+

KR102135209B1 - Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same - Google Patents

Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same Download PDF

Info

Publication number
KR102135209B1
KR102135209B1 KR1020190101200A KR20190101200A KR102135209B1 KR 102135209 B1 KR102135209 B1 KR 102135209B1 KR 1020190101200 A KR1020190101200 A KR 1020190101200A KR 20190101200 A KR20190101200 A KR 20190101200A KR 102135209 B1 KR102135209 B1 KR 102135209B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
physical server
virtual machine
information
placement
information related
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
KR1020190101200A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
윤호영
김영광
김민준
Original Assignee
오케스트로 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 오케스트로 주식회사 filed Critical 오케스트로 주식회사
Priority to KR1020190101200A priority Critical patent/KR102135209B1/en
Priority to KR1020200078476A priority patent/KR102347371B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102135209B1 publication Critical patent/KR102135209B1/en
Priority to US16/939,385 priority patent/US11620150B2/en
Priority to US18/126,118 priority patent/US12079654B2/en
Priority to US18/126,058 priority patent/US12282793B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558Hypervisor-specific management and integration aspects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

A virtual machine placement simulation method according to one embodiment of the present invention is a method of simulating changes of the placement of virtual machines placed on a physical server having a first physical server and a second physical server physically separated from the first physical server, and the method includes the steps of: calculating occurrence state information, which is information related to the state of the first physical server and the second physical server during a first period calculated based on information related to the operation of the first and second physical servers stored in a storage unit; calculating selected placement information related to a selected placement, which is a placement selected as a new placement of the virtual machine on the first physical server and the second physical server; and calculating comparison information calculated based on the occurrence state information and predicted state information, which is calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit in order to compare the difference between a case where the virtual machine is placed in the selected placement selected based on the predicted state information, which is information related to the state of the first physical server and the second physical server during a second period and a case wherein the virtual machine is placed in the past placement, which is the placement of the virtual machine that is the basis of the occurrence state information.

Description

가상 머신 배치 모의 실험 방법 및 이를 구현하는 가상 머신 배치 모의 실험 장치 {VIRTUAL MACHINE PLACEMENT SIMULATION METHOD AND VIRTUAL MACHINE PLACEMENT SIMULATION DEVICE IMPLEMENTING THE SAME}Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same {VIRTUAL MACHINE PLACEMENT SIMULATION METHOD AND VIRTUAL MACHINE PLACEMENT SIMULATION DEVICE IMPLEMENTING THE SAME}

본 발명은 가상 머신 배치 모의 실험 방법 및 이를 구현하는 가상 머신 배치 모의 실험 장치에 관한 것으로서, 물리 서버 상에 배치된 가상 머신의 배치를 변경하는 것을 시뮬레이션하는 방법인 가상 머신 배치 모의 실험 방법 및 이를 구현하는 가상 머신 배치 모의 실험 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a virtual machine deployment simulation method and a virtual machine deployment simulation apparatus that implements the same, and a virtual machine deployment simulation method and a realization method, which is a method for simulating changing a virtual machine deployment on a physical server It relates to a virtual machine deployment simulation apparatus.

전 세계 전력사용량의 약 2%를 차지하는 데이터센터는 단일 건물 중 전력을 가장 많이 사용하는 고밀도 에너지 다소비 건물이지만, 안정성을 최우선시하는 보수적인 운영을 고수하여 비효율적인 운영 현황을 보이고 있다. 향후 사물인터넷, 빅 데이터, 클라우드 기술 등의 확산으로 인해 소규모의 데이터센터는 대규모의 데이터센터인 '하이퍼스케일', '메가' 데이터센터로 통합될 것으로 전망되는바, 인프라 확대에 따른 데이터센터 운영관리의 복잡성 또한 심화될 것으로 전망된다. 이에 불필요한 서버는 유휴 혹은 절전모드로 전환하고, 가용되는 서버를 최대한 안정적으로 운영함으로써 데이터센터 운영의 효율성을 극대화하며, 전력소비량을 줄여 운영비용 절감에 기여하기 위하여, 데이터센터에 배치된 수많은 가상 머신들의 배치를 적절하게 하는 것이 매우 중요하다.The data center, which accounts for about 2% of the world's electricity consumption, is a high-density energy-consuming building that consumes the most power among single buildings, but has maintained an inefficient operation by adhering to conservative operations that prioritize stability. Due to the proliferation of IoT, big data, and cloud technologies in the future, small data centers are expected to be integrated into'hyperscale' and'mega' data centers, which are large-scale data centers. The complexity of the project is also expected to deepen. To this end, unnecessary servers are switched to the idle or power saving mode, and the available servers are operated as reliably as possible to maximize the efficiency of the data center operation and to reduce the power consumption, contributing to the reduction of operating costs. It is very important to properly arrange them.

