KR102571782B1 - 리소스 관리 풀을 이용한 가상 머신 재배치를 위한 장치 및 방법 - Google Patents

리소스 관리 풀을 이용한 가상 머신 재배치를 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 리소스 관리 풀을 이용한 가상 머신 재배치를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 가상 머신 재배치 장치의 제어방법은, 복수의 클러스터에 포함된 노드의 소정 기간 동안의 자원 사용률을 모니터링하는 단계와; 상기 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 낭비 상황의 클러스터를 선정하는 단계와; 상기 선정된 자원 낭비 클러스터에 포함된 적어도 하나의 노드를 제거함과 아울러 그 제거되는 노드에 할당된 자원을 이용한 새로운 노드를 생성하여 별도의 리소스 관리 풀에 등록하는 단계와; 상기 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 부족 상황의 클러스터를 판단하는 단계와; 상기 리소스 관리 풀에 등록된 적어도 하나의 노드를 상기 자원 부족 클러스터에 재배치하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

리소스 관리 풀을 이용한 가상 머신 재배치를 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR VIRTUAL MACHINE RELOCATION USING RESOURCE MANAGEMENT POOL}
본 발명은 가상 머신 재배치를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 리소스 관리 풀을 이용한 가상 머신 재배치를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 클라우드 환경에서 다양한 종류의 가상 머신이 동작하도록 하는 기술이 도입되어 많이 이용되고 있다.
가상 머신은 실행 중인 애플리케이션과 운영체제를 포함하여 컴퓨터와 거의 동일한 모든 기능을 수행할 수 있는 컴퓨터의 가상화된 인스턴스라고 할 수 있는데, 하나의 물리적 서버에는 여러 개의 가상 머신이 독자적 환경에서 구동할 수 있어서, 자원 효율성 면에서 상당히 이익이 되므로, 최근 많이 이용되고 있다.
가상 머신을 다른 말로 컨테이너라고도 할 수 있다.
물론, 가상 머신은 호스트OS에 의해 가상머신(VM)을 가상화 시켜주는 하이퍼바이저(virtual box, Xen, KVM, VMware)들이 존재하는 반면에 컨테이너는 하이퍼바이저에 대응되는 도커 등이 OS에서 제공하는 자원격리 기술을 이용하여 컨테이너를 구성한다는 점에서 차이점은 있지만, 둘 다 독립된 실행환경하에서 별개의 서비스가 운영되도록 한다는 점에서 혼용하여 사용하기도 한다.
특히 쿠버네티스 아키텍처에서 클러스터(Cluster)는 컨테이너 형태의 애플리케이션을 호스팅하는 물리/가상 환경의 노드들로 이루어진 집합을 의미하는데, 여기서 각 노드들은 별개의 서비스를 제공하는 단위에 해당하는데, 하나의 서비스에 복수 개의 노드들이 운영될 수도 있다.
또한 클러스터 역시 복수 개로 운영될 수 있는데, 기존 클라우드 환경에서는 특정 클러스터의 자원 사용률이 높을 경우, 새로운 가상머신을 생성하여 해당 클러스터의 노드 풀에 추가하는 방식으로 노드 자원 부족 문제를 해소해왔다. 이 경우, 운영 중인 모든 클러스터의 노드 자원 상황을 고려하지 않기 때문에 전체 클러스터에 가용 가능한 노드 자원이 있음에도 신규 자원을 생성하는 문제가 발생한다.
신규 자원(신규 노드) 생성은 곧바로 비용 증가로 이어진다.
이러한 종래의 방식은 전체 클러스터의 노드 자원에 대한 활용을 적절히 관리하지 못하고 노드 자원에 대한 낭비가 발생하는 원인이 되고 있다.
공개특허 제10-2022-0019924호
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 그 목적은 클러스터가 복수개 운용되는 경우 전체 클러스터의 노드 자원에 대한 활용도를 극대화하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 가상 머신 재배치 장치의 제어방법은, 복수의 클러스터에 포함된 노드의 소정 기간 동안의 자원 사용률을 모니터링하는 단계와; 상기 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 낭비 상황의 클러스터를 선정하는 단계와; 상기 선정된 자원 낭비 클러스터에 포함된 적어도 하나의 노드를 제거함과 아울러 그 제거되는 노드에 할당된 자원을 이용한 새로운 노드를 생성하여 별도의 리소스 관리 풀에 등록하는 단계와; 상기 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 부족 상황의 클러스터를 판단하는 단계와; 상기 리소스 관리 풀에 등록된 적어도 하나의 노드를 상기 자원 부족 클러스터에 재배치하는 단계를 포함할 수 있다.
