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클라우드 컴퓨팅 환경에서 단일 서버는 자원 효율화를 위해 다수의 가상 머신을 수용한다. 에너지와 자원 효율화 정 책에 따라서 서버에 가상 머신을 배치해야 한다. 본 논문은 체온 손실을 최소화하려는 황제 펭귄의 행동에 기반한 가상 머신 배치 알고리즘을 제안한다. 가장 큰 열손실을 겪은 펭귄은 강한 외부의 바람을 피하기 위해서 지속적으로 집단 내에서 이동한다. 제안한 알고리즘은 먼저 전력 소비를 절감하기 위해서 가상 머신을 배치하되, 열섬이 발생할 것으로 예상되는 서버에 있는 가상 머신은 온도가 낮은 다른 서버로 이주시킨다. 본 논문은 서버와 랙 단위의 가상 머신 배치 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 두 알고리즘은 기존 알고리즘과 유사한 수준으로 전력을 소비하면서 가상 머신이 더 분산되어 배치되었다. 랙 단위의 가상머신 배치 알고리즘을 적용한 경우, 서버별 전력 소비의 편차가 가장 적어 열섬 방지에 더 우수한 것으로 확인되었다.

In cloud computing environment, a single server accommodates multiple virtual machines for resource efficiency. It is necessary to place virtual machines on servers according to the energy and resource efficient policy. This paper proposes a virtual machine placement (VMP) algorithm based on the emperor penguins’ behavior, which attempts to minimize loss of penguins’ body temperature. Penguins with the greatest heat loss continuously move in their group against strong external winds. The proposed algorithm attempts to place virtual machines on servers for minimizing power consumption, and periodically migrate virtual machines on the server, which possibly occurs a heat island, to a server with low temperature. This paper proposes server-based and rack-based VMP algorithms. Simulation results show that the two proposed algorithms consumed server power similar to the existing algorithm while virtual machines were placed in a mostly distributed way. In case of applying the rack-based VMP, the difference in power consumption among servers is the smallest so that this algorithm is considered to be the most suitable for preventing the heat island.

In social media services and social network services, it is necessary to collect, analyze and process their big data with low maintenance cost. Therefore, distributed-parallel data processing on cloud platform is getting spotlight as useful solution for them. In this paper, we present a new architecture of DIVE-C: DIstributed-parallel Virtual Environment on Cloud computing platform for distributed parallel data processing applications which offers a transparent virtual computing environment in order to provide a way easy to launch user’s distributed parallel applications. It hides the complexity of the cloud, and helps users to focus on their new applications and core services. DIVE-C uses agent-based resource management scheme to configure VM resources and application deployment for offering various distributed-parallel application models. VM resources are automatically provided by unified cloud management layer. Furthermore, an easy-to-use web interface of DIVE-C offers convenience to users. We implemented a prototype of DIVE-C, and its experiment results show the competitive performance of DIVE-C for dynamic resource and virtual computing environment provisioning for various data processing models.

Internet-based virtual computing environments (iVCE) are open, anonymous and dynamic in nature. Such characteristics bring about threats and vulnerabilities in providing trusted services and improving resource utilization. Therefore, a dynamic trust model for distinguishing service and recommendation is proposed. In this paper, we analyze multidimensional decision factors related to the evaluation of autonomous node, such as user satisfaction, reward function, punishment function and time decay function. According to the network connection degree of node, our model assigns a new trust weight that specifically describes the relationship between network and trust in iVCE. We then propose a dynamic quantitative model for measuring different kinds of trust. Simulation results indicate that our model can effectively cope with malicious behavior and exhibits evident advantages in resource utilization compared with existing models.

High Performance Computing (HPC) needs enormous amounts of computing power for short periods of time. While High Throughput Computing (HTC) is suitable for huge number of jobs with considerable execution time. Many academic as well as industry researchers use HTC based computing resource for scientific or computing applications to simulate and calculate their results. In order to reduce power consumption and increase the utilization of computing resources, virtualization is one of the options. While general performance on virtual environment is not better than physical machine environment because of hypervisor overhead. In this paper, we present the performance difference of several configurations of CPU and Job running time between physical based HTCondor cluster and Virtualized HTCondor cluster environment.

Load balancing of virtual machines is one of the most significant issues in cloud computing research. A common approach is to employ intelligent algorithms such as Ant Colony Optimization (ACO). However, there are two main issues with traditional ACO. First, ACO is very dependent on the initial conditions, which might affect the final optimal solution and the convergence speed. To solve this problem, we propose to employ Genetic Algorithm (GA) for ACO initialization. Second, ACO could arrive at local optimal point, and the convergence speed is typically low. Along this line, we introduce the idea of Simulated Annealing (SA) to avoid local optimal and accelerate the convergence. Lastly, our experiments show that our improved ACO achieves good performance in load balancing.

