Pre-copy Phase 예측을 통한 효율적인 실시간 가상 머신 마이그레이션 기법
An Efficient Method for Live Virtual Machine Migration Time Using Prediction of Pre-copy Phase
- 주제(키워드) 도움말 가상화 , Live migration
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김성천
- 발행년도 2014
- 학위수여년월 2014. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000053283
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약 도움말
클라우드 시스템은 IaaS(Infrastructure-as-a-Service)를 제공하기 위한 핵심 기술이며 특히 운영 체제 가상화를 통해 실패방지 시스템의 구현 및 자원의 효율성이 올라가기 때문에 낮은 TCO(total cost of ownership)를 보장한다. 운영 체제 가상화를 이용할 경우 로드 벨런싱 및 내고장성 문제를 해결하기 위해 가상화된 시스템을 관리할 필요가 있는데 실시간 가상 머신 마이그레이션은 그러한 방법들 중 하나이다. 하나의 가상화 호스트에서 다른 호스트로 가상 머신을 이동하는 기술인 실시간 가상 머신 마이그레이션은 기존의 가상 머신 마이그레이션에 비해 구동 중지 시간을 줄이는 기술이나 네트워크 자원을 오랜 시간 소비한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 실시간 가상 머신 마이그레이션의 수행 단계중 하나인 pre-copy phase의 수행 회수 예측을 이용한 마이그레이션 기법을 제안한다. 이 방법은 마이그레이션 도중 실제로 측정되는 네트워크 속도와 수정되는 메모리의 용량을 이용하여 pre-copy phase의 예상 반복 회수를 구한 다음 이를 이용하여 다음 phase의 진행 여부를 판단한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 이 방법이 증가하는 입출력으로 인해 발생하는 다양한 환경에서 전체적으로 봤을 떄 최대 15.25%의 마이그레이션 시간을 줄이는 데에 효과가 있다는 것을 보였다.
more초록/요약 도움말
Cloud system has been studied for the technology for providing IaaS(Infrastructure-as-a-Service). Especially, OS virtualization guarantees low TCO(Total Cost of Ownership) for IaaS because it has strength of fault-tolerance and resource efficiency. Live virtual machine migration is one of core technologies which handles load balancing and fault-tolerance with low downtime. Although live virtual machine migration just moves virtual machine into another hardware within few downtime, it can cause more network traffic because of longer migration time. In this thesis, a live virtual machine migration scheme is suggested to reduce migration time through predicting iterations of pre-copy phase. The number of iterations of pre-copy phase is determined using actual network speed and weighted dirty page rate. Finally, stop condition of pre-copy is decided by the expected number of iterations. Compared to formal scheme, It is shown that the algorithm is efficient for the situation which I/O events are frequently occurred. It is demonstrated that the algorithm reduces migration time efficiently up to 15.25%.
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