WO2018101736A1 - 가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
WO2018101736A1
WO2018101736A1 PCT/KR2017/013801 KR2017013801W WO2018101736A1 WO 2018101736 A1 WO2018101736 A1 WO 2018101736A1 KR 2017013801 W KR2017013801 W KR 2017013801W WO 2018101736 A1 WO2018101736 A1 WO 2018101736A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
virtual machine
resource
computer
difference value
computer node
Prior art date
Application number
PCT/KR2017/013801
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
송왕철
무하마드아파크
Original Assignee
제주대학교 산학협력단
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 제주대학교 산학협력단 filed Critical 제주대학교 산학협력단
Priority claimed from KR1020170161564A external-priority patent/KR102010152B1/ko
Publication of WO2018101736A1 publication Critical patent/WO2018101736A1/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
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines

Definitions

  • the disclosed embodiments are directed to a method, apparatus, and program for executing the method on a computer for performing the migration of a virtual machine.
  • a mechanism is required to migrate the virtual machine server to the area where the large users are located to meet the quality requirements for real time streaming such as delay.
  • Migration of virtual machines has been mainly considered in local area network (LAN) environment, but due to changes in cloud based environment according to Software Defined Network (SDN) / Network Function Virtualization (NFV), Development of technology for migration is being actively conducted.
  • SDN Software Defined Network
  • NFV Network Function Virtualization
  • the disclosed embodiments disclose means for performing dynamic migration of a virtual machine in a cloud system environment.
  • the technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problem as described above, and other technical problems may exist.
  • a method in which a first device performs a migration of a virtual machine may include: a resource difference value of a first virtual machine running in the first device to provide an application service; Transmitting to; Based on the resource difference value of the first virtual machine, as the configuration state of the first virtual machine is copied to the second virtual machine driven in the second device, based on the network state information between the first device and the second device; Determining an interruption time of an application service performed in the first virtual machine; Deactivating the first virtual machine at the determined interruption point.
  • the resource difference value may be a difference value of at least one of state values of memory, processes, and disks between the first virtual machine and the second virtual machine. It includes.
  • the stopping time is determined based on the packet forwarding delay time between the first device and the second device.
  • the method for the first device to perform the migration of the virtual machine further comprising the step of calculating a Quality of Service (QoS) value of the application service provided in the first device, the transmitting step When the calculated QoS value is less than the preset threshold, the resource difference value of the first virtual machine is transmitted to the second device.
  • QoS Quality of Service
  • a method of performing a migration of a virtual machine by a second device includes: receiving a resource difference value of a first virtual machine running in the first device to provide an application service; Duplicating a configuration state of the first virtual machine to a second virtual machine driven in the second device based on the resource difference value of the first virtual machine; And performing an application service at a service start time determined based on network state information between the first device and the second device.
  • the resource difference value may be a difference value of at least one of state values of memory, processes, and disks between the first virtual machine and the second virtual machine. It includes.
  • the service start time is determined based on a packet transfer delay time between the first device and the second device.
  • the method for the second device to perform the migration of the virtual machine further includes obtaining an image of the first virtual machine from a storage shared between the first device and the second device, and duplicating the virtual machine. Replicates the configuration state of the first virtual machine to the second virtual machine based on the obtained image and resource difference value of the first virtual machine.
  • the first device performing the migration of the virtual machine may transmit a resource difference value of the first virtual machine driven in the first device to the second device of the remote location to be migrated to provide an application service.
  • Communication unit Based on the resource difference value of the first virtual machine, as the configuration state of the first virtual machine is copied to the second virtual machine driven in the second device, based on the network state information between the first device and the second device;
  • a processor configured to determine an interruption point of the application service performed in the first virtual machine and to deactivate the first virtual machine at the determined interruption point.
  • the resource difference value may include a difference value of at least one of state values of memory, processes, and disks between the first virtual machine and the second virtual machine. do.
  • the stopping time is determined based on the packet forwarding delay time between the first device and the second device.
  • the processor may calculate a Quality of Service (QoS) value of an application service provided by the first device, and the communication unit may calculate the calculated QoS value. If it is less than the preset threshold, the resource difference value of the first virtual machine is transmitted to the second device.
  • QoS Quality of Service
  • the second device for performing the migration of the virtual machine Communication unit for receiving a resource difference value of the first virtual machine driven in the first device to provide an application service; And replicating the configuration state of the first virtual machine to a second virtual machine driven in the second device based on the resource difference value of the first virtual machine, and determined based on the network state information between the first device and the second device. It includes a processor that performs an application service at the start of a service.
  • the resource difference value includes a difference value of at least one of state values of memory, processes, and disks between the first virtual machine and the second virtual machine. do.
  • the service start time is determined based on the packet transfer delay time between the first device and the second device.
  • the communication unit obtains an image of the first virtual machine from the storage shared between the first device and the second device, the processor, The configuration state of the first virtual machine is replicated to the second virtual machine based on the image and resource difference value of the first virtual machine.
  • a method includes: receiving resource utilization information from a plurality of computer nodes; Detecting an overloaded computer node of the plurality of computer nodes based on the received resource utilization information; Selecting at least one virtual machine overloaded from among the plurality of virtual machines activated at the detected computer node; Determining, among the plurality of computer nodes, a computer node to which the selected at least one virtual machine is to be migrated; And migrating the selected at least one virtual machine from the detected computer node to the determined computer node.
  • the resource utilization information may include CPU utilization information
  • the detecting may include overloading a computer node of which the CPU utilization exceeds a threshold value among the plurality of computer nodes. Detecting as an isolated computer node.
  • the resource utilization information includes CPU utilization information, and wherein the detecting of the resource utilization information is based on the average value of the CPU utilizations measured a predetermined number of times. Detecting the loaded computer node.
  • the resource utilization information includes virtual machine CPU utilization information
  • the selecting of the plurality of virtual machines may be performed based on an average value of the virtual machine CPU utilization measured a predetermined number of times. It may include the step of selecting the at least one virtual machine of the overloaded.
  • the resource utilization information includes virtual machine RAM utilization information
  • the selecting of the plurality of virtual machines may include selecting among a plurality of virtual machines selected based on virtual machine RAM utilization among the plurality of virtual machines.
  • the method may include selecting the overloaded at least one virtual machine.
  • the resource utilization information may include virtual machine CPU utilization information and virtual machine RAM utilization information, and the selecting of the resource utilization information may be performed based on virtual machine RAM utilization among the plurality of virtual machines.
  • the selected at least one virtual machine may include selecting the overloaded at least one virtual machine based on an average value of the virtual machine CPU utilization measured a predetermined number of times.
  • the determining may include determining the computer node by sequentially measuring resource availability of the plurality of computer nodes.
  • the resource utilization information includes CPU utilization information and RAM utilization information
  • the determining may include determining, based on the CPU utilization and the RAM utilization among the plurality of computer nodes. Determining the node.
  • the migrating may be performed through a cloud application programming interface (API) for managing the plurality of computer nodes.
  • API application programming interface
  • the detected overloaded computer nodes are different from each other of the determined computer nodes.
  • a device includes: a memory for storing instructions; And executing the instructions: receiving resource utilization information from a plurality of computer nodes; Detecting an overloaded computer node of the plurality of computer nodes based on the received resource utilization information; Selecting at least one virtual machine overloaded from among the plurality of virtual machines activated at the detected computer node; Determining, among the plurality of computer nodes, a computer node to which the selected at least one virtual machine is to be migrated; And at least one processor configured to perform the step of migrating the selected at least one virtual machine from the detected computer node to the determined computer node.
  • the user is not aware of the migration of the virtual machine. It can provide the effect of improving the quality of service while preventing it.
  • the dynamic migration may be performed based on the resource utilization of the virtual machine in the cloud environment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system for performing a migration of a virtual machine, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of migrating a virtual machine in a first device according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of migrating a virtual machine in a second device according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram of a first device for performing a migration of a virtual machine, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a block diagram of a second device for performing migration of a virtual machine, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for describing a system for performing virtual machine migration between computer nodes through a control node, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a system for performing virtual machine migration between computer nodes through a control node, according to an embodiment.
  • a method in which a first device performs a migration of a virtual machine may include: a resource difference value of a first virtual machine running in the first device to provide an application service; Transmitting to; Based on the resource difference value of the first virtual machine, as the configuration state of the first virtual machine is copied to the second virtual machine driven in the second device, based on the network state information between the first device and the second device; Determining an interruption time of an application service performed in the first virtual machine; Deactivating the first virtual machine at the determined interruption point.
  • a method includes: receiving resource utilization information from a plurality of computer nodes; Detecting an overloaded computer node of the plurality of computer nodes based on the received resource utilization information; Selecting at least one virtual machine overloaded from among the plurality of virtual machines activated at the detected computer node; Determining, among the plurality of computer nodes, a computer node to which the selected at least one virtual machine is to be migrated; And migrating the selected at least one virtual machine from the detected computer node to the determined computer node.
  • any part of the specification is to “include” any component, this means that it may further include other components, except to exclude other components unless otherwise stated.
  • the terms “... unit”, “module”, etc. described in the specification mean a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented in hardware or software or a combination of hardware and software. .
  • first, second, etc. are used to describe various components throughout the specification, these components are of course not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one component from another. Therefore, of course, the “first component” mentioned below may be a “second component” within the technical spirit of the embodiment.
  • hypervisor means a logical platform for simultaneously operating a plurality of operating systems on one hardware.
  • the hypervisor can create multiple virtual machines that operate independently on a single piece of hardware, and virtualize hardware resources.