물리적 자원(Physical Machine, PM, 물리 서버)들을 논리적 자원(Virtual Machine, VM, 가상 머신)들로 구성하는 가상화 환경에서는 구동 중인 가상 머신을 다른 물리 서버로 이동시킬 수 있는데, 이를 라이브 마이그레이션이라고 한다. 이는 효율적인 데이터센터를 관리하는데 필수적인 관리 방법이다. 여기서, 데이터센터를 효율적으로 관리하기 위하여 가상 머신들을 마이그레이션하여 데이터 센터를 운영하는 것과 관련된 기술(일본특허공보 특허 제5827594, 2015. 10. 23, 등록)이 개발되고 출시되어 있다.In a virtualized environment that organizes physical resources (Physical Machine, PM, and physical servers) into logical resources (Virtual Machine, VM, and virtual machines), a running virtual machine can be moved to another physical server, which is called live migration. This is an essential management method for managing an efficient data center. Here, a technology related to operating a data center by migrating virtual machines in order to efficiently manage the data center (Japanese Patent Publication No. 5827594, October 23, 2015, registration) has been developed and released.

다만, 기존의 출시되어 있는 기술들은 실제적으로 데이터센터를 운영하는 것에 대한 것으로서, 데이터센터에 운영프로그램을 적용하기 전에 미리 결과를 예측하지 못한다는 불편함이 존재하였다.However, the existing technologies are about operating a data center, and there was the inconvenience of not predicting the results before applying the operating program to the data center.

본 발명의 목적은 상기 문제점을 해결하기 위해서, 가상 머신 재 배치를 통해 데이터센터의 운영의 변화를 시뮬레이션 할 수 있는 가상 머신 배치 모의 실험 방법 및 이를 구현하는 가상 머신 배치 모의 실험 장치를 제공하는 것이다.In order to solve the above problems, an object of the present invention is to provide a virtual machine batch simulation method and a virtual machine batch simulation apparatus that can simulate changes in the operation of a data center through virtual machine relocation.

본 발명이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-described problems, and the problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the present specification and the accompanying drawings. .

본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법에 따르면, 제1 물리 서버 및 상기 제2 물리 서버와 물리적으로 분리된 제2 물리 서버를 구비하는 물리 서버에 배치된 가상 머신의 배치를 변경하는 것을 시뮬레이션하는 방법인 가상 머신 배치 모의 실험 방법에 있어서, 저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 산출되는 제1 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 발생 상태 정보가 산출되는 단계; 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 새로운 배치로서 선택된 배치인 선택 배치와 관련된 선택 배치 정보가 산출되는 단계; 및 저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 산출되며 제2 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 예측 상태 정보를 기초로 선택되는 상기 선택 배치로 상기 가상 머신이 배치되었을 경우와, 상기 발생 상태 정보의 기초가 되는 상기 가상 머신의 배치인 과거 배치로 상기 가상 머신이 배치되었을 경우의, 차이를 비교하기 위하여, 상기 발생 상태 정보와 상기 예측 상태 정보를 기초로 산출되는 비교 정보가 산출되는 단계;를 포함할 수 있다.According to a virtual machine placement simulation method according to an embodiment of the present invention, the placement of a virtual machine disposed on a physical server having a first physical server and a second physical server physically separated from the second physical server is changed. In the virtual machine placement simulation method, which is a method of simulating doing, the first physical server during a first period calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit And generating state information that is information related to the state of the second physical server. Calculating selection batch information related to a selected batch which is a selected batch as a new batch of the virtual machines on the first physical server and the second physical server; And a prediction state that is calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit and is information related to states of the first physical server and the second physical server during a second period. In order to compare the difference between the case where the virtual machine is placed in the selected arrangement selected based on the information, and when the virtual machine is deployed in the past arrangement which is the arrangement of the virtual machines on which the occurrence status information is based And calculating comparison information calculated based on the generated state information and the predicted state information.