또, 상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 가상 머신 재배치 장치는, 복수의 클러스터에 포함된 노드의 자원 사용률을 모니터링하는 모니터링부와; 상기 모니터링부의 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 낭비 상황의 클러스터와 자원 부족 상황의 클러스터를 선정하는 클러스터 판별부와; 상기 클러스터 판별부에서 선정한 자원 낭비 클러스터에 포함된 적어도 하나의 노드를 제거함과 아울러 그 제거되는 노드에 할당된 자원을 이용한 새로운 노드를 생성하여 별도의 리소스 관리 풀에 등록하는 노드 관리부와; 상기 리소스 관리 풀에 등록된 적어도 하나의 노드를 상기 자원 부족 클러스터에 재배치하는 노드 배치부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 노드 관리부는 상기 리소스 관리 풀에 등록된 노드별 관리 기간을 설정하고, 관리 기간 도과시 대응되는 노드를 상기 리소스 관리 풀에서 제거할 수 있다.
여기서, 상기 클러스터 판별부는 각 클러스터에 기 할당된 자원량과 현재 각 클러스터에서 이용되는 자원량을 비교하여 자원 부족 클러스터와 자원 낭비 클러스터를 선정할 수 있다.
여기서, 상기 클러스터 판별부는 기 설정된 우선 자원 정책에 기초하여 자원 낭비 클러스터에 대한 우선순위를 설정할 수 있다.
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이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 클러스터가 복수개 운용되는 경우 전체 클러스터의 노드 자원에 대한 활용도를 극대화하여, 추가적인 비용 발생을 최소화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 재배치 장치의 기능 블록도이고,
도 2는 도 1의 동작 과정에서 노드의 배치 상태를 나타낸 도면이고,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 재배치 장치의 제어흐름도이다.
이하에서는 첨부도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.
이하 본 발명에 따른 각 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 하나의 예에 불과하고, 본 발명이 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 특히 본 발명은 각 실시예에 포함되는 개별 구성, 개별 기능, 또는 개별 단계 중 적어도 어느 하나 이상의 조합으로 구성될 수 있다.
특히, 편의상 청구 범위의 일부 청구항에는 '(a)'와 같은 알파벳을 포함시켰으나, 이러한 알파벳이 각 단계의 순서를 규정하는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 재배치 장치(100)의 기능 블록의 일 예는 도 1에 도시된 바와 같다.
동 도면에 도시된 바와 같이 가상 머신 재배치 장치(100)는 모니터링부(110), 클러스터 판별부(120), 노드 관리부(130), 노드 배치부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.
모니터링부(110)는 복수의 클러스터에 포함된 노드의 자원 사용률을 모니터링하는 기능을 수행한다. 일 예로 소정 기간 동안의 자원 사용률을 주기적으로 모니터링 수행할 수 있다.
즉, 클러스터는 적어도 하나의 노드가 모인 것으로서, 하나의 노드가 특정 서비스를 제공하기 위해 실행될 수도 있고, 또는 복수 개의 노드가 특정 서비스를 제공하기 위해 실행될 수도 있다.
모니터링부(110)는 이러한 각 노드들의 자원 사용률(즉, IT 자원 사용률)을 지속적으로 모니터링하는 기능을 수행하는데, 예를 들어 각 노드들의 cpu 점유량, 메모리 이용량, 네트워크 사용량 등을 모니터링할 수 있다.
노드들의 자원 사용률을 모니터링하는 것 자체는 공지된 기술에 해당하므로 보다 상세한 설명은 생략한다.
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클러스터 판별부(120)는 모니터링부(110)의 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 낭비 상황의 클러스터(이하, '자원 낭비 클러스터'라 함)와 자원 부족 상황의 클러스터(이하, '자원 부족 클러스터'라 함)를 선정하는 기능을 수행한다.
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예를 들어 클러스터 판별부(120)는 각 클러스터에 기 할당된 자원량과 현재 각 클러스터에서 이용되는 자원량을 비교하여 자원 부족 클러스터를 판단하고, 또한 각 클러스터에 기 할당된 자원량과 현재 각 클러스터에서 이용되는 자원량을 비교하여 자원 낭비 클러스터를 선정할 수 있다.