  • the created virtual machine can be run by each operating system, can communicate with the hypervisor using an I / O virtual implementation framework such as VirtIO, and can access hardware through the hypervisor. .
  • KVM Kernel Virtual Machine
  • QEMU Quad EMUlator
  • Xen XenServer
  • XenServer from "Citrix”
  • Logical Domain Hypervisor from “Sun”
  • Virtage Hypervisor from "Hitachi”
  • VMware ESX from "VMware” Server
  • VMware Server VMware Workstation
  • VMware Fusion Hyper-V, Parallel Server, Virtual PC, and Virtual Server from "Microsoft”, Virtual Box from “Oracle & SUN Microsystems”, Parallels Workstation from "SWsoft”
  • various software such as Parallels Desktop may be used, but are not limited thereto.
  • virtual machine may refer to an operating system and an application running in a virtualized environment.
  • the virtual machine can have its own computing resources such as CPU, memory, hard disk and network.
  • the actual physical apparatus on which the virtual machine is executed may be referred to as a device.
  • the physical apparatus on which the first virtual machine is executed may be referred to as the first device and the physical apparatus on which the second virtual machine is executed may be referred to as the second device.
  • a plurality of virtual machines may be activated and executed in one physical device, and virtual machines executed in the first device may be referred to as first virtual machines and virtual machines executed in the second device may be referred to as second virtual machines. have.
  • migration of a virtual machine may mean that a virtual machine moves from one physical server or device to another physical server or device.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system 10 for performing a migration of a virtual machine, according to an exemplary embodiment.
  • each component of the system 10 for performing the migration of the virtual machine is generally connected via a network (network).
  • a network refers to a connection structure capable of exchanging information between network devices.
  • system 10 for migrating the virtual machine may include the first device 100, the second device 200, and the storage 50, but this is only one embodiment.
  • the components of the system 10 that perform the migration of are not limited to the above examples.
  • the first device 100 may provide an application service through a first virtual machine running in the first device 100.
  • the first device 100 may provide an application service related to multimedia such as a video streaming service through the first virtual machine.
  • the first device 100 may periodically calculate a quality of service (QoS) of an application service that is currently provided to maintain a quality of the application service.
  • QoS quality of service
  • the QoS may be calculated based on parameters such as connection establishment delay, connection establishment failure probability, transmission rate, transmission delay and transmission error rate.
  • the first device 100 may perform migration of the first virtual machine. For example, if a large number of users using an application service are concentrated at a particular place or at a particular time, the QoS of the application service may fall below a threshold. In this case, the first device 100 may determine the migration of the first virtual machine driven by the first device 100.
  • the first device 100 may select the second device 200 from at least one device located at a remote place to migrate the first virtual machine. It is assumed that the first device 100 and the second device 200 are connected to an apparatus capable of storing and sharing data, such as the storage 50.
  • the storage 50 may include, for example, a server, a cloud server, a memory device, and the like, but this is only an example, and the storage 50 of the present invention is not limited to the above-described example.
  • the first device 100 may transmit a resource difference value of the first virtual machine driven in the first device 100 to the selected second device 200 to provide an application service.
  • the resource difference value may include a difference value regarding at least one of state values of a memory, a process, and a disk between the first virtual machine and the second virtual machine.
  • the configuration state of the first virtual machine in the second virtual machine driven by the second device 200 is determined. Can be duplicated.
  • the second device 200 may duplicate the information on the CPU, GPU, RAM, and hard disk of the first virtual machine.
  • the second device 200 may copy a configuration state of the first virtual machine by applying a resource difference value to an image of the first virtual machine shared through the storage 50.
  • the second device 200 may be performed in the first virtual machine based on network state information between the first device 100 and the second device 200. You can decide when to start the application service. For example, the second device 200 may determine the start time of the application service based on the packet forwarding delay time between the first device 100 and the second device 200.
  • the first device 100 may determine a time point corresponding to the start time point of the application service determined by the second device 200 as the stop time point of the first virtual machine. Accordingly, the first device 100 may deactivate the first virtual machine at the determined interruption time.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of migrating a virtual machine in the first device 100 according to an exemplary embodiment.
  • the first device 100 may transmit a resource difference value of the first virtual machine driven in the first device 100 to the second device 200 at the remote location to be migrated in order to provide an application service. .
  • the first device 100 may determine the migration of the first virtual machine. Accordingly, the first device 100 may transmit a resource difference value of the first virtual machine to the second device 200.
  • the first device 100 based on the resource difference value of the first virtual machine, as the configuration state of the first virtual machine is replicated to the second virtual machine driven in the second device 200, An interruption time of an application service performed in the first virtual machine may be determined based on network state information between the first device 100 and the second device 200.
  • the second device 200 may copy the configuration state of the first virtual machine.
  • the second device 200 may obtain the same image as the first virtual machine through sharing of the storage 50.
  • the second device 200 may copy the configuration state of the first virtual machine based on the obtained image and the resource difference value.
  • the first device 100 may determine the stopping time of the application service provided by the first virtual machine so that the application service may be continuously performed.
  • the interruption point may correspond to the point in time at which the application service is started in the second virtual machine.
  • the time point at which the application service is started in the second virtual machine may be determined according to Equation 1 below.
  • Equation 1 tc represents a current time point at which the migration is being performed, and D represents a packet transfer delay time between the first device 100 and the second device 200.
  • ts indicates a time point at which an application service is started in the second virtual machine.
  • the first device 100 may set ts, which is a stopping time determined for each multimedia stream.
  • the first device 100 may deactivate the first virtual machine at the determined stopping time. For example, the first device 100 may stop providing the application service at the determined stopping time.
  • the first device 100 determines an interruption time of an application service in consideration of a time point at which migration is performed and a network state between the first device 100 and the second device 200. Can be provided seamlessly.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of migrating a virtual machine in the second device 200 according to an exemplary embodiment.
  • the second device 200 may receive a resource difference value of the first virtual machine driven in the first device 100 to provide an application service.
  • the second device 200 may copy the configuration state of the first virtual machine to the second virtual machine driven by the second device 200 based on the resource difference value of the first virtual machine.
  • the second device 200 may copy the configuration state of the first virtual machine based on the difference value of the memory, process, and disk state values included in the resource difference value.
  • the second device 200 may copy the configuration state of the first virtual machine based on the same image and resource difference value as the first virtual machine obtained through sharing of the storage 50.
  • the second device 200 may perform an application service at a service start time determined based on network state information between the first device 100 and the second device 200.
  • the method of determining the service start time may be determined according to Equation 1 described above with reference to step S220 of FIG.
  • the second device 200 may set _, which is a service start time, to each multimedia stream.
  • FIG. 4 is a block diagram of a first device 100 performing a migration of a virtual machine, according to an exemplary embodiment.
  • the first device 100 may include a communication unit 110, a processor 120, and a memory 130. However, not all illustrated components are essential components.
  • the first device 100 may be implemented by more components than the illustrated components, and the first device 100 may be implemented by fewer components.
  • the communication unit 110 may include one or more components that allow communication between the first device 100 and an external device (eg, the second device 200).
  • the communication unit 110 may transmit a resource difference value of the first virtual machine driven in the first device 100 to the second device 200 in a remote location to be migrated to provide an application service. For example, when the QoS value calculated by the processor 120 is less than a preset threshold, the communication unit 110 may transmit a resource difference value of the first virtual machine to the second device 200.
  • the communication unit 110 may transmit an image of the first virtual machine to the storage 50 in order to share the image of the first virtual machine with another device.
  • the communication unit 110 may transmit and receive at least one packet including information necessary for the migration of the virtual device and the second device 200.
  • the processor 120 typically controls the overall operation of the first device 100.
  • the processor 120 is configured to copy the configuration state of the first virtual machine to the second virtual machine driven in the second device 200 based on the resource difference value of the first virtual machine.
  • the interruption time of the application service performed in the first virtual machine may be determined based on the network state information between the 200.
  • the processor 120 may receive information indicating that duplication of the first virtual machine is completed. In addition, the processor 120 may receive information regarding the stopping time determined from the second device 200.
  • the processor 120 may deactivate the first virtual machine at the determined stopping time. For example, the processor 120 may stop providing the application service through the first virtual machine at the determined stopping time.
  • the memory 130 may store a program for processing and controlling the processor 120, and may store input / output data (for example, a resource difference value).
  • the memory 130 may store an operating system, an application, and the like. In addition, the memory 130 may store a command required for executing an application service.
  • the memory 130 may store a resource difference value of the first virtual machine driven in the first device 100.
  • the memory 130 may store a difference value regarding at least one of state values of a memory, a process, and a disk between the first virtual machine and the second virtual machine.
  • FIG. 5 is a block diagram of a second device 200 performing a migration of a virtual machine, according to an exemplary embodiment.
  • the second device 200 may include a communication unit 210, a processor 220, and a memory 230. However, not all illustrated components are essential components.
  • the second device 200 may be implemented by more components than the illustrated components, and the second device 200 may be implemented by fewer components.
  • the communication unit 210 may include one or more components that allow communication between the second device 200 and an external device (eg, the first device 100).
  • the communication unit 210 may receive a resource difference value of the first virtual machine driven by the first device 100 to provide an application service.
  • the communication unit 210 may receive an image of the first virtual machine from the storage 50 for the replication of the first virtual machine.
  • the communication unit 210 may transmit and receive at least one packet including information necessary for the migration of the virtual machine and the first device 100.
  • the processor 220 typically controls the overall operation of the second device 200.
  • the processor 220 may copy the configuration state of the first virtual machine to the second virtual machine driven in the second device based on the resource difference value of the first virtual machine. In addition, the processor 220 may copy the configuration state of the first virtual machine to the second virtual machine based on the image and resource difference values of the first virtual machine obtained through the communication unit 210.
