 확률적 가상 네트워크 요청 수신 단계(S10), 수락 여부 판단 단계(S20), VM 할당 단계(S30)를 포함할 수 있다.
확률적 가상 네트워크 요청 수신 단계(S10)는, 네트워크 장치의 요청 수신 모듈이 테넌트로부터 추상화된 확률적 가상 네트워크 요청을 수신하는 단계이다. 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청은 위에 기술된 바와 같이 테넌트가 요청하는 가상 머신의 수 및 대역폭을 포함할 수 있으며, 상기 대역폭이 확률 분포로 정의되는 것을 특징으로 할 수 있다.
수락 여부 판단 단계(S20)는, 테넌트가 요청하는 대역폭이 확률 분포로 정의되는 S10의 확률적 가상 네트워크 요청을 수락할지, 거절할지에 대해 수락 제어 모듈에서 판단하는 단계이다. S20은 테넌트가 요청하는 가상 머신의 수가 현재 가능한 가상 머신의 수에 적합한지와, 테넌트가 요청하는 대역폭이 잔여 대역폭에 비추어 적합한지를 판단하는 단계로 구성될 수 있다.
VM 할당 단계(S30)는, S20에서 테넌트의 요청이 수락된 이후에 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 장치의 VM 할당 모듈에 의해 수행되며, 통계적 다중화 이득의 크기가 가장 큰 서브-트리에 해당 테넌트가 할당되도록 수행될 수 있다.
실시예
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청에 따른 자원 할당 방법의 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프이다. 도 13에서 Ver.A와 Ver.B가 확률적 가상 네트워크 요청을 사용하는 경우이고, Baseline과 Oktopus는 기존의 가상 네트워크 요청을 사용하는 경우이다. 구체적으로 Ver.A는 가상 머신을 할당할 수 있는 동일 레벨의 서브-트리가 여러개일 때 무작위로 서브-트리를 결정하는 경우이고, Ver.B는 통계적 다중화를 고려해서 서브-트리를 결정하는 경우이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청(빨간색과 파란색)을 사용할 때가 기존의 가상 네트워크 요청(검은색과 노란색)을 사용할 때보다 더 효율적으로 네트워크 자원을 사용하여 보다 많은 테넌트들을 수용할 수 있음을 확인할 수 있다.
이상에서 언급한 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경의 네트워크 장치의 크기, 위치 및 배열은 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 목적을 달성하기 위해서 각 상황에 따라 결정됨이 바람직하다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청에서의 대역폭은 설명의 편의를 위하여 정규 확률 분포로 기술되었으며, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다. 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 가상 네트워크 요청은 대역폭이 이산균등분포, 푸아송 분포, 베르누이 분포, 기하 분포, 초기하 분포, 이항 분포, 음의 이항 분포, 다항 분포 등과 같은 이산 확률 분포 및 정규 분포, 연속균등분포, 카이제곱 분포, 감마 분포 등과 같은 연속 확률 분포로 정의되는 것이 포함될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
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 자기광 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.
이상에서 사용된 네트워크 장치(예를 들어, 라우터, 스위치 등)은 다른 네트워크 장치나 end system을 연결하기 위한 하드웨어 또는 소프트웨어로 구성되는 네트워크 수단 중 하나를 의미할 수 있다. 또한, 네트워크 장치는 라우팅, 브리징, VLAN 스위칭, Layer 2 aggregation, SBC(Session border control), QoS, Subscriber management 기능을 적어도 하나 이상 포함할 수 있는 Multiple services network devices일 수 있다. 또한, 네트워크 장치는 multiple application services(예를 들어, data, voice, video 등)을 제공하는 기능을 포함할 수 있다. 또한 네트워크 장치는 Subscriber end systems(예를 들어, 서버, 워크스테이션(workstations), 랩탑, 넷북, 태블릿, 모바일 폰, 스마트폰, VoIP 폰, portable media players, GPS 유닛, 게임 시스템, 셋톱 박스 등을 포함하는 단말)이 인터넷, VPN, 터널링 등을 통해 특정 콘텐츠나 서비스에 접속할 수 있게 해주는 역할을 수행할 수 있다. 특정 콘텐츠나 서비스는 통상적으로 적어도 하나의 end systems(예를 들어, 서버 엔드 시스템, front end)에 의해 제공되는 것을 의미할 수 있고, 이러한 콘텐츠나 서비스는 특정 provider, P2P 또는 public webpage에 의해 제공되는 것을 포함할 수 있다.
이러한 네트워크 장치는 MAC(Media access address), IP(Internet protocol) address/subnet, network sockets/ports 또는 upper OSI layer identifiers로 특정될 수 있다. 또한 네트워크 장치는 적어도 하나이상의 라인 카드 세트, 컨트롤 카드 세트를 포함할 수 있고, 적어도 하나의 서비스 카드 세트(리소스 카드로도 지칭될 수 있음)를 더 포함할 수 있다. 서비스 카드는 예를 들어 방화벽, IPsec(Internet Protocol Security), IDS(Intrusion Detection System), P2P(Peer-to-peer), VoIP(Voice over IP), SBC(Session Border Controller), GPRS(Gateway General Packet Radio Service), EPC(Evolved Packet Core) 등의 프로세싱을 제공할 수 있다.
또한, 네트워크 장치의 네트워크 인터페이스는 가상 인터페이스 또는 물리적 인터페이스로 구성될 수 있다. 또한 물리적 네트워크 인터페이스는 예를 들어 WNIC(Wirelessly through a wireless network interface control) 이나 N IC(Through plugging in a cable to a port connected to a network interface controller)로 구성되는 네트워크가 연결된 상태의 네트워크 장치 하드웨어로 구성될 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
1: 네트워크 장치
2: 요청 수신 모듈
3: 자원 할당 장치
30: 요청 신호 컨버터
32: 수락 제어 모듈
34: VM 할당 모듈