A variety of faults may cause performance degradation or even downtime of virtual machines (VMs) under Cloud environment, thus lowering the dependability of Cloud platform. Detecting anomalous VMs before real failures occur is an important means to improve the dependability of Cloud platform. Since the performance or state of VMs may be affected by the environmental factors, this article proposes an environment-aware anomaly detection framework (termed EaAD) for VMs under Cloud environment. EaAD partitions all the VMs in Cloud platform into several monitoring domains based on similarity in running environment, which makes the VMs in a same monitoring domain have similar running environment. In each domain, the equipped anomaly detection algorithm detects anomalous VMs based on their performance metrics. In addition, anomaly detection in a certain monitoring domain faces such challenges as multiple anomaly categories, imbalanced training sample sets, increasing number of training samples. To cope with these challenges, several support vector machine (SVM) based anomaly detection algorithms are implemented and equipped in EaAD, including C-SVM, OCSVM, multi-class SVM, imbalanced SVM, online learning SVM. This article conducts experiments on EaAD to test the performance of the adopted detection algorithms and looks into future work.

A major challenge facing cloud computing is virtual resource allocation with dynamic characteristics. Evaluation of a resource allocation strategy using a single aspect can no longer meet the real world demands. We resolve this issue from the perspectives of users and resource providers using a particle swarm algorithm for resource allocation. With this algorithm, we establish an allocation model using the shortest task completion time and the lowest cost as the constraints. The fast convergence rate of the particle swarm algorithm is then used to find the optimal solution for resource allocation. The velocity weight of each particle is self-adaptively adjusted based on the fitness value of each particle, resulting in an improvement in the global optimization and convergence capabilities. Finally, a simulation with the CloudSim platform shows that this algorithm can take into account the completion time and cost, which ensures the minimum cost in the shortest possible time to complete the task to improve resource utilization.

최근 많은 기업들은 IT 비용에 대한 원가절감을 통한 생존전략으로 클라우드 컴퓨팅 기술이 IT 핵심전략기술로 급부상되고 있다. 국내에서는 공공기관을 중심으로 다양한 산업에서 클라우드 컴퓨팅 기술을 점차적으로 도입하고 있는 추세이다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 기술의 실제 도입을 지연되고 있는 가장 큰 장애요소는 보안에 대한 우려 이며, 클라우드 컴퓨팅 활성화를 위해서는 보안 문제에 대한 대응이 시급한 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 가상머신의 취약성 및 보안위협들을 조사하여, 안전한 클라우드 컴퓨팅 을 보호하기 위한 가상머신 보안 취약점 탐지 도구를 제시하고자 한다.

Cloud computing technology as a strategy of survival through cost savings on IT costs, many companies use IT technology as the core strategy. Domestic cloud computing technology in a variety of industries, public institutions gradually introduced in the trend. However, the actual delay the introduction of cloud computing technology, which is the biggest obstacle on the security concerns and respond to security issues in order to enable cloud computing, is urgently needed. In this paper, we investigate the virtual machine's vulnerabilities and security threats, accordingly, propose virtual machine protection for secure cloud computing security vulnerability detection tools.

본 논문에서는 객체 지향 분산 가상 컴퓨팅 환경인 DOVE에 대하여 기술한다. DOVE는 독립적인 분산 객체들이 메소드 호출을 통하여 서로 상호 작용하는 분산 객체 모델을 기반으로 설계되었으며, 다수의 이기종 머신들로 구성된 분산 환경을 하나의 논리적인 단일 가상 컴퓨터로 사용자에게 제공함으로써 원격지에 있는 분산 객체들이 하나의 가상 컴퓨터에 존재하는 것처럼 사용할 수 있도록 한다. 또한, 병렬성, 이기종 환경, 객체 그룹, 단일한 네임 서비스, 그리고 오류 허용 등의 지원을 통하여 병렬 프로그램 개발을 위한 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 병렬성은 다양한 메소드 호출, 객체 그룹을 통한 다중 메소드 호출, 다중 쓰레드 구조 그리고 여러 동기화 구조를 사용함으로써 효과적으로 지원되며, 자동화된 데이타 변환 코드 생성, IDL 컴파일러를 통한 stub와 skeleton 객체 생성 그리고 객체 관리자를 통한 객체 라이프 관리와 네임 서비스를 통하여 이기종 간 호환성 문제를 해결하였으며 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 자치성 있는 분산 객체와 다중 레이어 구조 그리고 분산화된 네임 서비스와 객체 관리 구조를 사용함으로써 확장성과 보수성이 향상되었으며, 비동기방식의 사건 및 예외 처리 통한 오류 탐지 및 확인 기능을 제공한다.