  • the processor 220 may determine a service start time based on network state information between the first device and the second device. The processor 220 may perform an application service at the determined service start time.
  • the memory 230 may store a program for processing and controlling the processor 220, and may store input / output data (eg, a resource difference value).
  • the memory 230 may store an operating system, an application, and the like. In addition, the memory 230 may store a command necessary for executing an application service. In addition, the memory 230 may store a resource difference value of the first virtual machine and an image of the first virtual machine received from the first device 100.
  • FIG. 6 is a diagram for describing a system for performing virtual machine migration between computer nodes through a control node, according to an exemplary embodiment.
  • System 600 can include a control node 610 and computer nodes 620.
  • the system 600 may be a cloud system, and the cloud environment may include a blue cloud of "IBM”, Azure of "Microsoft”, and an elastic computer cloud of "Amazon”.
  • Control node 610 and computer nodes 620 refer to a physical device and function as components of system 600, eg, a cloud system. For example, management of computer nodes 620 may be performed at the control node 610 via a network, and a hypervisor may be executed at each of the computer nodes 620.
  • the control node 610 may include a statistics aggregator 612, a statistics DB 614, a migration manager 616, and an algorithm store 618.
  • the statistics aggregator 612, the statistics DB 614, the migration manager 616, and the algorithm store 618 may refer to program modules included in the control node 610 and should not be understood only as individual physical components. do. In addition, the functions performed by each module of the control node 610 may be performed by other modules.
  • Computer nodes 620 may include first computer node 620a, second computer node 620b,... N-th computer node 620n. Computer nodes 620 may be connected to each other via a network.
  • FIG. 7 is a flow diagram illustrating a system for performing virtual machine migration between computer nodes 620 via a control node 610 according to one embodiment.
  • the plurality of computer nodes 620 may transmit resource utilization information to the control node 610.
  • Resource utilization information of each of the plurality of computer nodes 620 may be collected by the statistical aggregator 612 of the control node 610.
  • the collected resource utilization information may be communicated to the statistics DB 614 of the control node 610.
  • Resource utilization information delivered to the statistics DB 614 may be shared to other components.
  • the statistical aggregator 612 of the control node 610 may periodically collect resource utilization information.
  • control node 610 may detect an overloaded computer node among the plurality of computer nodes 620.
  • an overloaded computer node may be detected by the migration manager 616 of the control node 610 based on resource utilization information collected from the plurality of computer nodes 620.
  • the criteria by which the migration manager 616 detects computer nodes can be determined by algorithms stored in an algorithm store.
  • the resource utilization information may include CPU utilization information of the computer nodes 620.
  • a plurality of virtual machines may be driven in each of the computer nodes 620, and the CPU utilization information of each of the computer nodes 620 may include CPU utilization information (hereinafter, referred to as "virtual") of the virtual machines running in the computer node.
  • Machine CPU utilization information ”). That is, the CPU utilization of the computer node may be determined by the CPU utilization of each of the virtual machines running in the corresponding computer node.
  • the migration manager 616 may detect an overloaded computer node among the plurality of computer nodes 620 whose CPU utilization exceeds a threshold.
  • the migration manager 616 may detect, as an overloaded computer node, a node of the plurality of computer nodes 620 whose CPU utilization exceeds a threshold.
  • the migration manager 616 may detect the overloaded computer node based on the average value of the CPU utilizations measured at predetermined times in the plurality of computer nodes 620.
  • the overloaded computer node may have the highest average value of CPU utilization among the plurality of computer nodes 620.
  • the predetermined number of times may be calculated based on the most recently measured CPU utilization, and the predetermined number of times may be determined based on a predetermined time interval.
  • the migration manager 616 may detect, among the plurality of computer nodes 620, that the RAM utilization exceeds the threshold as an overloaded computer node.
  • control node 610 may select a virtual machine to be migrated from the computer node determined in step S710.
  • the determined computer node is overloaded, and the overload is caused by the virtual machines running on the computer node. Therefore, among the virtual machines activated in the determined computer node, a virtual machine causing an overload may be selected and migrated to another computer node. By migrating a virtual machine from an overloaded computer node, the overload of that computer node can be reduced, thereby improving the overall efficiency of the cloud system 600.
  • the criteria by which the migration manager 616 selects a virtual machine can be determined by the algorithm stored in the algorithm store.
  • the resource utilization information transmitted from the plurality of computer nodes 620 may include virtual machine CPU utilization information of the computer nodes 620.
  • the migration manager 616 may select at least one virtual machine among the plurality of virtual machines whose CPU utilization exceeds a threshold. In one embodiment, the migration manager 616 may select at least one virtual machine to be migrated based on the average value of the CPU utilizations measured a predetermined number of times in the plurality of virtual machines. The predetermined number of times may be calculated based on the most recently measured CPU utilization, and may be determined based on a predetermined time interval.
  • the resource utilization information transmitted from the plurality of computer nodes 620 may include RAM utilization information of the computer node, and the RAM utilization information of each of the computer nodes 620 may be a corresponding computer.
  • RAM utilization information of the virtual machines running in the node hereinafter referred to as "virtual machine RAM utilization information"). That is, the RAM utilization of the computer node may be determined by the RAM utilization of each of the virtual machines running in the computer node.
  • the migration manager 616 may select at least one virtual machine among a plurality of virtual machines whose RAM utilization exceeds a threshold.
  • the migration manager 616 selects some virtual machines based on RAM utilization among the plurality of virtual machines and selects virtual machines to be migrated based on CPU utilization among the selected some virtual machines. Can be. For example, some of the virtual machines among the plurality of virtual machines whose RAM utilization exceeds the threshold value are selected, and among the selected some virtual machines, the CPU utilization exceeds the threshold value or a predetermined number of times. The virtual machine with the highest average value of the measured CPU utilization may be selected as the virtual machine to be migrated.
  • the migration manager 616 selects some virtual machines among the plurality of virtual machines whose RAM utilization does not exceed the threshold, and among the selected some virtual machines, the CPU utilization exceeds the threshold.
  • the virtual machine which has the highest average value of the CPU utilization measured at a predetermined number of times may be selected as the virtual machine to be migrated. Since the virtual machines with low RAM utilization are migrated, the migration time of the virtual machines can be shortened.
  • the migration manager 616 may arbitrarily select a virtual machine to be migrated from among the plurality of virtual machines.
  • control node 610 may determine, among the plurality of computer nodes 620, a computer node to load the virtual machine selected in step S720.
  • a node having a relatively high resource availability may be determined as a computer node to load the virtual machine.
  • the migration manager 616 of the control node 610 may determine the computer node to load the virtual machine by sequentially measuring the resource availability of the plurality of computer nodes 620.
  • the migration manager 616 may determine the computer node to load the virtual machine based on the resource utilization information of the plurality of computer nodes 620. For example, a computer node among the plurality of computer nodes 620 may be determined based on the average value of CPU utilization and the average value of RAM utilization, and is greater than the CPU utilization and RAM utilization occupied by the virtual machine to be loaded. A computer node with resource availability may be determined among the plurality of computer nodes 620.
  • the criteria by which the migration manager 616 determines the computer nodes may be determined by algorithms stored in the algorithm store.
  • control node 610 may migrate the virtual machine selected in step S720 to the computer node determined in step S730.
  • the migration of the virtual machine may be performed via a cloud application programming interface (API) for managing the plurality of computer nodes 620, but is not limited thereto.
  • API application programming interface
  • step S720 Since the virtual machine selected in step S720 is migrated from the overloaded computer node to the computer node determined in step S730, the load of the overloaded computer node can be reduced, and further, the efficiency of the cloud system 600 can be improved. have.
  • the device comprises a processor, a memory for storing and executing program data, a permanent storage such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a user interface such as a touch panel, a key, a button and the like. Device and the like.
  • the computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (eg, read-only memory (ROM), random-access memory (RAM), floppy disk, hard disk, etc.) and an optical reading medium (eg, CD-ROM). ) And DVD (Digital Versatile Disc).
  • the computer readable recording medium can be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
  • the medium is readable by the computer, stored in the memory, and can be executed by the processor.
  • the invention can be represented by functional block configurations and various processing steps. Such functional blocks may be implemented in various numbers of hardware or / and software configurations that perform particular functions.
  • the present invention relates to integrated circuit configurations such as memory, processing, logic, look-up table, etc., which may execute various functions by the control of one or more microprocessors or other control devices. It can be adopted.
  • the present invention includes various algorithms implemented in data structures, processes, routines or other combinations of programming constructs, including C, C ++ It may be implemented in a programming or scripting language such as Java, an assembler, or the like. The functional aspects may be implemented with an algorithm running on one or more processors. In addition, the present invention may employ the prior art for electronic environment setting, signal processing, and / or data processing. Terms such as “mechanism”, “element”, “means”, “configuration” can be used widely and are not limited to mechanical and physical configurations. The term may include the meaning of a series of routines of software in conjunction with a processor or the like.
  • connection or connection members of the lines between the components shown in the drawings by way of example shows a functional connection and / or physical or circuit connections, in the actual device replaceable or additional various functional connections, physical It may be represented as a connection, or circuit connections.
  • such as "essential”, “important” may not be a necessary component for the application of the present invention.

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)

Abstract

애플리케이션 서비스 제공을 위해 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스에 전송하고, 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태가 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정하고, 결정된 중단 시점에 제 1 가상머신을 비활성화하는 제 1 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법이 개시된다.

Description

가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치
개시된 실시예는 가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법, 장치 및 그 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램에 관한다.
