초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 과제는 클라우드 서비스에 필요한 데스크탑 가상화의 성능을 분석하고 고 성능을 지원하기위한 최적화 기법을 개발하는 것이 최종 목표이다. 또한, 가상화 성능을 향상시키기 위해 SSD를 효율적으로 통합할 수 있는 방안을 연구하며, 서버의 물리적 자원들을 효율적으로 분배하는 방안을 제시함으로써 컴퓨팅 자원 운용과 데이터 관리에 효과적인 기술을 개발하는 것을 연구 목적으로 한다.

연구결과
가상화 시스템은 게스트, 하이퍼바이저, 호스트등 다중구조를 이루어져 있다. 따라서 각 요소에서 소요되는 시

연구의 목적 및 내용
본 과제는 클라우드 서비스에 필요한 데스크탑 가상화의 성능을 분석하고 고 성능을 지원하기위한 최적화 기법을 개발하는 것이 최종 목표이다. 또한, 가상화 성능을 향상시키기 위해 SSD를 효율적으로 통합할 수 있는 방안을 연구하며, 서버의 물리적 자원들을 효율적으로 분배하는 방안을 제시함으로써 컴퓨팅 자원 운용과 데이터 관리에 효과적인 기술을 개발하는 것을 연구 목적으로 한다.

연구결과
가상화 시스템은 게스트, 하이퍼바이저, 호스트등 다중구조를 이루어져 있다. 따라서 각 요소에서 소요되는 시간에 따라 애플리케이션 성능이 좌우되는 문제점을 가지고 있다. 본 과제에서는 우선 각 요소에서 걸리는 입출력 오버헤드들을 분석하고 구조에 맞는 최적화기법을 제시함으로써 전체적인 시스템 성능을 향상시키고자 하였다. 이는 가상머신과 하이퍼바이저, 호스트가 차지하는 시간비중을 측정하고 각 캐시타입에 따른 입출력 경로와 페이지 처리를 분석하는 내용을 포함한다. 2차년도에서는 이미 가상화 환경에서 논리볼륨설정(LVM)과의 처리과정을 분석하였다. 둘째, 이러한 분석을 바탕으로 QEMU와 하이퍼바이저 단계에서 성능을 향상시킬 수 있는 최적화 모듈을 개발하였다. 즉, 하이퍼바이저의 블록 입출력 과정을 본 과제의 1차년도에서 개발한 가상화 모니터링 모듈과 결합하여 사용빈도가 높은 데이터를 가상화 캐시에 저장하여, 빠른 데이터 접근을 가능하게 하였으며, 스토리지의 접근 횟수를 줄여 하드웨어의 부하를 낮출 수 있도록 하였다. 또한 데이터의 중요도에 따라 입출력 데이터를 효율적으로 분배함으로써 맞춤형 성능을 산출할 수 있는 기법을 개발하였다. 셋째로, 가상화 시스템을 구성하는 호스트 서버의 성능 향상을 위해 SSD와 통합한 최적화 모듈을 개발하였다. 우선 파일의 우선순위에 따라 호스트의 이기종 저장장치에 데이터를 분배하는 기술을 개발하였으며, 이를 커널의 블록단위로 확대시켜 보다 융통성있고 투명한 모듈로 구현하였다. 더욱이 스토리지를 구성하는 SSD의 저장공간 확대를 위한 중복데이터제거 모듈을 개발하였다. 마지막으로 가상머신 간에 효율적으로 물리적 자원을 분배하는 모듈을 개발함으로써 안정적인 컴퓨팅 자원 운용이 가능하도록 하였다. 본 과제의 연구결과는 10개의 전문학술지 (SCI/SCIE포함), 5개의 특허출원 및 다수의 학술대회 논문에 게재되었다.

연구결과의 활용계획
-본 과제의 가상화 관련 기술들은 본 연구진이 협력하고 있는 기업 및 데이터 센터에 활용될 예정이다. 특히, 본 연구진이 소속된 빅데이터 센터에서 본 과제에서 개발한 가상화 모니터링 모듈을 사용할 예정이며, 센터 서버를 활용하고 있는 기업들의 애플리케이션 성능향상을 위해 본 연구에서 개발한 최적화 기법을 테스팅할 예정이다.
-본 과제의 SSD 관련연구결과는 국내 스토리지 회사에서 관심을 가지고 있는 내용이다. 따라서 본 연구결과를 상용화할 수 있는 방안을 다각도로 모색할 예정이다.
-이런 기술들을 개발한 인력들은 국내 IT산업에 대한 국가 경쟁력을 강화하는데 큰 역할을 할 것이다.

(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

Purpose&contents
The primary objective of this research is to analyze I/O bandwidth of VDI that is the essential aspect of cloud computing. Furthermore, to accelerate virtualized I/O throughput, we propose a way of integrating SSD on the host server and of distributing physical server resources a

Purpose&contents
The primary objective of this research is to analyze I/O bandwidth of VDI that is the essential aspect of cloud computing. Furthermore, to accelerate virtualized I/O throughput, we propose a way of integrating SSD on the host server and of distributing physical server resources across virtual machines.

Result
VDI is composed of multiple software layers, including guest kernel, hypervisor and host kernel. As a result, application throughputs on VM significantly depend on time consumed on each component. First, this research is to analyze the I/O overhead incurring at each component and to propose the appropriate optimization scheme necessary for enhancing the overall system performance. This includes to evaluate the application overhead taking place in the guest kernel, hypervisor, and host kernel and also to analyze several cache types and page usages supported in VDI. In the second period of this research, we already scrutinized the effect of the logical volume management of host server in the virtualized environment. Secondly, by using those researches, we developed the several optimizations to increase I/O bandwidth at the hypervisor layer. By utilizing the virtualized monitoring module implemented at the previous period, we could catch the data retaining the high access frequency in memory and use them for further application requests. This is capable of accessing the desired data fast and of reducing the storage overhead in the host server. Also, we implemented the other optimization that can distribute I/O bandwidth across VMs, according to the application importance executing on VM. Thirdly, we tried to integrate SSD in the host server in a cost effective way, to speed up the virtualized I/O throughput. We first prioritized data per file and assigned to SSD address spaces. Such a scheme went further to classify blocks in the host kernel to redistribute several SSD address spaces. Those schemes are combined with SSD deduplication modules to save SSD storage capacity. Finally, we developed the physical resource distribution algorithm to efficiently assign physical resources to virtual machines. Our results are published in ten journals, five patents, and several conference proceedings.

Expected Contribution
-Our research results are supposed to be used in a company and data center we are cooperating with. Especially, the data center managed at our university is to use the virtualized monitoring system developed in this reseach. Also, our optimization schemes are to be used in the data center to enhance the application performance of host servers.
-Our SSD related result is considered to be used in the storage company that we are cooperating with. We will perform the testing process to verify its effectiveness.
-Also, the research people those who have been involved with this project would contribute to enhance the national competitiveness in IT industry

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 6
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 9
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 93
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 95
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 96
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 99
• 8. 참고문헌 ... 100
• 9. 연구성과 ... 102
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 107
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 107
• 12. 기타사항 ... 107
• 별첨1 대 표 연 구 실 적 ... 108
• 별첨2 세부 목표 관련 증빙 ... 126
• 끝페이지 ... 181