To reduce operational costs in computing service, there have been many researches on resource utilization improvement. In cloud computing environment, virtualization technology, coupled with virtual machine migration, can improve resource utilization of physical machines by server consolidation. Cloud service providers will consolidate virtual machines in order to reduce number of physical machines running, therefore reducing their operational cost. Capacity of resources used by virtual machines can be set by users who schedule their tasks, minimizing resource waste by underutilization. However, it is difficult for a user to find the optimal virtual machine with respect to the resource capacity in minimal cost. To solve this problem cloud service broker is required between users and cloud service providers. Task scheduling in cloud service broker solves finding virtual machine with lowest cost and can satisfy SLA. Previous methods using mixed integer programming has difficulties with complexity and as system get larger and more complex, it cannot solve online. In this paper, with preliminary experiment, we show that vector modeling on virtual machine types and tasks can be applied and used in VM management. Operations such as vector sum and vector dot product have low complexity and are effective in calculating expected performance in task consolidation. We proposed VM vector management scheme which balances resource usage between different resource components. We evaluated our scheme with experiment and verified that it has improvement in terms of cost and performance.
컴퓨팅 자원을 제공하는 서비스에서 비용 절감을 위해 주어진 자원의 사용률을 높이기 위한 많은 연구가 있어왔다. 클라우드 컴퓨팅의 근간이 되는 가상화 기술은 하나의 물리 머신에 여러 개의 가상 머신을 실행하는, 서버 통합을 통하여 기존 물리 자원의 사용률을 높일 수 있었다. 또한, 가상 머신에 할당하는 자원의 양을 조절할 수 있게 됨으로써, 필요한 양만큼의 자원만 할당하는 것도 가능해졌다. 하지만, 클라우드 서비스 제공자들이 제공하는 수많은 VM 타입들 중에 사용자 애플리케이션들의 QoS를 만족 시키면서도 가장 저렴한 자원을 실시간을 찾아내는 것은 복잡한 문제이다. 이러한 문제를 풀기 위해서 클라우드 서비스 브로커가 필요하게 된다. 클라우드 서비스 브로커의 스케쥴링 모듈에서는 SLA조건을 만족하면서 가장 저렴한 자원을 찾는 문제를 풀게 된다. 기존의 MIP를 이용한 최적화 기법은 시스템이 복잡해질수록 계산 시간이 길어져서 실시간으로 스케쥴링하는 것이 힘들어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 실험을 통해 벡터 모델로 가상 자원과 실행되는 작업을 관리하는 것이 가능한 것을 확인하고, 벡터 합과 벡터 곱의 연산을 통해 작업 통합에 필요한 성능 예측 계산을 수행하는 방법을 제안하였다. 가상 머신 벡터 관리 기법을 제안하여 서로 다른 자원간의 사용률을 각각 고려하여 균형이 이루어지도록 하여 자원 낭비를 최소화하였다. 그리고, 실험을 통해 비용 절감과 성능 향상을 확인하였다.