최근 페이스북과 같은 SNS(Social Network Service)에서의 실시간 비디오 스트리밍과 같은 서비스는 클라우드 기반의 가상머신 서버 시스템을 통해 응용서비스를 제공할 수 있도록 기술 발전을 이룩하였다. 한편, SNS 서비스와 같이 대규모 사용자들이 동시에 이용하는 서비스의 경우, 서비스를 이용하는 사용자들의 특성에 따라 특정 지역 또는 특정 시간대에 사용자가 밀집되는 문제점이 발생할 수 있다.
이러한 경우, 서비스를 이용하는 사용자의 개별적인 요건을 고려하기 보다는 대규모 사용자들이 위치한 지역으로 가상머신 서버를 마이그레이션(migration) 시켜서 지연 등과 같은 실시간 스트리밍에 필요한 품질 요건을 맞출 매커니즘이 필요하다. 가상머신의 마이그레이션은 주로 LAN(Local Area Network) 환경에서 고려되었으나, SDN(Software Defined Network)/NFV(Network Function Virtualization)에 따른 클라우드에 기반한 환경의 변화요인으로 인해 WAN(Wide Area Network) 환경에서의 마이그레이션에 대한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다.
개시되는 실시예들은 클라우드 시스템 환경에서 가상머신의 동적 마이그레이션 (dynamic migration) 을 수행하기 위한 수단을 개시한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
일 실시예에 따라, 제 1 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법은, 애플리케이션 서비스 제공을 위해 상기 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스에 전송하는 단계; 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태가 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정하는 단계; 결정된 중단 시점에 제 1 가상머신을 비활성화하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따라, 제 1 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법에 있어서, 리소스 차이값은, 제 1 가상머신과 제 2 가상머신 간의 메모리, 프로세스 및 디스크의 상태 값 중 적어도 하나의 차이값을 포함한다.
일 실시예에 따라, 제 1 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법에 있어서, 중단 시점은, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 패킷 전달 지연 시간을 기초로 결정된다.
일 실시예에 따라, 제 1 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법에 있어서, 제 1 디바이스에서 제공되는 애플리케이션 서비스의 QoS(Quality of Service) 값을 산출하는 단계를 더 포함하고, 전송하는 단계는, 산출된 QoS 값이 기 설정된 임계값 미만인 경우, 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 제 2 디바이스에 전송한다.
일 실시예에 따라, 제 2 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법은, 애플리케이션 서비스의 제공을 위해 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 수신하는 단계; 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태를 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제하는 단계; 및 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 결정된 서비스 시작 시점에 애플리케이션 서비스를 수행하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따라, 제 2 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법에 있어서, 리소스 차이값은, 제 1 가상머신과 제 2 가상머신 간의 메모리, 프로세스 및 디스크의 상태 값 중 적어도 하나의 차이값을 포함한다.
일 실시예에 따라, 제 2 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법에 있어서, 서비스 시작 시점은, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 패킷 전달 지연 시간을 기초로 결정된다.
일 실시예에 따라, 제 2 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법은, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간에 공유되는 저장소로부터 제 1 가상머신의 이미지를 획득하는 단계를 더 포함하고, 복제하는 단계는, 획득된 제 1 가상머신의 이미지 및 리소스 차이값을 기초로 제 1 가상머신의 구성 상태를 제 2 가상머신에 복제한다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 1 디바이스는, 애플리케이션 서비스 제공을 위해 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스에 전송하는 통신부; 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태가 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정하고, 결정된 중단 시점에 상기 제 1 가상머신을 비활성화하는 프로세서를 포함한다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 1 디바이스에 있어서, 리소스 차이값은, 제 1 가상머신과 제 2 가상머신 간의 메모리, 프로세스 및 디스크의 상태 값 중 적어도 하나의 차이값을 포함한다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 1 디바이스에 있어서, 중단 시점은, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 패킷 전달 지연 시간을 기초로 결정된다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 1 디바이스에 있어서, 프로세서는, 제 1 디바이스에서 제공되는 애플리케이션 서비스의 QoS(Quality of Service) 값을 산출하고, 통신부는, 산출된 QoS 값이 기 설정된 임계값 미만인 경우, 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 제 2 디바이스에 전송한다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 2 디바이스는,애플리케이션 서비스의 제공을 위해 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 수신하는 통신부; 및 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태를 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제하고, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 결정된 서비스 시작 시점에 애플리케이션 서비스를 수행하는 프로세서를 포함한다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 2 디바이스에 있어서, 리소스 차이값은, 제 1 가상머신과 제 2 가상머신 간의 메모리, 프로세스 및 디스크의 상태 값 중 적어도 하나의 차이값을 포함한다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 2 디바이스에 있어서, 서비스 시작 시점은, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 패킷 전달 지연 시간을 기초로 결정된다.
일 실시예에 따라, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 2 디바이스에 있어서, 통신부는, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간에 공유되는 저장소로부터 제 1 가상머신의 이미지를 획득하고, 프로세서는, 획득된 제 1 가상머신의 이미지 및 리소스 차이값을 기초로 제 1 가상머신의 구성 상태를 제 2 가상머신에 복제한다.
일 실시예에 따른 방법은: 복수의 컴퓨터 노드들로부터 자원 이용도 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 자원 이용도 정보에 기초하여 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 오버로드된 (overloaded) 컴퓨터 노드를 검출하는 단계; 상기 검출된 컴퓨터 노드에서 활성화된 복수의 가상머신들 중 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계; 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중에서, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신이 마이그레이션될 컴퓨터 노드를 결정하는 단계; 및 상기 검출된 컴퓨터 노드로부터 상기 결정된 컴퓨터 노드로, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신을 마이그레이션하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 자원 이용도 정보는 CPU 이용도 정보를 포함할 수 있고, 상기 검출하는 단계는, 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 CPU 이용도가 임계값을 초과한 컴퓨터 노드를 상기 오버로드된 컴퓨터 노드로서 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 자원 이용도 정보는 CPU 이용도 정보를 포함하고, 상기 검출하는 단계는, 소정의 횟수로 측정된 CPU 이용도의 평균값에 기초하여, 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 상기 오버로드된 컴퓨터 노드를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 자원 이용도 정보는 가상머신 CPU 이용도 정보를 포함하고, 상기 선택하는 단계는, 소정의 횟수로 측정된 가상머신 CPU 이용도의 평균값에 기초하여, 상기 복수의 가상머신들 중 상기 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 자원 이용도 정보는 가상머신 RAM 이용도 정보를 포함하고, 상기 선택하는 단계는, 상기 복수의 가상머신들 중 가상머신 RAM 이용도에 기초하여 선택된 일부의 가상머신들 중에서, 상기 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 자원 이용도 정보는 가상머신 CPU 이용도 정보 및 가상머신 RAM 이용도 정보를 포함하고, 상기 선택하는 단계는, 상기 복수의 가상머신들 중 가상머신 RAM 이용도에 기초하여 선택된 일부의 가상머신들 중에서, 상기 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 소정의 횟수로 측정된 가상머신 CPU 이용도의 평균값에 기초하여 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 결정하는 단계는, 상기 복수의 컴퓨터 노드들의 자원 가용성을 순차적으로 측정함으로써, 상기 컴퓨터 노드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 자원 이용도 정보는 CPU 이용도 정보 및 RAM 이용도 정보를 포함하고, 상기 결정하는 단계는, 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중에서 CPU 이용도 및 RAM 이용도에 기초하여 상기 컴퓨터 노드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 마이그레이션하는 단계는 상기 복수의 컴퓨터 노드들을 관리하는 클라우드 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (application programming interface: API) 를 통해 수행될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 검출된 오버로드된 컴퓨터 노드는 상기 결정된 컴퓨터 노드와 서로 상이하다.
일 실시예에 따른 디바이스는: 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하여: 복수의 컴퓨터 노드들로부터 자원 이용도 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 자원 이용도 정보에 기초하여 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 오버로드된 (overloaded) 컴퓨터 노드를 검출하는 단계; 상기 검출된 컴퓨터 노드에서 활성화된 복수의 가상머신들 중 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계; 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중에서, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신이 마이그레이션될 컴퓨터 노드를 결정하는 단계; 및 상기 검출된 컴퓨터 노드로부터 상기 결정된 컴퓨터 노드로, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신을 마이그레이션하는 단계를 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법 및 장치를 통해 가상머신으로부터 제공되는 서비스가 중단되지 않고 연속적으로 제공될 수 있도록 가상머신의 마이그레이션을 수행함으로써, 사용자가 가상머신의 마이그레이션을 인지하지 못하게 하면서도 서비스 품질을 향상시킬 수 있다는 효과를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 클라우드 환경에서 가상머신의 자원 이용도에 기반한 동적 마이그레이션이 수행될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따라 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따라 제 1 디바이스에서 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따라 제 2 디바이스에서 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 1 디바이스의 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 2 디바이스의 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른, 제어 노드를 통해 컴퓨터 노드들 간의 가상머신 마이그레이션을 수행하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른, 제어 노드를 통해 컴퓨터 노드들 간의 가상머신 마이그레이션을 수행하는 시스템을 설명하기 위한 흐름도이다.
일 실시예에 따라, 제 1 디바이스가 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법은, 애플리케이션 서비스 제공을 위해 상기 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스에 전송하는 단계; 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태가 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정하는 단계; 결정된 중단 시점에 제 1 가상머신을 비활성화하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 방법은: 복수의 컴퓨터 노드들로부터 자원 이용도 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 자원 이용도 정보에 기초하여 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 오버로드된 (overloaded) 컴퓨터 노드를 검출하는 단계; 상기 검출된 컴퓨터 노드에서 활성화된 복수의 가상머신들 중 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계; 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중에서, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신이 마이그레이션될 컴퓨터 노드를 결정하는 단계; 및 상기 검출된 컴퓨터 노드로부터 상기 결정된 컴퓨터 노드로, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신을 마이그레이션하는 단계를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 해당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서 이하에서 언급되는 "제1 구성요소"는 실시예의 기술적 사상 내에서 "제2 구성요소"일 수도 있음은 물론이다.