예를 들어 자원 부족 클러스터는 현재 이용되는 자원량이 해당 클러스터에 기 할당된 자원량에 근접한 클러스터를 의미하고, 자원 낭비 클러스터는 현재 이용되는 자원량이 해당 클러스터에 기 할당된 자원량에 한참 못 미치는 클러스터를 의미할 수 있다.
즉, 각 클러스터별로 자원량(즉, CPU 코어 개수, 메모리 크기, 네트워크 용량)이 미리 할당될 수 있는데, 이렇게 클러스터별로 미리 할당된 자원량과 현재 클러스터에 포함된 노드들에 의해 사용되는 자원량(일 예로 그 총합)을 비교하는 것 자체는 공지된 기술에 해당하므로 보다 상세한 설명은 생략한다.
클러스터 판별부(120)는 기 설정된 우선 자원 정책에 기초하여 자원 낭비 클러스터에 대한 우선순위를 설정할 수도 있다.
예를 들어 CPU 우선 정책이 설정된 경우, CPU 이용률이 낮은 자원 낭비 클러스터에게 더 높은 우선순위(즉, 후술하는 바와 같이 노드를 제거함에 있어서 우선 순위)를 설정할 수 있다.
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노드 관리부(130)는 클러스터 판별부(120)에서 선정한 자원 낭비 클러스터에 포함된 적어도 하나의 노드를 제거함과 아울러 그 제거되는 노드에 할당된 자원을 이용한 새로운 노드를 생성하여 별도의 리소스 관리 풀에 등록하는 기능을 수행한다.
여기서 별도의 리소스 관리 풀은 실시간 서비스 제공을 하는 클러스터와는 구별되는 것으로서, 후술하는 바와 같이 다른 클러스터에 즉시 할당되는 노드 또는 그 노드가 점유하고 있는 자원을 관리하는 것이다.
또한, 노드 관리부(130)는 리소스 관리 풀에 등록된 노드별 관리 기간을 설정하고, 관리 기간 도과시 대응되는 노드를 상기 리소스 관리 풀에서 제거할 수 있다.
이때 노드 관리부(130)는 제거되는 자원을 갖는 노드를 원래 있던 클러스터에 다시 배치할 수도 있다.
노드 배치부(140)는 리소스 관리 풀에 등록된 적어도 하나의 노드를 자원 부족 클러스터에 재배치하는 기능을 수행한다.
결국 자원 사용량이 적은 클러스터에서 노드를 제거하면서 IT 자원을 확보하고, 그 확보한 자원을 자원 사용량이 많은 클러스터에 새로운 노드로 재 할당하는 것이다.
도 2에는 상술한 과정에 따라 처리될 때 각 클러스터 내의 노드 변경 과정이 나타나 있다.
즉, 도 2(a)에서 제1 클러스터는 자원 낭비 클러스터이고, 제2 클러스터는 자원 부족 클러스터라고 가정하면, 상술한 과정을 거쳐 도 2(b)와 같이 제1 클러스터에서 노드 하나가 삭제되는 대신에 리소스 관리 풀에 노드 하나가 등록(추가)될 수 있는 것이다.
여기서, 자원 낭비 클러스터에서 노드가 삭제되는 과정에서 기존에 각 노드별로 연결되었던 접속 세션들에 대해서 제거되지 않는 다른 노드로 이동시킬 수도 있음은 물론이다.
이처럼 자원 낭비 클러스터에서 노드가 제거되는 경우에는 제거되지 않는 다른 노드들에서 자원 소모량이 증가될 수 있다.
CPU 사용량의 예를 든다면, 가령 제1 클러스터의 제1 노드, 제2 노드, 제3 노드가 각각 CPU 사용량 20%를 이용하고 있는 상태에서 제3 노드가 제거되는 경우, 제1 노드 및 제2 노드의 CPU 사용량은 30%로 증가할 수 있는 것이다.
이어서 도 2(c)와 같이 자원 부족 클러스터가 감지되는 경우 가상 머신 재배치 장치(100)는 리소스 관리 풀에 등록되어 있던 노드를 즉시 해당 자원 부족 클러스터(도 2에서는 제2 클러스터)로 재배치할 수 있는 것이다.
