적응형 자원 협업 프레임워크(ARCF)(1)

적응형 자원 협업 프레임워크(ARCF) 기술 연구 - 서비스 성능 및 비용을 보장하기 위한 이종 멀티 리소스 관리 및 할당 기술 연구

클라우드 서비스 명세화 기술 연구

자원 협상 기술 연구

-  사용자가 요청한 VM들이 최대한 가까운(communication cost가 낮은) rack 사이에서 수행될 수 있도록 하는 Network Aware VM placement 휴리스틱 기법을 개발 및 적용

-  자원 프로파일링 기술을 통해 각 이종 자원의 성능을 평가하여 사용자가 요청한 VM들이 최대한 좋은 성능(e.g. 수행시간)의 rack에서 수행될 수 있도록 하는 Computing Aware VM Placement 휴리스틱 기법 개발 및 적용

-  클라우드 서비스 사용자의 자원 요구 히스토리를 바탕으로 최적의 RVM 개수를 조절하는 ARRS 기술 개발 및 적용

-  확보된 RVM의 이용율을 최대화 하기 위한 A3R 기술 개발 및 적용

GUI Workflow Interface Workflow Application

SLA Deadline Budget

기대 효과 -  클라우드 서비스 명세화 기술이 제공하는 Computing, Network Performance을 고려한 최적 가상 자원 배치 기

술과 자원 협상 기술이 제공하는 예약형 가상 자원 운용 기술을 통해 클라우드 서비스 사용자가 원하는 QoS를 만족하면서 자원 사용 비용을 절감할 수 있다.

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적응형 자원 협업 프레임워크(ARCF)(2)

우수성

• 자원 협업 프레임워크(ARCF)의 핵심 기술 개발 및 소프트웨어 설계서 산출-  자원 협업 프레임워크(ARCF) SRS, SDD, STR, 소스 프로그램

• SCI급 국제 논문 2건 (Impact Factor : 1.5 이상)-  IEEE Transactions on Biomedical Engineering SCI 저널 1건-  IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics SCI 저널 1건

• SCI급 학회 1건-  ACM ICUIMC 2014 학회

• 지식재산권 실적: 특허 등록 1건, METHOD AND APPARATUS FOR RESOURCE MANAGEMENT IN GRID COMPUTING SYSTEMS

• SW 등록: SW 등록 1건, 예약형 가상 머신 기반 클라우드 자원 공급 브로커

추진 실적

연구 목표

• 클라우드 서비스 명세화 기술 연구-  이종 클라우드 환경에서 서비스 사용자가 직접 고려할 수 없는 클라우드 서비스의 QoS(Computing, Network Performance)를 고려한 최적 가상 자원 배치 기법 개발을 통한 서비스 품질 보장

-  클라우드 서비스 명세화 기술을 통해 이종 클라우드 환경에서 네트워크 기반 최적 가상 자원 배치로 Active Works 워크플로우 응용 수행에 대해 데이터 전송 지연 기존 대비 50% 이상 감소 달성

• 자원 협상 기술 연구-  Marginal Cost 기반 가상 자원 예약 기법 및 A3R 기반 예약 자원 운용 기법 개발을 통한 클라우드 서비스 사용자의 비용 절감

-  자원 협상 기술을 통한 최적 자원 예약 및 가상 자원 풀 관리를 통한 약 비용 절감율 20% 달성

v   서비스 성능 및 비용을 보장하기 위한 이종 멀티 리소스 관리 및 할당 기술 연구 - 클라우드 서비스 명세화 기술 연구 - 자원 협상 기술 연구

보유 기술의 연관성

(연구목표 2) 다차원 심장영상 기반 고성능 심혈관 시뮬레이션을 위한 클러스터링 플랫폼 -  다차원 의료 영상 데이터의 처리를 위한 클라우드 가상 머신 자원 관리

Ø  클라우드 서비스 명세화 기술이 제공하는 Computing, Network Performance을 고려한 최적 가상 자원 배치 기술을 기반으로 다차원 의료 영상 데이터의 처리에 대해 신뢰성 있는 QoS까지 보장할 수 있는 가상 자원 마이그레이션 기술로 확장

Ø  의료영상 처리와 같이 고성능 컴퓨팅을 요구하는 Scientific Application(e.g. Genome Analysis, Chemical Analysis App )을 대상으로 연구를 진행했기 때문에 관련이 깊음

(2013.7.1 ~ 2014.6.30)

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