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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 엄영익
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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최근 스마트 TV는 고성능의 하드웨어 지원으로 성능이 대폭 향상되었다. 향후 스마트 TV는 홈 클라우드 시스템의 서버 역할을 할 것으로 기대된다. 홈 클라우드 서버로서의 스마트 TV를 지원하기 위해서는 가상화 기술이 필수적이다. 하지만 스마트 TV는 임베디드 환경에서 가상화를 원활하게 제공하기에는 메모리가 제한적이다. 본 논문에서는 이를 해결하고자 스마트 TV의 워크로드 특성을 고려한 동적 메모리 분배 기법을 제안한다. 동적 메모리 분배 기법은 첫째, 가상머신의 메모리 사용량을 모니터링하며 가상머신의 메모리 요구량인 δt을 측정한다. 또한 이를 기반으로 가상머신의 메모리를 동적으로 분배한다. 또한, 이를 기존의 방법들과 비교 평가하여 스마트 TV의 메모리 부하를 최적화하는 방법을 제시한다. 본 제안기법은 큰 오버헤드 없이 가상머신 간의 QoS(Quality of Service)를 보장하며, 워크로드의 WSS(Working Set Size)를 정확하게 측정함으로써 기존의 기법에 비해 장점을 가진다. 또한, 본 제안 기법은 가상화된 스마트 TV 환경에서 메모리를 동적으로 분배함으로써 가상머신의 성능을 43.4배 향상 시켰다.
목차
List of Tables iiiList of Figures iiiAbstract 1Ⅰ. Introduction 2Ⅱ. Analysis of Smart TV Workloads 4Ⅱ.1. Classification and Properties of the Workloads 4Ⅱ.2. Smart TV Workload Properties and Problem of Memory Management in the Virtualized Environment 9Ⅲ. Dynamic Memory Balancing Scheme 12Ⅲ.1. Ballooning Memory Trap Scheme 12Ⅲ.2. Dynamic Memory Balancing Scheme 15Ⅲ.2.A. System Architecture 16Ⅲ.2.B. Information Exchange Scheme 16Ⅲ.2.C. Working Set Size Estimation of Virtual Machine Scheme 17Ⅲ.2D. Dynamic Memory Balancing 18Ⅳ. Experiment and Evaluation 20Ⅳ.1. Ballooning Memory Trap 21Ⅳ.2. Dynamic Memory Balance 24Ⅳ.2.A. Experimental Environment 24Ⅳ.2.B. The Evaluation of EVM 24Ⅳ.2.C. Performance Evaluation 29Ⅳ.2.D. Dynamic Memory Rebalancing 33Ⅳ.2.E. Optimized Rebalancing 34Ⅴ. Related Work 35Ⅵ. Conclusion 37References 38Korean Abstract 41
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