또한, 상기 발생 상태 정보는, 상기 제1 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 부하와 관련된 정보인 발생 점유율 상태 정보, 상기 제1 기간 동안 상기 가상 머신이 상기 물리 서버 상에서 동작되는 과정에서 미리 정해진 기준의 위반 여부와 관련된 정보인 발생 위반 상태 정보, 상기 제1 기간 중에서 상기 물리 서버에 상기 가상 머신이 배치되지 않아 상기 물리 서버가 동작되지 않은 시간과 관련된 정보인 발생 유휴 상태 정보 및 상기 제1 기간 동안 상기 가상 서버의 이동 횟수와 관련된 정보인 발생 이동 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하고, 상기 예측 상태 정보는, 상기 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과될 것으로 예측되는 상기 물리 서버의 부하와 관련된 정보인 예측 점유율 상태 정보, 상기 제2 기간 동안 상기 임의의 배치로 상기 가상 머신이 상기 물리 서버 상에서 동작된다고 가정할 경우 상기 미리 정해진 기준의 위반 여부와 관련된 정보인 예측 위반 상태 정보, 상기 제2 기간 중에서 상기 물리 서버에 상기 가상 머신이 배치되지 않아 상기 물리 서버가 동작되지 않은 시간과 관련된 정보인 예측 유휴 상태 정보 및 상기 제2 기간 동안 상기 가상 서버의 이동 횟수와 관련된 정보인 예측 이동 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.In addition, the occurrence status information includes occurrence share status information, which is information related to the load of the physical server charged by the virtual machine during the first period, and a process in which the virtual machine is operated on the physical server during the first period. Occurrence violation status information, which is information related to whether or not a predetermined criterion is violated, occurrence idle status information, which is information related to a time when the physical server is not operated because the virtual machine is not disposed on the physical server during the first period, And at least one of occurrence movement status information, which is information related to the number of movements of the virtual server during the first period, wherein the prediction status information is the physical predicted to be imposed by the virtual machine during the second period. Prediction share status information, which is information related to the load of the server, and prediction violation status information, which is information related to whether or not the predetermined criterion is violated when it is assumed that the virtual machine is operated on the physical server in the arbitrary arrangement during the second period. , Prediction idle information that is information related to the time when the physical server is not operated because the virtual machine is not disposed on the physical server during the second period, and prediction that is information related to the number of movements of the virtual server during the second period It may include at least one of the movement state information.

또한, 상기 가상 머신이 상기 과거 배치에 배치되었을 경우와 비교하여 상기 가상 머신이 상기 선택 배치에 배치되었을 때 획득되는 경제적 이익과 관련된 정보인 경제성 정보가 산출되는 단계;를 더 포함할 수 있다.The method may further include calculating economical information, which is information related to economic benefits obtained when the virtual machine is placed in the selected batch, as compared with the case in which the virtual machine was deployed in the past batch.

또한, 상기 경제성 정보는, 상기 발생 유휴 상태 정보 및 상기 예측 유휴 상태 정보를 기초로 산출될 수 있다.In addition, the economical information may be calculated based on the generated idle state information and the predicted idle state information.

또한, 저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 이용하여 미리 정해진 예측 방법을 통해 상기 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 예측되는 부하와 연관된 최초 예측 가상 로드와 관련된 정보인 최초 예측 가상 로드 정보가 산출되는 단계;를 더 포함하고, 상기 예측 상태 정보는, 상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 산출될 수 있다.In addition, the predicted load of the physical server charged by the virtual machine during the second period through a predetermined prediction method using information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit And calculating the first predictive virtual load information that is information related to the first predictive virtual load associated with. The prediction status information may further be calculated based on the first predictive virtual load information.