Claims (13)

  1. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치의 요청 수신 모듈에 의해 수행되는 확률적 가상 네트워크 요청 방법에 있어서,
    상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 및
    상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 상기 가상 네트워크 요청 신호를 송신하는 요청 송신 단계;
    를 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법.
  2. 삭제
  3. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치의 요청 수신 모듈에 의해 수행되는 확률적 가상 네트워크 요청 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 있어서,
    상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 및
    상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 상기 가상 네트워크 요청 신호를 송신하는 요청 송신 단계;
    를 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체.
  4. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치의 요청 수신 모듈에 의해 수행되는 확률적 가상 네트워크 요청 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램에 있어서,
    상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계; 및
    상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 상기 가상 네트워크 요청 신호를 송신하는 요청 송신 단계;
    를 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램.
  5. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 연결되고, 상기 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위한 네트워크 장치에 구성되며, 상기 테넌트에서 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 상기 네트워크 장치의 일 구성인 자원 할당 장치에 송신하는 요청 수신 모듈;
    을 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 확률적 가상 네트워크 요청 수신 장치.
  6. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치에 의해 수행되는 자원 할당 방법에 있어서,
    상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계;
    수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 여부 판단 단계; 및
    수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 단계;
    를 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서,
    상기 수락 여부 판단 단계에서는,
    가상 링크의 대역폭이 이하의 수학식을 만족하는 경우에, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수락하는 것으로 판단하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법.
    [수학식]
    Figure 112017008242626-pat00008

    여기서, BL 은 상기 가상 링크의 대역폭이고, μ = μe+μn·min{i,Nn-i}, σ2 = σe 2+σn 2 ·min{i,Nn-i}, 1-ε = max{1-εe, 1-εn}이며, F는 표준 정규 분포의 누적밀도함수(Cumulative density function)를 의미하고, <Nn, μn, σn, εn>은 상기 가상 네트워크 요청 신호의 확률적 호스 모델을 의미하며, i는 전체 가상 머신 중 특정 서브-트리에 할당된 가상 머신을 의미하고, 상기 가상 링크를 이미 지나고 있는 모든 트래픽의 합은 <μe,σe>의 정규 분포를 따르고 εe의 서비스 품질을 갖는다.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 가상 머신 할당 단계에서는,
    이하의 수학식에서 △ 값이 큰 서브-트리의 순서로 가상머신을 할당하는 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법.
    [수학식]
    Figure 112017008242626-pat00009

    여기서, △는 서브-트리의 통계적 다중화 이득을 의미하고, 특정 서브-트리의 링크를 사용하려는 상기 가상 네트워크 요청 신호의 대역폭이 <μn, σn>의 정규 분포를 따르고, 해당 링크를 이미 지나고 있는 트래픽의 합이 <μe, σe>의 정규 분포를 따른다.
  10. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치에 의해 수행되는 자원 할당 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 있어서,
    상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계;
    수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 여부 판단 단계; 및
    수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 단계;
    를 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체.
  11. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위해 네트워크 장치에 의해 수행되는 자원 할당 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램에 있어서,
    상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하는 상기 테넌트의 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 단계;
    수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 여부 판단 단계; 및
    수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 단계;
    를 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 방법 이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램.
  12. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위한 네트워크 장치에 구성되는 자원 할당 장치에 있어서,
    상기 네트워크 장치의 일구성인 요청 수신 모듈에서 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 제어 모듈; 및
    상기 수락 제어 모듈에서 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 모듈;
    을 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 자원 할당 장치.
  13. 단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서 테넌트에 가상 네트워크를 제공하기 위한 네트워크 장치에 있어서,
    상기 테넌트에서 가상 네트워크 요청 신호를 수신하는 요청 수신 모듈;
    상기 요청 수신 모듈에서 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수신된 상기 가상 네트워크 요청 신호의 수락 여부를 판단하는 수락 제어 모듈; 및
    상기 수락 제어 모듈에서 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호를 수신하고, 수락된 상기 가상 네트워크 요청 신호에 기반하여, 상기 테넌트에 대한 가상 머신의 할당을 수행하는 가상 머신 할당 모듈;
    을 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호는, 상기 테넌트에서 원하는 가상 머신의 수, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 평균값, 상기 테넌트에서 원하는 대역폭의 분산값 및 상기 테넌트에서 원하는 대역폭이 보장될 확률값을 포함하고,
    상기 가상 네트워크 요청 신호에서 대역폭은, 정규 분포의 형태인 것을 특징으로 하는,
    단일 데이터 센터 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 네트워크 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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