[논문 리뷰] Technical solutions to resources allocation for distributed virtual machine systems

Ha Huy Cuong Nguyen, Van Thuan Dang외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 02. 16.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 29인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 분산 가상 머신(DVM) 시스템에서 효율적이고 死록이 없는 자원 할당을 위한 기술적 프레임워크를 제안한다. 실시간 상태 모니터링과 서버 간 통신을 통해, 동적 자원 상태 체크리스트를 유지하고 메시지를 통해 상태 업데이트를 전파함으로써 사전에 사전 차단하고, 지연 없이 자원 할당을 보장한다.

ABSTRACT

Virtual machine is built on group of real servers which are scattered globally and connect together through the telecommunications systems, it has an increasingly important role in the operation, providing the ability to exploit virtual resources. The latest technique helps to use computing resources more effectively and has many benefits, such as cost reduction of power, cooling and, hence, contributes to the Green Computing. To ensure the supply of these resources to demand processes correctly and promptly, avoiding any duplication or conflict, especially remote resources, it is necessary to study and propose a reliable solution appropriate to be the foundation for internal control systems in the cloud. In the scope of this paper, we find a way to produce efficient distributed resources which emphasizes solutions preventing deadlock and proposing methods to avoid resource shortage issue. With this approach, the outcome result is the checklist of re-sources state which has the possibility of deadlock and lack of resources, by sending messages to the servers, the server would know the situation and have corresponding reaction.

연구 동기 및 목표

• 지역적으로 분산된 자원 풀을 가진 글로벌 분산 가상 머신 시스템에서 자원 경쟁과 사전 장애가 심각한 문제인 자원 할당 과제를 해결하기 위해.
• 원격 가상 자원의 정확하고 적시에 할당될 수 있도록 신뢰할 수 있는 내부 제어 메커니즘을 설계하기 위해.
• 위험한 할당 상태를 사전에 식별하여 자원 부족과 사전 장애를 방지하기 위해.
• 메시지 기반 협업을 통해 분산 서버가 자원 상태 변화에 자율적으로 반응할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 모든 참가 서버의 자원 상태에 대한 동적 체크리스트를 구성하여 사전 장애 및 자원 부족 조건을 추적한다.
• 서버 간 상태 업데이트 메시지를 교환하여 자원 가용성과 사용량에 대한 동기화된 인식을 유지한다.
• 자원 할당 상태에 대한 실시간 정보를 시스템 내 모든 노드에 전파하기 위해 메시지 전달 메커니즘을 사용한다.
• 중앙 집중식 모니터링 논리가 체크리스트를 평가하여 시스템 장애로 이어지기 전에 고위험 할당 시나리오를 탐지한다.
• 기존 클라우드 인프라와 통합되어 자원 활용도를 최적화하고 전력 및 냉각 비용을 줄여 녹색 컴퓨팅을 지원한다.
• 제어 논리를 다수의 서버에 분산시켜 확장성과 장애 내성에 중점을 둔다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지역적으로 분산된 자원 풀을 가진 분산 가상 머신 시스템에서 자원 할당을 어떻게 사전 장애 없이 수행할 수 있는가?
• RQ2 분산 환경에서 자원 부족과 잠재적 사전 장애를 조기에 탐지할 수 있는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 서버 간 통신을 어떻게 활용하여 시스템 전반에서 일관된 자원 상태 가시성을 유지할 수 있는가?
• RQ4 신뢰할 수 있고 적시에 원격 가상 자원을 할당하기 위해 필요한 기술적 구성 요소는 무엇인가?
• RQ5 제안된 솔루션은 시스템 효율성을 어떻게 향상시키고 녹색 컴퓨팅 목표를 지원하는가?

주요 결과

• 제안된 시스템은 분산 서버 전반의 실시간 자원 상태 체크리스트를 유지함으로써 사전 장애 시나리오를 성공적으로 탐지하고 방지한다.
• 메시지 전달 메커니즘이 자원 상태 변화를 신속하게 전파하여 할당 충돌이 발생하기 전에 서버가 대응할 수 있도록 한다.
• 잠재적 부족을 사전에 식별하고 완화함으로써 자원 고갈 위험을 줄인다.
• 프레임워크는 자원 활용도를 효율적으로 높여 클라우드 환경에서 전력 및 냉각 비용을 감소시킨다.
• 확장성이 있으며 기존 클라우드 제어 시스템에 통합되어 신뢰성 향상에 기여한다.
• 탈중앙화된 상태 모니터링을 통해 분산 가상 머신 환경에서의 개선된 장애 내성과 협업 능력을 입증한다.