또한, 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 의해 산출된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 배치인 머신 배치와 관련된 정보인 머신 배치 정보가 산출되는 단계;를 더 포함하고, 상기 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은, 상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 복수의 목적 함수 값이 최소화될 때 상기 가상 머신의 배치인 상기 머신 배치를 복 수개 산출하는 방법이며, 상기 선택 배치는, 상기 머신 배치 중 하나의 배치일 수 있다.The method further includes calculating machine placement information, which is information related to machine placement, which is the placement of the virtual machines on the first physical server and the second physical server, calculated by a predetermined machine placement calculation method. The predetermined machine placement calculation method is a method of calculating a plurality of placements of the virtual machine, which are the placements of the virtual machines when a plurality of objective function values are minimized based on the initial prediction virtual load information. It can be one of the batches.

또한, 복수의 상기 예측 상태 정보를 기초로 산출된 예측 상태 값의 최대값과 최소값 범위 내의 값과 관련된 정보인 후보 예측 상태 정보가 산출되는 단계; 및 상기 예측 상태 값과 상기 후보 예측 상태 정보를 기초로 산출된 후보 예측 상태 값이 미리 정해진 표시 방법으로 디스플레이부에 표시되는 단계;를 더 포함하고, 상기 미리 정해진 표시 방법은, 상기 예측 상태 값과 상기 후보 예측 상태 값을 소정의 범위 형태로 표시하는 방법일 수 있다.In addition, the step of calculating candidate prediction status information that is information related to values in a maximum value and a minimum value range of a prediction status value calculated based on a plurality of the prediction status information; And displaying, on the display unit, a candidate prediction status value calculated based on the prediction status value and the candidate prediction status information in a predetermined display method, wherein the predetermined display method includes the prediction status value and It may be a method of displaying the candidate prediction state value in a predetermined range form.

본 발명에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 및 이를 구현하는 가상 머신 배치 모의 실험 장치에 따르면, 결과에 대해서 미리 시뮬레이션 할 수 있다.According to the virtual machine placement simulation method and the virtual machine placement simulation device according to the present invention, the results can be simulated in advance.

또한, 사용자의 목적을 정확하게 반영할 수 있다.Also, it is possible to accurately reflect the purpose of the user.

또한, 데이터센터를 안정적으로 관리할 수 있다.In addition, the data center can be managed stably.

본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and the effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the present specification and the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 장치의 개념 및 가상 머신 배치 모의 실험 장치와 복수의 물리 서버와의 관계를 도시한 도면
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법의 순서도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 정보를 입력하는 단계를 설명하기 위한 도면
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 선택 배치를 설정하기 위한 과정을 설명하기 위한 도면
도 5는 본 발명의 일 실시에에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 경제성 정보와 비교 정보를 산출 및 표시하는 과정을 설명하기 위한 도면
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 고려되는 제1 목적 함수를 설명하기 위한 도면
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 고려되는 제2 목적 함수를 설명하기 위한 도면
1 is a diagram illustrating the concept of a virtual machine deployment simulation apparatus and a relationship between a virtual machine deployment simulation apparatus and a plurality of physical servers according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flow chart of a virtual machine deployment simulation method according to an embodiment of the present invention
3 is a view for explaining a step of inputting information among the virtual machine deployment simulation method according to an embodiment of the present invention
4 is a view for explaining a process for setting a selected deployment among the virtual machine deployment simulation method according to an embodiment of the present invention
5 is a view for explaining the process of calculating and displaying economic information and comparative information among the virtual machine deployment simulation method according to an embodiment of the present invention
6 is a view for explaining a first objective function considered among virtual machine placement simulation methods according to an embodiment of the present invention
7 is a view for explaining a second objective function considered among virtual machine placement simulation methods according to an embodiment of the present invention

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the spirit of the present invention is not limited to the presented embodiments, and a person skilled in the art who understands the spirit of the present invention may add another component within the scope of the same spirit, change, delete, etc. Other embodiments included within the scope of the invention idea can be easily proposed, but this will also be included within the scope of the invention.

또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.In addition, elements having the same functions within the scope of the same idea appearing in the drawings of the respective embodiments will be described using the same reference numerals.