상술한 과정에 따라 복수의 클러스터가 운영되는 경우 전체 클러스터에 할당된 전체 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 효과가 있게 된다.
특히 자원 낭비 클러스터에서 노드 삭제시에는 세션 이동 과정에 따른 부하가 발생할 수 있으므로 본 발명과 같이 리소스 관리 풀에 노드를 등록해 놓고 필요시 자원 부족 클러스터에 즉시 해당 노드를 이동시킴으로써, 신속한 노드 추가가 가능하다는 효과가 있다.
이하에서는 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 재배치 장치(100)의 전체적인 제어 흐름을 설명한다.
가상 머신 재배치 장치(100)는 복수의 클러스터에 포함된 노드들의 자원 사용률을 지속적으로 모니터링한다(단계 S1).
이러한 모니터링 결과에 기초하여 가상 머신 재배치 장치(100)는 자원 낭비 클러스터를 선정한다(단계 S3).
이때 가상 머신 재배치 장치(100)는 각 클러스터에 기 할당된 자원량과 현재 각 클러스터에서 이용되는 자원량을 비교하여 자원 낭비 클러스터를 판단할 수 있다.
이어서 가상 머신 재배치 장치(100)는 자원 낭비 클러스터에서 적어도 어느 하나의 노드를 제거하면서 리소스 관리 풀에 등록한다(단계 S5).
만일 자원 부족 클러스터가 감지 또는 선정되는 경우(단계 S7) 가상 머신 재배치 장치(100)는 리소스 풀에 등록된 노드 중 적어도 어느 하나를 자원 부족 클러스터에 재배치한다(단계 S9).
이에 따라 클러스터간 노드 자원의 이동이 가능하게 되어 복수의 클러스터 전체의 자원 이용률을 높이고, 새로운 인스턴스를 생성함에 따른 추가 비용 발생을 방지할 수 있다.
한편, 상술한 각 실시예를 수행하는 과정은 소정의 기록 매체(예를 들어 컴퓨터로 판독 가능한)에 저장된 프로그램 또는 애플리케이션에 의해 이루어질 수 있음은 물론이다. 여기서 기록 매체는 RAM(Random Access Memory)과 같은 전자적 기록 매체, 하드 디스크와 같은 자기적 기록 매체, CD(Compact Disk)와 같은 광학적 기록 매체 등을 모두 포함한다.
이때, 기록 매체에 저장된 프로그램은 컴퓨터나 스마트폰 등과 같은 하드웨어 상에서 실행되어 상술한 각 실시예를 수행할 수 있다. 특히, 상술한 본 발명에 따른 가상 머신 재배치 장치의 기능 블록 중 적어도 어느 하나는 이러한 프로그램 또는 애플리케이션에 의해 구현될 수 있다.
또한, 본 발명은 상기한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 변형 및 수정하여 실시할 수 있는 것이다. 이러한 변형 및 수정이 첨부되는 특허청구범위에 속한다면 본 발명에 포함된다는 것은 자명할 것이다.
100 : 가상 머신 재배치 장치 110 : 모니터링부
120 : 클러스터 판별부 130 : 노드 관리부
140 : 노드 배치부 150 : 특성 점수 할당부
160 : 클러스터 정렬부

Claims (8)

  1. (a) 복수의 클러스터에 포함된 노드의 소정 기간 동안의 자원 사용률을 모니터링하는 단계와;
    (b) 상기 (a) 단계의 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 낭비 상황의 클러스터인 자원 낭비 클러스터를 선정하는 단계와;
    (c) 상기 (b) 단계에서 선정된 자원 낭비 클러스터에 포함된 적어도 하나의 노드를 제거함과 아울러 그 제거되는 노드에 할당된 자원을 이용한 새로운 노드를 생성하여 별도의 리소스 관리 풀에 등록하는 단계와;
    (d) 상기 (a) 단계의 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 부족 상황의 클러스터인 자원 부족 클러스터를 판단하는 단계와;
    (e) 상기 리소스 관리 풀에 등록된 적어도 하나의 노드를 상기 자원 부족 클러스터에 재배치하는 단계를 포함하고,
    상기 (c) 단계에서 상기 리소스 관리 풀에 등록된 노드별 관리 기간을 설정하고, 관리 기간 도과시 대응되는 노드를 상기 리소스 관리 풀에서 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 머신 재배치 장치.
