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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제11호
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 549 - 554 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.11.549
이용수
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컨테이너 기반 가상화 기술의 등장으로 컴퓨팅 자원을 효율적으로 많은 사용자가 사용할 수 있게 되었다. 이에 따라 동시에 실행되는 수많은 컨테이너들을 분산 배치하고 관리하기 위해 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이 등장하게 되었다. 이러한 컨테이너 클라우드 운영체제를 통해 다수의 컨테이너들이 각각의 응용을 실행하기가 편리해짐에 따라 전체 시스템 자원의 효율적인 사용과 분배는 중요한 연구 주제가 되었다. 본 논문에서는 컨테이너 자원을 고정시키고 병렬 응용 태스크들이 이러한 할당된 자원 활용을 극대화하는 방법을 연구/개발하였다. 구체적으로는 기존의 컨테이너들 간의 간섭 현상이 발생할 수 있는 Inter-parallelism 연구들과 달리, 고정된 자원을 가진 컨테이너에서 실행되는 대규모 응용 태스크들의 병렬성을 적응형으로 관리함으로써 시스템 자원 활용을 극대화할 수 있는 Autonomous Intra-parallelism(AIP) 프레임워크를 설계/구현하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Autonomous Intra-parallelism 프레임워크
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Buyya, R., Broberg, J., Goscinski, A., “Cloud Computing Principles and Paradigms”, John Wiley & Sons, Inc.: Hoboken, NJ, USA, 2011.
“Kubernetes: Production-Grade Container Orchestration”, Available online: https://kubernetes.io/
Y. Al-Dhuraibi, F. Paraiso, N. Djarallah and P. Merle, Autonomic Vertical Elasticity of Docker Containers with ELASTICDOCKER. 2017 IEEE 10th International Conference on Cloud Computing (CLOUD), 2017.
J. Choi, “A Study on Employing Vertical Elasticity for Efficient Resource Management in Container Based Cloud Environments”, Master Degree Dissertation, Myongji University, 2020.
I. Raicu, I. Foster and Y. Zhao, “Many-Task Computing for Grids and Supercomputers,” Proc. of 2008 Workshop on Many-Task Computing on Grids and Supercomputers (MTAGS’08), Nov. 2008.
“Kubernetes: Production-Grade Container Orchestration”, Available online: https://kubernetes.io/
Y. Al-Dhuraibi, F. Paraiso, N. Djarallah and P. Merle, Autonomic Vertical Elasticity of Docker Containers with ELASTICDOCKER. 2017 IEEE 10th International Conference on Cloud Computing (CLOUD), 2017.
J. Choi, “A Study on Employing Vertical Elasticity for Efficient Resource Management in Container Based Cloud Environments”, Master Degree Dissertation, Myongji University, 2020.
I. Raicu, I. Foster and Y. Zhao, “Many-Task Computing for Grids and Supercomputers,” Proc. of 2008 Workshop on Many-Task Computing on Grids and Supercomputers (MTAGS’08), Nov. 2008.
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