명세서 전체에서 "하이퍼바이저 (hypervisor)"는 하나의 하드웨어에서 복수의 운영 체제 (Operating Systems) 를 동시에 구동하기 위한 논리적 플랫폼을 의미한다. 하이퍼바이저는 하나의 하드웨어에서 독립적으로 운영되는 복수의 가상 머신을 생성하고, 하드웨어의 자원을 가상화할 수 있다. 생성된 가상 머신은 각각의 운영 체제에 의해 운영될 수 있으며, VirtIO와 같은 I/O 가상 구현 프레임워크를 이용하여 하이퍼바이저와 통신할 수 있으며, 하이퍼바이저를 통해 하드웨어를 액세스 (access) 할 수 있다.
하이퍼바이저로서, KVM (Kernel Virtual Machine), QEMU (Quick EMUlator), Xen, "Citrix사"의 XenServer, "Sun사"의 Logical Domain Hypervisor, "Hitachi사"의 Virtage Hypervisor, "VMware사"의 VMware ESX Server, VMware Server, VMware Workstation, 및 VMware Fusion, "마이크로소프트사"의 Hyper-V, Parallel Server, Virtual PC, 및 Virtual Server, "Oracle & SUN Microsystems사"의 Virtual Box, "SWsoft사"의 Parallels Workstation 및 Parallels Desktop 등과 같은 다양한 소프트웨어들이 이용될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
명세서 전체에서 "가상머신(Virtual Machine)" 이란, 가상화 환경에서 수행되는 운영체제 및 애플리케이션을 통칭할 수 있다. 가상머신은 고유의 CPU, 메모리, 하드 디스크 및 네트워크 등의 컴퓨팅 리소스를 가질 수 있다.
또한, 명세서 전체에서 가상머신이 실행되는 실제의 물리적인 장치는 디바이스로 언급될 수 있다. 예를 들어, 제 1 가상머신이 실행되는 물리적인 장치는 제 1 디바이스로 언급되고 제 2 가상머신이 실행되는 물리적인 장치는 제 2 디바이스로 언급될 수 있다. 하나의 물리적인 장치에서 복수의 가상머신들이 활성화되어 실행될 수 있으며, 제 1 디바이스에서 실행되는 가상머신들은 제 1 가상머신들, 제 2 디바이스에서 실행되는 가상머신들은 제 2 가상머신들로 지칭될 수 있다.
또한, 명세서 전체에서 "가상머신의 마이그레이션(migration)"이란, 하나의 물리적인 서버 또는 디바이스로부터 다른 물리적인 서버 또는 디바이스로 가상머신이 이동하는 것을 의미할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따라 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 시스템(10)을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 시스템(10)의 각 구성 요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 네트워크는 네트워크 장치들 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미한다.
또한, 일 실시예에 따른 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 시스템(10)은 제 1 디바이스(100), 제 2 디바이스(200) 및 저장소(50)를 포함할 수 있으나, 이는 일 실시예일 뿐 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 시스템(10)의 구성 요소들이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
제 1 디바이스(100)는 제 1 디바이스(100) 내에 구동 중인 제 1 가상머신을 통해 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(100)는 제 1 가상머신을 통해 비디오 스트리밍 서비스와 같이 멀티미디어에 관한 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 제 1 디바이스(100)는 애플리케이션 서비스의 품질을 일정 수준으로 유지하기 위해, 현재 제공하고 있는 애플리케이션 서비스의 QoS(Quality of Service)를 주기적으로 산출할 수 있다. 여기에서, QoS는 연결 설정 지연, 연결 설정 실패 확률, 전송률, 전송 지연 및 전송 오류율 등의 파라미터를 기초로 산출될 수 있다. 한편, 제 1 디바이스(100)는 산출된 QoS가 기 설정된 임계값 미만인 경우, 제 1 가상머신의 마이그레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 서비스를 이용하는 대규모 사용자가 특정 장소 또는 특정 시간에 밀집하는 경우, 애플리케이션 서비스의 QoS가 임계값 미만으로 떨어질 수 있다. 이러한 경우, 제 1 디바이스(100)는 제 1 디바이스(100)에 구동되는 제 1 가상머신의 마이그레이션을 결정할 수 있다.
제 1 디바이스(100)는 제 1 가상머신의 마이그레이션이 결정됨에 따라, 제 1 가상머신을 마이그레이션시킬 원격의 장소에 위치한 적어도 하나의 디바이스 중 제 2 디바이스(200)를 선택할 수 있다. 제 1 디바이스(100)와 제 2 디바이스(200)는 저장소(50)와 같이 데이터를 저장 및 공유할 수 있는 장치에 연결되어 있는 것으로 가정한다. 저장소(50)는 예를 들어, 서버, 클라우드 서버 및 메모리 장치 등이 포함될 수 있으나, 이는 일 실시예일 뿐, 본 발명의 저장소(50)가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
제 1 디바이스(100)는 애플리케이션 서비스 제공을 위해, 제 1 디바이스(100)에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 선택된 제 2 디바이스(200)에 전송할 수 있다. 여기에서, 리소스 차이값은 제 1 가상머신과 제 2 가상머신 간의 메모리, 프로세스 및 디스크의 상태 값 중 적어도 하나에 관한 차이값을 포함할 수 있다.
한편, 제 2 디바이스(200)는 제 1 디바이스(100)로부터 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 수신함에 따라, 제 2 디바이스(200)에서 구동되는 제 2 가상머신에 제 1 가상머신의 구성 상태를 복제할 수 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(200)는 제 1 가상머신의 CPU, GPU, RAM 및 하드 디스크에 관한 정보를 복제할 수 있다. 또한, 다른 실시예에 따라 제 2 디바이스(200)는 저장소(50)를 통해 공유되는 제 1 가상머신의 이미지에 리소스 차이값을 적용하여 제 1 가상머신의 구성 상태를 복제할 수도 있다.
일 실시예에 따른 제 2 디바이스(200)는 제 1 가상머신의 복제가 완료됨에 따라, 제 1 디바이스(100)와 제 2 디바이스(200) 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 제 1 가상머신에서 수행되었던 애플리케이션 서비스의 시작 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(200)는 제 1 디바이스(100)와 제 2 디바이스(200) 간의 패킷 전달 지연 시간을 기초로 애플리케이션 서비스의 시작 시점을 결정할 수 있다.
또한, 제 1 디바이스(100)는 제 2 디바이스(200)에서 결정된 애플리케이션 서비스의 시작 시점과 대응되는 시점을 제 1 가상머신의 중단 시점으로 결정할 수 있다. 이에 따라, 제 1 디바이스(100)는 결정된 중단 시점에 제 1 가상 머신을 비활성화할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따라 제 1 디바이스(100)에서 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S210에서, 제 1 디바이스(100)는 애플리케이션 서비스 제공을 위해제 1 디바이스(100)에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스(200)에 전송할 수 있다.
일 실시예에 따른 제 1 디바이스(100)는 제공 중인 애플리케이션 서비스의 QoS가 기 설정된 임계값 미만인 것으로 판단되는 경우, 제 1 가상머신의 마이그레이션을 결정할 수 있다. 이에 따라, 제 1 디바이스(100)는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 제 2 디바이스(200)에 전송할 수 있다.
단계 S220에서, 제 1 디바이스(100)는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태가 제 2 디바이스(200)에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 제 1 디바이스(100)와 제 2 디바이스(200) 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 제 1 디바이스(100)의 리소스 차이값이 제 2 디바이스(200)에 수신됨에 따라, 제 2 디바이스(200)는 제 1 가상머신의 구성 상태를 복제할 수 있다. 또한, 제 2 디바이스(200)는 저장소(50)의 공유 등을 통해 제 1 가상머신과 동일한 이미지를 획득할 수 있다. 제 2 디바이스(200)는 획득된 이미지와 리소스 차이값을 기초로 제 1 가상머신의 구성 상태를 복제할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(100)는 가상머신의 마이그레이션이 수행되더라고, 애플리케이션 서비스가 연속적으로 수행될 수 있도록 제 1 가상머신에서 제공되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정할 수 있다. 여기에서, 중단 시점은 제 2 가상머신에서 애플리케이션 서비스가 시작되는 시점과 대응될 수 있다. 제 2 가상머신에서 애플리케이션 서비스가 시작되는 시점은 다음의 수학식 1에 따라 결정될 수 있다.
[수학식 1]
ts = tc + 2D
상기의 수학식 1에서, tc는 마이그레이션이 수행되고 있는 현재의 시점을 나타내고, D는 1 디바이스(100)와 제 2 디바이스(200) 간의 패킷 전달 지연 시간을 나타낸다. 또한, ts는 제 2 가상머신에서 애플리케이션 서비스가 시작되는 시점을 나타낸다.
또한, 제 1 디바이스(100)는 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하는 경우, 각 멀티미디어 스트림에 결정된 중단 시점인 ts를 설정할 수 있다.
단계 S230에서, 제 1 디바이스(100)는 결정된 중단 시점에 제 1 가상머신을 비활성화 할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(100)는 결정된 중단 시점에 애플리케이션 서비스의 제공을 중단할 수 있다.
