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문제 정의
- 퍼지이론은 수식으로 정의하거나 표현하기 어려운 인간의 언어, 사고를 수학적으로 다루기 분야에서 적용되며, 퍼지 로직은 마이그레이션 시 다수 metric을 고려하여 동적으로 변화는 자원의 상황을 반영한 이에 본 논문에서는 다수의 Metric 을 고려한 퍼지 이론 기반의 마이그레이션 타겟 머신 선정 방법으로 타겟 머신 선정 시 우선순위를 고려하여 선정한다. 또한 에너지 효율까지 고려하는 것이 목적이다.
- 본 논문에서는 실시간 마이그레이션을 통해 성능 향상을 위한 요소들을 정의하고 그 요소들을 복합적으로 고려할 수 있는 구조를 제시하고자 한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 실시간 마이그레이션은 데이터 센터 내에서 자원을 효율 적으로 관리할 수 있도록 하는 기술로 본 논문에서는 퍼지이론 기반의 타겟머신을 선정하는 방법에 대해 제안하였다. 향후 연구에서는 제안한 Muti-Metric 기반의 구조를 개선하여 다양한 데이터 센터에 적용하는 것이 목표이다.
- 마이그레이션 시 다수의 metric을 고려하지 않아 데이터 센터 내의 비용(에너지 ,마이그레이션)과 마이그레이션 성능/QoS 간격이 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 성능과 에너지 사이의 간격을 줄이고 다양한 metric을 고려할 수 있는 구조를 제안하고자 한다.
- 실시간 마이그레이션은 데이터 센터 내에서 자원을 효율 적으로 관리할 수 있도록 하는 기술로 본 논문에서는 퍼지이론 기반의 타겟머신을 선정하는 방법에 대해 제안하였다. 향후 연구에서는 제안한 Muti-Metric 기반의 구조를 개선하여 다양한 데이터 센터에 적용하는 것이 목표이다.
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