본 명세서에서 본 발명에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.In the present specification, when it is determined that a detailed description of known configurations or functions related to the present invention may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 장치의 개념 및 가상 머신 배치 모의 실험 장치와 복수의 물리 서버와의 관계를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a concept of a virtual machine deployment simulation apparatus and a relationship between a virtual machine deployment simulation apparatus and a plurality of physical servers according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 장치(10)는 가상 머신(V10) 배치 모의 실험이 수행되기 위해 필요한 정보(일례로, 데이터)가 처리하는 처리부(11), 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험이 수행되기 위해 필요한 정보가 저장되는 저장부(12), 사용자의 조작에 의해 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험이 수행되는데 필요한 정보와 관련된 신호를 생성시키는 입력부(13), 일정한 이미지를 표시하는 표시부, 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험이 수행되기 위해 필요한 정보를 송 수신하는 송수신부(14), 이미지를 표시하는 표시부(15) 및 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험이 원활하게 이루어질 수 있도록 상기 처리부(11), 상기 저장부(12), 상기 입력부(13), 상기 송수신부(14) 및/또는 표시부(15)를 제어하는 제어부(16)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a virtual machine (V10) batch simulation apparatus 10 according to an embodiment of the present invention processes information (eg, data) required to perform a virtual machine (V10) batch simulation. The processing unit 11, the storage unit 12 in which information necessary for the virtual machine (V10) batch simulation is stored, and related to information required to perform the virtual machine (V10) batch simulation by user manipulation Input unit 13 for generating a signal, a display unit for displaying a constant image, a transmitting and receiving unit 14 for transmitting and receiving information necessary to perform the virtual machine V10 batch simulation, a display unit 15 for displaying an image, and Controlling the processing unit 11, the storage unit 12, the input unit 13, the transmission/reception unit 14 and/or the display unit 15 so that the simulation simulation of the virtual machine V10 arrangement can be smoothly performed It may include a control unit 16.

상기 처리부(11)는 상기 저장부(12)에 저장되어 있는 정보를 기초로 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법이 구현되는데 필요한 모든 정보 처리와 같은 연산을 수행할 수 있다.The processing unit 11 may perform the same operations as all information processing required to implement the virtual machine V10 batch simulation method based on the information stored in the storage unit 12.

일례로, 상기 처리부(11)는 중앙처리장치(CPU)를 의미할 수 있다.In one example, the processing unit 11 may mean a central processing unit (CPU).

다만, 이에 한정하지 않고 상기 처리부(11)는 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법이 구현되는데 필요한 연산을 수행할 수 있는 모든 장치 혹은 부품을 포함할 수 있다.However, the present invention is not limited thereto, and the processing unit 11 may include all devices or components capable of performing calculations required to implement the virtual machine V10 batch simulation method.

상기 저장부(12)는 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법이 구현되는데 필요한 정보(데이터)가 저장되어 있을 수 있다.The storage unit 12 may store information (data) required to implement the virtual machine V10 placement simulation method.

상기 저장부(12)에는 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법을 수행하는 프로그램이 저장되어 있을 수 있다.In the storage unit 12, a program for performing a method for simulating the placement of the virtual machine V10 may be stored.

일례로, 상기 저장부(12)는 보조기억장치로서 하드디스크일 수 있다.In one example, the storage unit 12 may be a hard disk as an auxiliary storage device.

다만, 이에 한정하지 않고 상기 저장부(12)는 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법이 구형되는데 필요한 모든 정보가 저장될 수 있는 모든 요소를 포함할 수 있다.However, the present invention is not limited thereto, and the storage unit 12 may include all elements capable of storing all information necessary for the virtual machine V10 deployment simulation method to be outdated.

일례로, 상기 저장부(12)는 데이터베이스일 수 있다.For example, the storage unit 12 may be a database.

송수신부(14)는 정보를 전달 받거나 임의의 매체로 정보를 전달할 수 있다.The transmitting/receiving unit 14 may receive information or transmit information to an arbitrary medium.

일례로, 상기 송수신부(14)는 물리 서버(P10)로부터 정보를 전달 받거나 정보를 전달할 수 있다.For example, the transceiver 14 may receive information from the physical server P10 or may transmit information.

일례로, 상기 송수신부(14)는 상기 물리 서버(P10)로부터 직접적으로 정보를 전달받을 수 있으나, 별도의 저장매체에 의해 상기 물리 서버(P10)에 대한 정보를 전달받을 수 있다.For example, the transceiver 14 may receive information directly from the physical server P10, but may receive information about the physical server P10 by a separate storage medium.

