공공기관 대규모 Private 클라우드에서 효율적인 VDI서비스를 위한 가상머신 할당 및 배치 기법
A Virtual Machine Allocation and Placement Technique for Efficient VDI Services in the Public Institutions Large Private Clouds
- 주제(키워드) 가상머신 , 클라우드 , VDI , Private 클라우드 , 부하 분산 , 로드 밸런싱 , 가상머신 할당 , 가상머신 배치 , Virtual Machine , Clouds , VDI Private Cloud , Load Balancing , Virtual Machine Allocation , Virtual Machine Placement
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 낭종호
- 발행년도 2020
- 학위수여년월 2020. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- UCI I804:11029-000000065125
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 공공기관 대규모 Private 클라우드에서 효율적인 VDI 서비스를 위하여 사용자의 가상머신 사용 패턴을 고려한 가상머신 할당 및 배치 알고리즘을 제안하고, 실제 운영 환경에서의 실험 및 성능 분석을 통하여 그 유용성을 증명한다. 이를 위하여 본 논문에서는 실제 운영되는 Private 클라우드 상에서의 VDI 서비스 사용자의 가상머신의 시간적 생성 요구 패턴 및 생성된 각 가상머신이 필요로 하는 자원 요구 사항의 변동성을 분석한다. 이런 분석을 바탕으로 제안한 가상머신 할당 및 배치 알고리즘에서는 (1) 호스트와 가상머신의 자원 사용률을 주기적으로 모니터링 및 수집한 후 로그 데이터를 데이터베이스에 축적하고, (2)이를 바탕으로 각 사용자의 가상머신 자원 사용량 로그 데이터 분석을 통하여 필요한 자원 사용률을 예측하고, (3) 예측한 자원 사용률을 기반으로 특정 (Dedicated) 노드로의 가상머신 정적 배치 및 특정 사용자에 가상머신 정적 할당, 가상머신이 배치된 풀(Pooled)에 속한 노드의 가상머신을 사용자에게 할당하여 각 노드의 부하를 균등하게 유지할 수 있도록 한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 11,000대의 가상머신이 수행되는 환경에서 실험데이터를 수집하여 실험한 결과 본 논문에서 제안한 가상머신 할당 및 배치 알고리즘이 기존 부하 분산 알고리즘에 비하여 가상머신의 자원 사용량을 모든 호스트들에 공정하게 할당하여, 동일한 자원 사용량을 갖는 환경에서 호스트의 최대 자원 사용량은 약 10% 이상 줄여 호스트의 사용 가능한 자원을 확보함으로써 호스트의 과부하로 인한 성능저하의 위험성을 낮출 수 있음을 증명하였으며, 호스트 간의 자원 사용량 표준편차는 약 8% 이상 줄임으로써 호스트의 부하를 공정하게 분산하여 호스트가 가지는 부하의 평균치 및 최대치에 대하여 효과적인 부하 분산을 이루었다. 본 연구에서 제안한 방법은 실제 Private 클라우드 환경에서 VDI 서비스를 제공하는 시스템을 구축할 시에 시스템 구성 및 운영 시 가상머신의 할당 및 배치 알고리즘을 결정하는데 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
more초록/요약
In this thesis, we propose virtual machine allocation and placement algorithm considering user's virtual machine usage patterns for an efficient VDI service in large private cloud of public institutions, and prove its usefulness through experimentation and performance analysis in actual operating environment. To this end, this thesis analyzes the pattern of time-creating demand of virtual machines by VDI service users on a real-world operating private cloud and the variability of the resource requirements required by each virtual machine created. Based on this analysis, the proposed virtual machine allocation and placement algorithm (1) periodically monitors and collects resource utilization from the host and virtual machines, then accumulates log data into the database, and (2) uses each user's virtual machine resource usage data to estimate the required resource utilization. (3) In addition, based on the predicted resource utilization, the static placement of virtual machines to specific nodes and the static assignment of virtual machines to specific users, and the assignment of virtual machines to users from nodes in the pool in which the virtual machines are placed, so that the load on each node remains even. After collecting and experimenting with experimental data in an environment where 11,000 virtual machines are actually performed to evaluate the performance of the proposed algorithm, the virtual machine allocation and placement algorithm proposed in this thesis fairly allocates the resource usage of the virtual machine to all hosts relative to the existing load balancing algorithm, thereby reducing the maximum resource usage of the host by more than 10% in an environment with the same resource usage, thereby reducing the risk of under loading of the host. By reducing the resource usage standard deviation between hosts by more than 8%, the load on the host was fairly distributed, resulting in an effective distribution of the average and maximum load on the host. The method proposed in this study could be useful in determining the layout algorithm in system configuration and operation when building systems that provide VDI services in real-world private cloud environments.
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