일 실시예에 따른 제 1 디바이스(100)는 마이그레이션이 수행되고 있는 시점 및 제 1 디바이스(100)와 제 2 디바이스(200)간의 네트워크 상태를 고려하여, 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정함으로써, 애플리케이션 서비스를 끊김 없이 제공할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 제 2 디바이스(200)에서 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S310에서, 제 2 디바이스(200)는 애플리케이션 서비스의 제공을 위해 제 1 디바이스(100)에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 수신할 수 있다.
단계 S320에서, 제 2 디바이스(200)는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태를 제 2 디바이스(200)에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제할 수 있다.
예를 들어, 제 2 디바이스(200)는 리소스 차이값에 포함된 메모리, 프로세스 및 디스크 상태 값 등의 차이값을 기초로 제 1 가상머신의 구성 상태를 복제할 수 있다. 또한, 제 2 디바이스(200)는 저장소(50)의 공유 등을 통해 획득된 제 1 가상머신과 동일한 이미지와 리소스 차이값을 기초로 제 1 가상머신의 구성 상태를 복제할 수 있다.
단계 S330에서, 제 2 디바이스(200)는 제 1 디바이스(100)와 제 2 디바이스(200) 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 결정된 서비스 시작 시점에 애플리케이션 서비스를 수행할 수 있다.
한편, 여기에서, 서비스 시작 시점을 결정하는 방법은 도 2의 단계 S220을 참고하여 전술한 수학식 1에 따라 결정될 수 있다.
또한, 제 2 디바이스(200)는 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하는 경우, 각 멀티미디어 스트림에 서비스 시작 시점인 _를 설정할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 1 디바이스(100)의 블록도이다.
도 4에 도시된 제 1 디바이스(100)에는 본 실시예와 관련된 구성 요소들만이 도시되어 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(100)는 통신부(110), 프로세서(120) 및 메모리(130)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 제 1 디바이스(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 제 1 디바이스(100)는 구현될 수 있다.
통신부(110)는 제 1 디바이스(100)와 외부 디바이스(예를 들어, 제 2 디바이스(200)) 간의 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 통신부(110)는 애플리케이션 서비스 제공을 위해 제 1 디바이스(100)에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스(200)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는 프로세서(120)에서 산출된 QoS값이 기 설정된 임계값 미만인 경우, 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 제 2 디바이스(200)에 전송할 수 있다.
또한, 통신부(110)는 제 1 가상머신의 이미지를 다른 디바이스와 공유하기 위해, 저장소(50)에 제 1 가상머신의 이미지를 전송할 수 있다.
또한, 통신부(110)는 제 2 디바이스(200)와 가상머신의 마이그레이션을 위해 필요한 정보를 포함한 적어도 하나의 패킷을 송수신할 수 있다.
프로세서(120)는 통상적으로 제 1 디바이스(100)의 전반적인 동작을 제어한다.
프로세서(120)는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태가 제 2 디바이스(200)에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 제 1 디바이스와 제 2 디바이스(200) 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 제 2 디바이스(200)에서 제 1 가상머신의 복제가 완료되는 경우, 제 1 가상머신의 복제가 완료되었음을 알리는 정보를 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 제 2 디바이스(200)로부터 결정된 중단 시점에 관한 정보를 수신할 수도 있다.
또한, 프로세서(120)는 결정된 중단 시점에 제 1 가상머신을 비활성화할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 결정된 중단 시점에 제 1 가상머신을 통한 애플리케이션 서비스의 제공을 중단할 수 있다.
메모리(130)는 프로세서(120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 리소스 차이값)을 저장할 수도 있다.
일 실시예에 따른 메모리(130)는 운영체제 및 애플리케이션 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(130)는 애플리케이션 서비스 실행에 필요한 명령어 등을 저장할 수 있다.
또한, 메모리(130)는 제 1 디바이스(100)에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(130)는 제 1 가상머신과 제 2 가상머신 간의 메모리, 프로세스 및 디스크의 상태 값 중 적어도 하나에 관한 차이값을 저장할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 2 디바이스(200)의 블록도이다.
도 5에 도시된 제 2 디바이스(200)에는 본 실시예와 관련된 구성 요소들만이 도시되어 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 제 2 디바이스(200)는 통신부(210), 프로세서(220) 및 메모리(230)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 제 2 디바이스(200)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 제 2 디바이스(200)는 구현될 수 있다.
통신부(210)는 제 2 디바이스(200)와 외부 디바이스(예를 들어, 제 1 디바이스(100)) 간의 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 통신부(210)는 애플리케이션 서비스 제공을 위해 제 1 디바이스(100)에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 수신할 수 있다. 또한, 통신부(210)는 제 1 가상머신의 복제를 위해 저장소(50)로부터 제 1 가상머신의 이미지를 수신할 수 있다.
또한, 통신부(210)는 제 1 디바이스(100)와 가상머신의 마이그레이션을 위해 필요한 정보를 포함한 적어도 하나의 패킷을 송수신할 수 있다.
프로세서(220)는 통상적으로 제 2 디바이스(200)의 전반적인 동작을 제어한다.
프로세서(220)는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 제 1 가상머신의 구성 상태를 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 통신부(210)를 통해 획득된 제 1 가상머신의 이미지 및 리소스 차이값을 기초로 제 1 가상머신의 구성 상태를 제 2 가상머신에 복제할 수도 있다.
또한, 프로세서(220)는 제 1 디바이스와 상기 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 서비스 시작 시점을 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 결정된 서비스 시작 시점에 애플리케이션 서비스를 수행할 수 있다.
메모리(230)는 프로세서(220)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 리소스 차이값)을 저장할 수도 있다.
일 실시예에 따른 메모리(230)는 운영체제 및 애플리케이션 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(230)는 애플리케이션 서비스 실행에 필요한 명령어 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(230)는 제 1 디바이스(100)로부터 수신한 제 1 가상머신의 리소스 차이값 및 제 1 가상머신의 이미지를 저장할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른, 제어 노드를 통해 컴퓨터 노드들 간의 가상머신 마이그레이션을 수행하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
시스템 (600) 은 제어 노드 (610) 및 컴퓨터 노드들 (620) 을 포함할 수 있다. 시스템 (600) 은 클라우드 시스템일 수 있고, 이러한 클라우드 시스템은 클라우드 환경은 "IBM사"의 블루 클라우드 (Blue Cloud), "Microsoft사"의 아주르 (Azure), "Amazon사"의 일래스틱 컴퓨터 클라우드 (Elastic Compute Cloud: EC2), 오픈소스의 오픈스택 (OpenStack) 등에 의해 구현될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
제어 노드 (610) 및 컴퓨터 노드들 (620) 은 물리적인 장치를 가리키고, 시스템 (600), 예를 들어, 클라우드 시스템의 컴포넌트들로서 기능한다. 예를 들어, 제어 노드 (610) 에서는 네트워크를 통해 컴퓨터 노드들 (620) 의 관리가 수행될 수 있고, 컴퓨터 노드들 (620) 각각에서는 하이퍼바이저가 실행될 수 있다.
제어 노드 (610) 는 통계 애그리게이터 (Stats Aggregator) (612), 통계 DB (614), 마이그레이션 매니져 (616), 및 알고리즘 저장소 (618) 를 포함할 수 있다. 통계 애그리게이터 (612), 통계 DB (614), 마이그레이션 매니져 (616), 및 알고리즘 저장소 (618) 는 제어 노드 (610) 에 포함된 프로그램 모듈을 가리킬 수 있으며, 개별적인 물리적인 컴포넌트로만 이해되어서는 아니 된다. 또한, 제어 노드 (610) 의 각 모듈에 의해 수행되는 기능은 다른 모듈에 의해 수행될 수도 있다.
컴퓨터 노드들 (620) 은 제 1 컴퓨터 노드 (620a), 제 2 컴퓨터 노드 (620b), … 제 n 컴퓨터 노드 (620n) 를 포함할 수 있다. 컴퓨터 노드들 (620) 은 서로 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
제어 노드 (610) 를 통해 컴퓨터 노드들 (620) 간의 가상머신 마이그레이션을 수행하는 방법을 설명하기 위해, 도 7을 참조한다.
도 7은 일 실시예에 따른, 제어 노드 (610) 를 통해 컴퓨터 노드들 (620) 간의 가상머신 마이그레이션을 수행하는 시스템을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S700 에서, 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 은 제어 노드 (610) 에게 자원 이용도 정보를 전송할 수 있다.
복수의 컴퓨터 노드들 (620) 각각의 자원 이용도 정보는 제어 노드 (610) 의 통계 애그리게이터 (612) 에 의해 수집될 수 있다. 수집된 자원 이용도 정보는 제어 노드 (610) 의 통계 DB (614) 에게 전달될 수 있다. 통계 DB (614) 에게 전달된 자원 이용도 정보는 다른 컴포넌트에게 공유될 수 있다.
일 실시예에서, 제어 노드 (610) 의 통계 애그리게이터 (612) 는 자원 이용도 정보를 주기적으로 수집할 수 있다.
단계 S710 에서, 제어 노드 (610) 는 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서 오버로드된 컴퓨터 노드를 검출할 수 있다.