In this paper we present a Distributed Object oriented Virtual computing Environment, called DOVE which consists of autonomous distributed objects interacting with one another via method invocations based on a distributed object model. DOVE appears to a user logically as a single virtual computer for a set of heterogeneous hosts connected by a network as if objects in remote site reside in one virtual computer. By supporting efficient parallelism, heterogeneity, group communication, single global name service and fault-tolerance, it provides a transparent and easy-to-use programming environment for parallel applications. Efficient parallelism is supported by diverse remote method invocation, multiple method invocation for object group, multi-threaded architecture and synchronization schemes. Heterogeneity is achieved by automatic data arshalling and unmarshalling, and an easy-to-use and transparent programming environment is provided by stub and skeleton objects generated by DOVE IDL compiler, object life control and naming service of object manager. Autonomy of distributed objects, multi-layered architecture and decentralized approaches in hierarchical naming service and object management make DOVE more extensible and scalable. Also,fault tolerance is provided by fault detection in object using a timeout mechanism, and fault notification using asynchronous exception handling methods

In existing cloud services, information security and privacy concerns have been worried, and have become one of the major factors that hinder the popularization and promotion of cloud computing. As the cloud computing infrastructure, the security of virtual machine systems is very important. This paper presents an immune-inspired intrusion detection model in virtual machines of cloud computing environment, denoted I-VMIDS, to ensure the safety of user-level applications in client virtual machines. The model extracts system call sequences of programs, abstracts them into antigens, fuses environmental information of client virtual machines into danger signals, and implements intrusion detection by immune mechanisms. The model is capable of detecting attacks on processes which are statically tampered, and is able to detect attacks on processes which are dynamically running. Therefore, the model supports high real time. During the detection process, the model introduces information monitoring mechanism to supervise intrusion detection program, which ensures the authenticity of the test data. Experimental results show that the model does not bring much spending to the virtual machine system, and achieves good detection performance. It is feasible to apply I-VMIDS to the cloud computing platform.

본 논문에서는 가상머신에서 수행되는 어플리케이션의 서비스 품질을 보장하고, 클라우드 클러스터의 운영비용을 절감시킬 수 있는 자원 할당 감축기법을 제안한다. 이 기법은 가상머신의 자원 사용량 변화 추세를 분석하고 이를 토대로 확률적인 접근을 사용하여 새로운 자원 할당 감축량을 결정한다. 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하면 가상머신의 이주가 필요하다. 이때 발생하는 다운타임동안 가상머신의 어플리케이션은 서비스를 수행할 수 없기 때문에 클라우드 시스템의 성능이 저하된다. 따라서 성능평가에서는 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하는 횟수를 측정하여 Greedy 기법과 비교 평가함으로써 제안한 기법이 자원 할당 감축에 우수함을 검증한다.

가상 환경 시스템의 대표적인 응용인 MMORPG에서는 아주 많은 사용자들이 더욱 현실적인 환경에서 게임하기를 원하고 있다. 하지만 많은 사용자에게 가상 환경을 서비스하면서 응답 지연이 없는 Seamless한 환경을 제공하는 것은 매우 어렵다. 하나의 서버가 아닌 여러 대의 서버로 실제 환경을 구성해야 하고 사용자가 특정 지역으로 이동할 때 실제 서버에서 데이터를 공유해야 하는 상황이 발생하기 때문이다. 이때 사용자는 서버 간 정보 동기화 과정에서 응답 지연을 경험하게 되고 이러한 상황은 가상 환경의 현실감을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 서버 간 정보 동기화 과정에서 발생하는 응답 지연을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 가상 환경에 대한 정보를 제공하는 필드 서버 간의 효율적인 정보 동기화 및 필드 서버와 PC(Player Character) 간의 응답 지연 최소화를 위한 마이그레이션 에이전트를 제안하고 클라우드 컴퓨팅 네트워크에서 구현하였다. 제안한 시스템은 PC의 수가 70,000 ~ 90,000인 구간에서 기존 시스템보다 필드 서버의 CPU 이용률이 6 ~ 13% 증가하였고 응답 시간은 5 ~ 10초 감소하였다.

