클라우드 환경에서 K-Means 클러스터링 기반 동적 자원 관리 기법의 구현 및 성능 분석
Implementation and Performance Analysis of Dynamic Resource Management Based on K-Means Clustering in Cloud Computing
- 주제(키워드) 클라우드 , K-Means 클러스터링 , 동적 자원 관리 , 최적화 , 성능 분석
- 발행기관 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원
- 지도교수 유헌창
- 발행년도 2022
- 학위수여년월 2022. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과
- 세부분야 해당없음
- 원문페이지 48 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000269353
- UCI I804:11009-000000269353
- DOI 10.23186/korea.000000269353.11009.0001394
- 본문언어 한국어
초록/요약
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이란 원격지 데이터센터에 설치된 서버로부터 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원을 할당받아 IT 서비스를 이용하는 방식이다. 인터넷 접속이 가능한 환경이라면 더 이상 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서든 IT 서비스를 이용할 수 있게 된 것이다. 최근 전 세계적인 비대면 문화 확산에 따라 클라우드 전환이 가속화되고 있으며, 클라우드 사업자가 보유한 인프라 자원은 유한하기 때문에 각 사용자의 서비스 특성에 맞추어 적절한 크기의 자원을 할당 및 관리하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드(Public Cloud) 환경에서는 서비스 특성이 반영되지 않은 정적 자원 관리 기법이 활용되고 있다. 따라서 실제 사용량을 초과하는 잉여 자원의 발생은 필연적이고, 이에 따라 데이터센터 가용 자원이 고갈되면 자원이 부족한 인스턴스는 더 이상 추가 자원을 할당 받지 못하고 서비스 장애가 발생한다. 본 논문에서는 정적 자원 관리 기법의 문제점을 해소하기 위해 클라우드 환경에서 K-Means 클러스터링 알고리즘 기반으로 각 인스턴스에 할당된 자원의 크기를 동적으로 관리하는 기법을 제안한다. 이를 통해 자원을 과다 점유한 인스턴스로부터 잉여 자원을 회수하여 클라우드 인프라의 경제성을 높이고, 자원이 부족한 인스턴스에 효율적으로 재배치하여 안정성을 확보한다.
more목차
1. 서론 1
2. 관련 연구 4
2.1 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 4
2.2 가상화(Virtualization) 5
2.3 인스턴스 프로비저닝(Instance Provisioning) 7
2.4 K-Means 클러스터링 8
2.5 관련 연구 동향 11
3. 클라우드 동적 자원 관리 기법 12
3.1 개요 12
3.2 입력 데이터 12
3.3 K-Means 클러스터링 14
3.4 자원 최적화 전략 수립 및 실행 16
3.5 순서도 18
4. 구현 및 실험 결과 분석 19
4.1 실험 환경 19
4.2 실험 시나리오 19
4.3 시스템 구현 20
4.4 실험 결과 31
5. 결론 및 향후 연구 계획 37
참고문헌 39