일 실시예에서, 제어 노드 (610) 의 마이그레이션 매니저 (616) 에 의해, 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 로부터 수집된 자원 이용도 정보에 기초하여 오버로드된 컴퓨터 노드가 검출될 수 있다. 마이그레이션 매니저 (616) 가 컴퓨터 노드를 검출하는 기준은 알고리즘 저장소에 저장된 알고리즘에 의해 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 자원 이용도 정보는 컴퓨터 노드들 (620) 의 CPU 이용도 정보를 포함할 수 있다. 컴퓨터 노드들 (620) 각각에서는 복수의 가상머신들이 구동될 수 있고, 컴퓨터 노드들 (620) 각각의 CPU 이용도 정보는, 해당 컴퓨터 노드에서 구동되는 가상머신들의 CPU 이용도 정보 (이하,"가상머신 CPU 이용도 정보") 를 포함할 수 있다. 즉, 컴퓨터 노드의 CPU 이용도는, 해당 컴퓨터 노드에서 구동되는 가상머신들 각각의 CPU 이용도에 의해 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서 CPU 이용도가 임계값을 초과하는 노드를 오버로드된 컴퓨터 노드로 검출할 수 있다.
일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서 CPU 이용도가 임계값을 초과하는 노드를 오버로드된 컴퓨터 노드로서 검출할 수 있다.
컴퓨터 노드의 CPU 이용도는 순간적으로 상승 (spike) 할 수 있으므로, CPU 이용도가 임계값을 초과하는 노드를 오버로드된 컴퓨터 노드로서 검출하는 것은 부정확할 수 있다. 이에 따라, 일 실시예에서는 마이그레이션 매니저 (616) 가 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 에서 소정의 횟수로 측정된 CPU 이용도의 평균값에 기초하여 오버로드된 컴퓨터 노드를 검출할 수 있다. 오버로드된 컴퓨터 노드는 CPU 이용도의 평균값이 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중 가장 높을 수 있다. 소정의 횟수는 가장 최근에 측정된 CPU 이용도를 기준으로 기산될 수 있으며, 소정의 횟수는 소정의 시간 간격을 기준으로 결정될 수도 있다.
일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서 RAM 이용도가 임계값을 초과하는 노드를 오버로드된 컴퓨터 노드로 검출할 수 있다.
단계 S720 에서, 제어 노드 (610) 는 단계 S710 에서 결정된 컴퓨터 노드로부터 마이그레이션되는 가상머신을 선택할 수 있다.
결정된 컴퓨터 노드는 오버로드된 상태이고, 오버로드는 해당 컴퓨터 노드에서 실행되어 있는 가상머신들에 의해 발생한다. 따라서, 결정된 컴퓨터 노드에서 활성화되어 있는 가상머신들 중에서 오버로드를 유발하는 가상머신이 선택되어 다른 컴퓨터 노드로 마이그레이션될 수 있다. 오버로드된 컴퓨터 노드로부터 가상머신이 마이그레이션됨으로써, 해당 컴퓨터 노드의 오버로드는 저감될 수 있고, 이로써, 클라우드 시스템 (600) 의 전체적인 효율이 향상될 수 있다.
마이그레이션 매니저 (616) 가 가상머신을 선택하는 기준은 알고리즘 저장소에 저장된 알고리즘에 의해 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 로부터 전송되는 자원 이용도 정보는 컴퓨터 노드들 (620) 의 가상머신 CPU 이용도 정보를 포함할 수 있다. 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 가상머신들중에서, CPU 이용도가 임계값을 초과하는 적어도 하나의 가상머신을 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 가상머신들에서 소정의 횟수로 측정된 CPU 이용도의 평균값에 기초하여, 마이그레이션될 적어도 하나의 가상머신을 선택할 수 있다. 소정의 횟수는 가장 최근에 측정된 CPU 이용도를 기준으로 기산될 수 있고, 소정의 시간 간격을 기준으로 결정될 수도 있다.
일 실시예에서, 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 로부터 전송되는 자원 이용도 정보는 컴퓨터 노드의 RAM 이용도 정보를 포함할 수 있고, 컴퓨터 노드들 (620) 각각의 RAM 이용도 정보는, 해당 컴퓨터 노드에서 구동되는 가상머신들의 RAM 이용도 정보 (이하,"가상머신 RAM 이용도 정보") 를 포함할 수 있다. 즉, 컴퓨터 노드의 RAM 이용도는, 해당 컴퓨터 노드에서 구동되는 가상머신들 각각의 RAM 이용도에 의해 결정될 수 있다. 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 가상머신들 중에서 RAM 이용도가 임계값을 초과하는 적어도 하나의 가상머신을 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 가상머신들 중에서 RAM 이용도에 기초하여 일부의 가상머신들을 선택하고, 선택된 일부의 가상머신들 중에서 CPU 이용도에 기초하여 마이그레이션될 가상머신을 선택할 수 있다. 예를 들어, 복수의 가상머신들 중에서 RAM 이용도가 임계값을 초과하는 일부의 가상머신들이 선택되고, 선택된 일부의 가상머신들 중에서 CPU 이용도가 임계값을 초과하는 가상머신 또는 소정의 횟수로 측정된 CPU 이용도의 평균값이 가장 높은 가상머신이 마이그레이션될 가상머신으로서 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 가상머신들 중에서 RAM 이용도가 임계값을 초과하지 않는 일부의 가상머신들을 선택하고, 선택된 일부의 가상머신들 중에서 CPU 이용도가 임계값을 초과하는 가상머신 또는 소정의 횟수로 측정된 CPU 이용도의 평균값이 가장 높은 가상머신이 마이그레이션될 가상머신으로서 선택될 수도 있다. RAM 이용도가 낮은 가상머신이 마이그레이션되므로, 가상머신의 마이그레이션 시간이 단축될 수 있다.
일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 가상머신들 중 마이그레이션될 가상머신을 임의로 선택할 수도 있다.
단계 S730 에서, 제어 노드 (610) 는 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서, 단계 S720 에서 선택된 가상머신을 로드할 컴퓨터 노드를 결정할 수 있다.
복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서 상대적으로 리소스의 가용성이 높은 노드가 가상머신을 로드할 컴퓨터 노드로 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 제어 노드 (610) 의 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 의 자원 가용성을 순차적으로 측정함으로써, 가상머신을 로드할 컴퓨터 노드를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 마이그레이션 매니저 (616) 는 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 의 자원 이용도 정보에 기초하여, 가상머신을 로드할 컴퓨터 노드를 결정할 수 있다. 예를 들어, CPU 이용도의 평균값 및 RAM 이용도의 평균값에 기초하여 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서 컴퓨터 노드가 결정될 수 있고, 로드될 가상머신이 점유하는 CPU 이용도 및 RAM 이용도보다 큰 자원 가용성을 가지는 컴퓨터 노드가 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 중에서 결정될 수 있다.
마이그레이션 매니저 (616) 가 컴퓨터 노드를 결정하는 기준은 알고리즘 저장소에 저장된 알고리즘에 의해 결정될 수 있다.
단계 S740 에서, 제어 노드 (610) 는 단계 S730 에서 결정된 컴퓨터 노드로 단계 S720 에서 선택된 가상머신을 마이그레이션할 수 있다.
일 실시예에서, 가상머신의 마이그레이션은 복수의 컴퓨터 노드들 (620) 을 관리하기 위한 클라우드 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (application programming interface: API) 를 통해 수행될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
단계 S720 에서 선택된 가상머신이 오버로드된 컴퓨터 노드로부터, 단계 S730 에서 결정된 컴퓨터 노드로 마이그레이션됨으로써, 오버로드된 컴퓨터 노드의 로드가 저감될 수 있고, 나아가, 클라우드 시스템 (600) 의 효율이 향상될 수 있다.
본 발명에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다.
소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 발명에서 인용하는 공개 문헌, 특허 출원, 특허 등을 포함하는 모든 문헌들은 각 인용 문헌이 개별적으로 및 구체적으로 병합하여 나타내는 것 또는 본 발명에서 전체적으로 병합하여 나타낸 것과 동일하게 본 발명에 병합될 수 있다.
본 발명의 이해를 위하여, 도면에 도시된 바람직한 실시 예들에서 참조 부호를 기재하였으며, 본 발명의 실시 예들을 설명하기 위하여 특정 용어들을 사용하였으나, 특정 용어에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명은 당업자에 있어서 통상적으로 생각할 수 있는 모든 구성 요소들을 포함할 수 있다.
본 발명은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다.
본 발명에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 발명은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

Claims (20)

  1. 애플리케이션 서비스 제공을 위해 상기 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스에 전송하는 단계;
    상기 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 상기 제 1 가상머신의 구성 상태가 상기 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 상기 제 1 디바이스와 상기 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 상기 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정하는 단계;
    상기 결정된 중단 시점에 상기 제 1 가상머신을 비활성화하는 단계를 포함하는, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 리소스 차이값은,
    상기 제 1 가상머신과 상기 제 2 가상머신 간의 메모리, 프로세스 및 디스크의 상태 값 중 적어도 하나의 차이값을 포함하는 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 중단 시점은,
    상기 제 1 디바이스와 상기 제 2 디바이스 간의 패킷 전달 지연 시간을 기초로 결정되는 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 중단 시점은,
    상기 패킷 전달 지연 시간의 2배가 현재 시점에 가산된 시점으로 결정되는 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 디바이스에서 제공되는 애플리케이션 서비스의 QoS(Quality of Service) 값을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 전송하는 단계는,
    상기 산출된 QoS 값이 기 설정된 임계값 미만인 경우, 상기 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 상기 제 2 디바이스에 전송하는 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법.
  6. 애플리케이션 서비스의 제공을 위해 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 수신하는 단계;
    상기 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 상기 제 1 가상머신의 구성 상태를 상기 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제하는 단계; 및
    상기 제 1 디바이스와 상기 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 결정된 서비스 시작 시점에 상기 애플리케이션 서비스를 수행하는 단계를 포함하는 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 방법.