In a MMORPG, a typical application of virtual environment systems, it is a common desire to play in a more realistic environment. However, it is very difficult to provide a latency-free virtual environment to a large user base, mainly due to the fact that the real environment must be configured on multiple servers rather than on single server and that data must be shared on the real server when users move from one region to another. Experiencing response delays continuously in the process of information synchronization between servers greatly deteriorates the degree of immersion. In order to solve this problem, it is necessary to minimize the response delay occurring in the information synchronization process between the servers. In this paper, we propose Migration Agent for efficient information synchronization between field servers providing information of virtual environment and minimizing response delay between Field Server and PC(Player Character) and implement it in cloud computing network. In the proposed system, CPU utilization of field server increased by 6 ~ 13%, and response time decreased by 5 ~ 10 seconds over the existing system in 70,000 ~ 90,000 PCs

MMORPG환경에서 이용자들은, 한정된 게임 월드보다 끊임없이 넓은 지형에서 플레이하기를 원하기 때문에 끊임없이 연속된 확장 가능한 공간을 제공해야 한다. 이때 사용자는 개개의 서버들로 구성된 게임 월드를 하나의 지역으로 인식하게 하고 분산 서버들이 구성한 게임 월드를 자유롭게 이동할 수 있어야 한다. 여러 대의 게임 서버를 분산 방식으로 구성하여 하나의 게임 월드를 제공하므로 개개 서버가 관리하는 영역을 벗어나 다른 서버의 관리지역으로 이동 시 이동에 따른 게임 캐릭터의 게임 관련 정보 등을 모두 전송해 주어야 한다. 서버간의 정보 동기화를 위하여 복잡한 과정이 필요하고 이로 인한 응답 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상 환경을 구축하는 데 필요한 가상 환경 중 가상 환경 구축을 위한 마이그레이션 에이전트 서버를 제안한다. 마이그레이션 에이전트는 응답시간 단축을 위한 캐시 서버 역할을 수행하며, Player character수 70,000인 상황에서 응답시간을 50% 단축할 수 있었다.

MMORPG is a role-playing game that tens of thousands of people access it online at the same time. Users connect to the server through the game client and play with their own characters. If the user moves to a management area of another server beyond the area managed by the server, the user information must be transmitted to the server to be moved. In an actual game, the user is required to synchronize the established and the transferred information. In this paper, we propose a migration agent server in the virtual systems. We implement a seamless virtual server using the grid method to experiment with seamless server architecture for virtual systems. We propose a method to minimize the delay and equalize the load when the user moves to another server region in the virtual environment. Migration Agent acts as a cache server to reduce response time, the response time was reduced by 50% in the case of 70,000 people.

BIM 기술은 현재 빠르게 건설 산업 전반에 적용 및 확산되고 있다. 그러나 고비용의 BIM 인프라, 법령의 부재, 운영 프로세스 등의 문제로 도입 초기의 기대와 달리 그 활용도면에서 만족할 만한 기대치를 채우지 못하고 있다. 설계 단계에서 수행되는 BIM 기술 기반의 협업 설계 인프라 구축은 성공적인 건설 프로젝트를 위한 필수 요소로 볼 수 있다. 현재 BIM은 클라우드 컴퓨팅기술과 결합하여 드로잉, 3D 모델링, 객체 데이터, 속성 정보 등을 생성할 수 있는 서비스 들이 파생되고 있으며 설계 인프라를 위한 핵심으로 떠오르고 있다. 본 논문은 VDI 시스템 환경 설정 및 구축을 통해 BIM 모델링, Viewing, 모델 체크, 마크업 등 BIM을 수행할 수 있는 서버 인프라 서비스 구축 방안을 제시한다. VDI 성능 시스템 테스트를 통하여 BIM 설계 환경에 필요한 가상 머신 리소스를 산정하고 배분하는 방식을 제안하여 클라우드 컴퓨팅 기반 BIM 설계 및 BIM 설계정보를 활용 프로젝트 운영 방향을 제시하고자 한다.

Recently BIM technology has been expanded for using in construction project. Due to the high-cost of BIM infrastructure development, lack of regulations, lack of process and so forth, usage of BIM has been delayed than initial expectations. In design phase, especially, collaboration based on BIM system has been a key factor for successful next generation building project. Through the analysis of current research trends about IT technologies, virtualization and BIM service, data exchange such as drawings, 3D model, object data, properties using cloud computing and virtual server system is defined as a most successful solution. The purpose of this study is to enable the cloud computing BIM server to provide several main functions such as editing models, 3D model viewing and checking, mark-up and snapshot in high-performance quality by proper design of VDI system. Concurrent client connection performance is a main technical index of VDI. Through testing of test-bed server client, developed VDI system's multi-connect control is evaluated. Performance-test result of BIM server VDI effect to development direction of cloud computing BIM service for commercialization.