  2. 복수의 클러스터에 포함된 노드의 자원 사용률을 모니터링하는 모니터링부와;
    상기 모니터링부의 모니터링 결과 기 설정된 기준에 따른 자원 낭비 상황의 클러스터인 자원 낭비 클러스터와 자원 부족 상황의 클러스터인 자원 부족 클러스터를 선정하는 클러스터 판별부와;
    상기 클러스터 판별부에서 선정한 자원 낭비 클러스터에 포함된 적어도 하나의 노드를 제거함과 아울러 그 제거되는 노드에 할당된 자원을 이용한 새로운 노드를 생성하여 별도의 리소스 관리 풀에 등록하는 노드 관리부와;
    상기 리소스 관리 풀에 등록된 적어도 하나의 노드를 상기 자원 부족 클러스터에 재배치하는 노드 배치부를 포함하고,
    상기 노드 관리부는 상기 리소스 관리 풀에 등록된 노드별 관리 기간을 설정하고, 관리 기간 도과시 대응되는 노드를 상기 리소스 관리 풀에서 제거하는 것을 특징으로 하는 가상 머신 재배치 장치.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 클러스터 판별부는 각 클러스터에 기 할당된 자원량과 현재 각 클러스터에서 이용되는 자원량을 비교하여 자원 부족 클러스터와 자원 낭비 클러스터를 선정하는 것을 특징으로 하는 가상 머신 재배치 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 클러스터 판별부는 기 설정된 우선 자원 정책에 기초하여 자원 낭비 클러스터에 대한 우선순위를 설정하는 것을 특징으로 하는 가상 머신 재배치 장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090063122A (ko) * 2007-12-13 2009-06-17 한국전자통신연구원 다중 시스템 워크로드 관리 시스템 및 방법
KR20130074953A (ko) * 2011-12-27 2013-07-05 한국과학기술정보연구원 동적 가상 머신 배치 장치 및 방법
JP2013210745A (ja) * 2012-03-30 2013-10-10 Nec Corp 仮想化システム、制御サーバ、仮想マシン配置方法、仮想マシン配置プログラム
KR20150016820A (ko) * 2013-08-05 2015-02-13 한국전자통신연구원 가상 노드 배치 관리 시스템 및 방법
KR101640231B1 (ko) * 2015-02-12 2016-07-18 소프트온넷(주) 자동 분산병렬 처리 하둡 시스템의 지원을 위한 클라우드 구동 방법
KR20220006490A (ko) * 2021-12-29 2022-01-17 케이웨어 (주) 워크로드 동적 자원 배치 및 최적화 수행관리를 위한 하이브리드 클라우드 자원 배분 방법
KR20220019924A (ko) 2020-08-11 2022-02-18 숭실대학교산학협력단 다중 쿠버네티스 클러스터 구축 방법 및 그 장치
KR102387312B1 (ko) * 2016-06-16 2022-04-14 구글 엘엘씨 클라우드 컴퓨팅 노드들의 보안 구성

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090063122A (ko) * 2007-12-13 2009-06-17 한국전자통신연구원 다중 시스템 워크로드 관리 시스템 및 방법
KR20130074953A (ko) * 2011-12-27 2013-07-05 한국과학기술정보연구원 동적 가상 머신 배치 장치 및 방법
JP2013210745A (ja) * 2012-03-30 2013-10-10 Nec Corp 仮想化システム、制御サーバ、仮想マシン配置方法、仮想マシン配置プログラム
KR20150016820A (ko) * 2013-08-05 2015-02-13 한국전자통신연구원 가상 노드 배치 관리 시스템 및 방법
KR101640231B1 (ko) * 2015-02-12 2016-07-18 소프트온넷(주) 자동 분산병렬 처리 하둡 시스템의 지원을 위한 클라우드 구동 방법
KR102387312B1 (ko) * 2016-06-16 2022-04-14 구글 엘엘씨 클라우드 컴퓨팅 노드들의 보안 구성
KR20220019924A (ko) 2020-08-11 2022-02-18 숭실대학교산학협력단 다중 쿠버네티스 클러스터 구축 방법 및 그 장치
KR20220006490A (ko) * 2021-12-29 2022-01-17 케이웨어 (주) 워크로드 동적 자원 배치 및 최적화 수행관리를 위한 하이브리드 클라우드 자원 배분 방법

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