Cloud/Provisioning(6)
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AWS Auto SCaling
Auto Scaling 지금 가입 » Auto Scaling은 사용자가 정의하는 조건에 따라 Amazon EC2 용량을 자동으로 확장하거나 축소합니다. 또한, 수요가 급증할 경우 사용 중인 Amazon EC2 인스턴스의 수를 원활하게 늘려 성능을 유지하고 수요가 감소할 경우 인스턴스 수를 자동으로 줄여 비용을 줄일 수 있습니다. Auto Scaling은 사용량이 시간, 일 또는 주 단위로 바뀌는 애플리케이션에 특히 적합하고 Amazon CloudWatch에서 활성화할 수 있습니다(Amazon CloudWatch 요금 외에 추가 비용 없음). 사용 사례 Amazon EC2 클라우드 자동 조정 Auto Scaling을 사용하면 애플리케이션의 수요 곡선에 따라 용량 조정이 가능하므로 사전에 Amazon EC2..
2013.12.30 -
Dynamic Resource Allocation via Distributed Decisions in Cloud Environment
Dynamic Resource Allocation via Distributed Decisions in Cloud Environment Trieu C. Chieu and Hoi Chan IBM T. J. Watson Research Center 19 Skyline Drive 본 논문은 Dynamic Resource 프로비저닝을 하기 위한 구조로써 Physical 리소스들이 자기 스스로의 현재 작업부하 상태를 판단하여, 리소스 배포 규모를 결정하는 아이디어를 담은 내용이다. CLASSICAL CENTRALIZED DECISION MAKING PROVISIONING AND SCALING SYSTEM 아키텍처의 설계는 Load-Balancer와 V..
2013.12.07 -
Compute Node Using Zookeeper
- Openstack Compute Node에는 다수개의 가상머신(서버)를 생성 가능 - Openstack Compute 리소스를 활용하는 응용프로그램 클라이언트 측면에서 서버 투입/제거 시에 대한 이벤트 처리, 서버 모니터링, 분산 락 처리, 장애 상황 판단등에 대한 해결책이 필요 - Zookeeper을 통해 서버를 관리함으로써 이를 해결, 뿐만 아니라 단일 Private 클라우드 플랫폼의 자원 뿐만 아니라 다 수개의 클라우드 플랫폼의 자원간의 분산 처리 가능 - 서버 자원 뿐만 아니라 Storage Node에 대한 적용도 가능할 것으로 예상됨 - Openstack의 NOVA는 Client에 리소스를 Static Resource Provisioning을 함, 즉 이미 사전에 정해진 고정 크기의 리소스를..
2013.12.06 -
Evaluation of Redundancy Driven Provisioning for Hypervisors with Locally Attached Storage
Evaluation of Redundancy Driven Provisioning for Hypervisors with Locally Attached Storage - Andrzej Kochut, Alexei Karve IBM T.J. Watson Research Center 본 논문은 인스턴스에서 사용중인 이미지를 다른 인스턴스에서 재조립하여 사용하는 모델에 대해 유효성을 평가한 논문이다. Virtual Machine Provisioning System Architecture 시스템은 4개의 주요 컴퍼넌트로 이루어 구성되는데, Virtual Machine Provisioning Manager, Storage Server, Virtualized host running Hypervisor, Virtual M..
2013.10.24 -
VDN: Virtual Machine Image Distribution Network for Cloud Data Centers
VDN: Virtual Machine Image Distribution Network for Cloud Data Centers - P2P구조의 VM이미지 배포에 대한 프레임워크 설계 System Design 가상머신 이미지 데이터를 분포할 때, 전체 가상 머신 이미지 파일 대신에 청크 단위로 분포한다. 가상머신 이미지를 고정크기 또는 가변크기의 청크로 분활 한다. 그리고 각 청크에 대한 위치 정보를 유지해야 할 필요가 있는데 이 정보를 메타데이타라 한다. 메타데이타를 관리하는 방법은 크게 두 가지 방법이 있는데, 첫 번째 방법은 중앙에서 메타데이타 서버를 운영하여 메타데이타 서버로부터 직접 받아오는 방법이며, 두 번째 방법은 본 논문에서 제시하는 VDN-TAPO방식인DHT 분산해시 테이블을 이용하여 트리..
2013.10.23 -
Rapid Provisioning of Cloud Infrastructure Leveraging Peer-to-Peer Networks
Rapid Provisioning of Cloud Infrastructure Leveraging Peer-to-Peer Networks - P2P방식의 가상머신 이미지 프로비저닝 시스템 본 논문에서는 P2P 방식을 사용하는 대표적인 프로토콜인 BitTorrent를 이용하여 Image를 배포하는 구조에 있어서 서버-클라이언트 구조가 아니라 클라이언트-클라이언트간의 P2P 이미지 파일 공유 방식 시스템을 논의 한다. System Overview 1) Seed 생성 및 초기 이미지 파일 배포 단계 : 먼저 클라우드 프로비저닝 서버(Cloud Provisioning Server)는 이미지 파일을 배포 하기 위하여 이미지 파일의 메타정보를 포함하는 토렌트(Seed) 파일을 만든다. 이 파일에는 트래커의 URL주소..
2013.10.23