  7. 복수의 컴퓨터 노드들로부터 자원 이용도 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 자원 이용도 정보에 기초하여 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 오버로드된 (overloaded) 컴퓨터 노드를 검출하는 단계;
    상기 검출된 컴퓨터 노드에서 활성화된 복수의 가상머신들 중 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계;
    상기 복수의 컴퓨터 노드들 중에서, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신이 마이그레이션될 컴퓨터 노드를 결정하는 단계; 및
    상기 검출된 컴퓨터 노드로부터 상기 결정된 컴퓨터 노드로, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신을 마이그레이션하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 자원 이용도 정보는 CPU 이용도 정보를 포함하고,
    상기 검출하는 단계는,
    상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 CPU 이용도가 임계값을 초과한 컴퓨터 노드를 상기 오버로드된 컴퓨터 노드로서 검출하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 자원 이용도 정보는 CPU 이용도 정보를 포함하고,
    상기 검출하는 단계는,
    소정의 횟수로 측정된 CPU 이용도의 평균값에 기초하여, 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 상기 오버로드된 컴퓨터 노드를 검출하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 자원 이용도 정보는 가상머신 CPU 이용도 정보를 포함하고,
    상기 선택하는 단계는,
    소정의 횟수로 측정된 가상머신 CPU 이용도의 평균값에 기초하여, 상기 복수의 가상머신들 중 상기 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 자원 이용도 정보는 가상머신 RAM 이용도 정보를 포함하고,
    상기 선택하는 단계는,
    상기 복수의 가상머신들 중 가상머신 RAM 이용도에 기초하여 선택된 일부의 가상머신들 중에서, 상기 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 자원 이용도 정보는 가상머신 CPU 이용도 정보 및 가상머신 RAM 이용도 정보를 포함하고,
    상기 선택하는 단계는,
    상기 복수의 가상머신들 중 가상머신 RAM 이용도에 기초하여 선택된 일부의 가상머신들 중에서, 상기 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 소정의 횟수로 측정된 가상머신 CPU 이용도의 평균값에 기초하여 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  13. 제 7 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 복수의 컴퓨터 노드들의 자원 가용성을 순차적으로 측정함으로써, 상기 컴퓨터 노드를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  14. 제 7 항에 있어서,
    상기 자원 이용도 정보는 CPU 이용도 정보 및 RAM 이용도 정보를 포함하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 복수의 컴퓨터 노드들 중에서 CPU 이용도 및 RAM 이용도에 기초하여 상기 컴퓨터 노드를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  15. 제 7 항에 있어서,
    상기 마이그레이션하는 단계는 상기 복수의 컴퓨터 노드들을 관리하는 클라우드 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (application programming interface: API) 를 통해 수행되는 방법.
  16. 제 7 항에 있어서,
    상기 검출된 오버로드된 컴퓨터 노드는 상기 결정된 컴퓨터 노드와 서로 상이한 방법.
  17. 제 1 디바이스로서:
    애플리케이션 서비스 제공을 위해 상기 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을, 마이그레이션 시킬 원격 위치의 제 2 디바이스에 전송하는 통신부;
    상기 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 상기 제 1 가상머신의 구성 상태가 상기 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제됨에 따라, 상기 제 1 디바이스와 상기 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 상기 제 1 가상머신에서 수행되는 애플리케이션 서비스의 중단 시점을 결정하고, 상기 결정된 중단 시점에 상기 제 1 가상머신을 비활성화하는 프로세서를 포함하는, 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 1 디바이스.
  18. 제 2 디바이스로서:
    애플리케이션 서비스의 제공을 위해 제 1 디바이스에서 구동되는 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 수신하는 통신부; 및
    상기 제 1 가상머신의 리소스 차이값을 기초로, 상기 제 1 가상머신의 구성 상태를 상기 제 2 디바이스에서 구동되는 제 2 가상머신에 복제하고, 상기 제 1 디바이스와 상기 제 2 디바이스 간의 네트워크 상태 정보를 기초로 결정된 서비스 시작 시점에 상기 애플리케이션 서비스를 수행하는 프로세서를 포함하는 가상머신의 마이그레이션을 수행하는 제 2 디바이스.
  19. 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 인스트럭션들을 실행하여:
    복수의 컴퓨터 노드들로부터 자원 이용도 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 자원 이용도 정보에 기초하여 상기 복수의 컴퓨터 노드들 중 오버로드된 (overloaded) 컴퓨터 노드를 검출하는 단계;
    상기 검출된 컴퓨터 노드에서 활성화된 복수의 가상머신들 중 오버로드된 적어도 하나의 가상머신을 선택하는 단계;
    상기 복수의 컴퓨터 노드들 중에서, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신이 마이그레이션될 컴퓨터 노드를 결정하는 단계; 및
    상기 검출된 컴퓨터 노드로부터 상기 결정된 컴퓨터 노드로, 상기 선택된 적어도 하나의 가상머신을 마이그레이션하는 단계를 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 디바이스.
  20. 제 1 항 내지 제 16 항 및 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
PCT/KR2017/013801 2016-11-30 2017-11-29 가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치 WO2018101736A1 (ko)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2016-0160966 2016-11-30
KR20160160966 2016-11-30
KR10-2017-0161564 2017-11-29
KR1020170161564A KR102010152B1 (ko) 2016-11-30 2017-11-29 가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018101736A1 true WO2018101736A1 (ko) 2018-06-07

Family

ID=62241614

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2017/013801 WO2018101736A1 (ko) 2016-11-30 2017-11-29 가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2018101736A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111813507A (zh) * 2020-07-22 2020-10-23 山东超越数控电子股份有限公司 一种基于sanlock的虚拟机高可用的方法、系统、设备及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225546A (ja) * 2007-03-08 2008-09-25 Nec Corp 仮想装置構成システム、及びその方法
KR20120125039A (ko) * 2011-05-06 2012-11-14 주식회사 케이티 가상머신 디스크 마이그레이션 장치 및 그 방법
KR20120126549A (ko) * 2011-05-12 2012-11-21 성균관대학교산학협력단 가상 머신 마이그레이션 처리 장치 및 방법
JP2016004432A (ja) * 2014-06-17 2016-01-12 富士通株式会社 仮想マシンマイグレーションプログラム、仮想マシンマイグレーションシステムおよび仮想マシンマイグレーション方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225546A (ja) * 2007-03-08 2008-09-25 Nec Corp 仮想装置構成システム、及びその方法
KR20120125039A (ko) * 2011-05-06 2012-11-14 주식회사 케이티 가상머신 디스크 마이그레이션 장치 및 그 방법
KR20120126549A (ko) * 2011-05-12 2012-11-21 성균관대학교산학협력단 가상 머신 마이그레이션 처리 장치 및 방법
JP2016004432A (ja) * 2014-06-17 2016-01-12 富士通株式会社 仮想マシンマイグレーションプログラム、仮想マシンマイグレーションシステムおよび仮想マシンマイグレーション方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KIM ET AL: "QoS Based Migration Scheme for Virtual Machines in Data Center Enviroments", PROCEEDING OF 2008 FALL CONFERNCE ON THE KOREAN INSTITUTE OF INFORMATION SCIENTIST AND ENGINEERS, vol. 35, no. 2, October 2008 (2008-10-01), pages 287 - 288 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111813507A (zh) * 2020-07-22 2020-10-23 山东超越数控电子股份有限公司 一种基于sanlock的虚拟机高可用的方法、系统、设备及介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9250959B2 (en) Recording medium virtual network control method and information processing apparatus for virtual network control
US10628273B2 (en) Node system, server apparatus, scaling control method, and program
JP6787573B2 (ja) 仮想ネットワークファンクション管理装置、システム、ヒーリング方法及びプログラム
CN110865867B (zh) 应用拓扑关系发现的方法、装置和系统
JP6185045B2 (ja) インフィニバンドネットワークにおけるバーチャルマシーンのライブマイグレーションをサポートするためのシステムおよび方法
WO2013133621A1 (ko) 이종의 운영체제를 사용하는 가상화 시스템의 전력 관리 방법 및 장치
WO2014200162A1 (en) Processor module, server system and method of controlling processor module
WO2021118125A1 (ko) 안드로이드 어플리케이션에 의해 실행 가능한 보안 컨테이너 구축 장치, 방법 및 그 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
WO2014119864A1 (en) Software migration method and apparatus in micro-server environment
WO2014142553A1 (ko) 워크 로드에 따라 동적 자원 할당 가능한 상호 연결 패브릭 스위칭 장치 및 방법
US9268593B2 (en) Computer-readable recording medium, virtual machine control method and information processing apparatus
Fukai et al. Live migration in bare-metal clouds
WO2016181424A1 (en) Communication apparaus, system, method, and program
WO2018101736A1 (ko) 가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치
JP6260310B2 (ja) ネットワークスイッチ、ネットワークシステム及びネットワークシステムの制御方法
Guan et al. Performance enhancement for network I/O virtualization with efficient interrupt coalescing and virtual receive-side scaling
JP5813699B2 (ja) 通信システム、管理装置、管理方法および管理プログラム
KR102010152B1 (ko) 가상머신의 마이그레이션을 수행하기 위한 방법 및 장치
Guay et al. Early experiences with live migration of SR-IOV enabled InfiniBand
JP2019028869A (ja) パケット処理機能移行システム、サーバ、パケット処理機能移行方法、及びプログラム
Ning et al. Virtualization I/O optimization based on shared memory
US20210357249A1 (en) Providing physical host hardware state information to virtual machines deployed on the physical host
US9400730B2 (en) Virtual machine system and method of measuring processor performance
WO2021094913A1 (en) Virtual machine migration detection by hosted operating system
WO2019117404A1 (ko) 패킷 전송을 제어하는 서버 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17876307

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17876307

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1