상기 송수신부(14)는 전달받을 정보를 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 장치(10)가 구비하는 다른 구성으로 전달받을 수 있다.The transmission/reception unit 14 may receive information to be delivered in another configuration provided by the virtual machine V10 deployment simulation apparatus 10.

또는 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 장치(10)가 구비하는 다른 구성으로부터 소정의 정보를 상기 송수신부(14)는 전달받을 수 있다.Alternatively, the transmission/reception unit 14 may receive predetermined information from other configurations of the virtual machine V10 deployment simulation apparatus 10.

사용자의 조작에 의해 상기 입력부(13)는 입력 신호를 발생시킬 수 있다.The input unit 13 may generate an input signal by user manipulation.

상기 입력 신호를 상기 처리부(11)가 전달받을 경우, 상기 처리부(11)는 전달 받은 입력 신호에 대응되는 정보를 산출할 수 있다.When the processing unit 11 receives the input signal, the processing unit 11 may calculate information corresponding to the received input signal.

일례로, 상기 입력부(13)는 키보드일 수 있다.As an example, the input unit 13 may be a keyboard.

다만, 이에 한정하지 않고 상기 입력부(13)의 종류는 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.However, the present invention is not limited thereto, and the type of the input unit 13 may be variously modified at a level apparent to a person skilled in the art.

표시부(15)(이하의 서술에서, 디스플레이부와 동일)는 상기 제어부(16)의 제어에 의해 소정의 이미지를 표시할 수 있다.The display unit 15 (in the following description, the same as the display unit) may display a predetermined image under the control of the control unit 16.

일례로, 상기 표시부는 디스플레이일 수 있다.In one example, the display unit may be a display.

다만, 이에 한정하지 않고 상기 표시부의 종류는 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.However, the present invention is not limited thereto, and the type of the display unit can be variously modified at a level apparent to a person skilled in the art.

상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 장치(10)가 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법을 원활하게 수행할 수 있도록, 제어부(16)는 상기 처리부(11), 상기 저장부(12), 상기 입력부(13) 및 상기 송수신부(14)를 제어할 수 있다.In order for the virtual machine (V10) batch simulation apparatus 10 to smoothly perform the virtual machine (V10) batch simulation method, the control unit 16 includes the processing unit 11, the storage unit 12, The input unit 13 and the transmitting and receiving unit 14 can be controlled.

상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 장치(10)의 구성들은 서로 유선 및/또는 무선으로 연결될 수 있다.Configurations of the virtual machine (V10) deployment simulation apparatus 10 may be connected to each other wired and/or wirelessly.

상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 장치(10)의 구성들은 각 각 상기 물리 서버(P10)와 유선 및/또는 무선으로 연결될 수 있다.Configurations of the virtual machine (V10) deployment simulation apparatus 10 may be connected to each of the physical servers P10 by wire and/or wireless.

물리 서버(P10)는 가상 머신(V10)이 실행될 수 있는 하드웨어 플랫폼을 의미할 수 있다.The physical server P10 may mean a hardware platform on which the virtual machine V10 can be executed.

일례로, 상기 물리 서버(P10)는 통상적인 데스크톱, 서버 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터 또는 휴대 전화 등과 같은 것일 수 있다.For example, the physical server P10 may be a typical desktop, server computer, laptop computer or mobile phone.

다만, 이에 한정하지 않고 상기 물리 서버(P10)는 가상 머신(V10)이 실행될 수 있는 모든 수단을 포함하는 개념일 수 있다.However, the present invention is not limited thereto, and the physical server P10 may be a concept including all means in which the virtual machine V10 can be executed.

상기 물리 서버(P10)는 제1 물리 서버(P10) 내지 제n 물리 서버(P10)(n은 2 이상의 자연수)을 구비할 수 있다.The physical server P10 may include first physical servers P10 to nth physical servers P10 (n is a natural number of 2 or more).

이하, 상기 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법 장치를 이용하여 구현되는 가상 머신(V10) 배치 모의 실험 방법에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.Hereinafter, a virtual machine (V10) batch simulation method implemented by using the virtual machine (V10) batch simulation method will be described in detail.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법의 순서도이다.2 is a flowchart of a virtual machine deployment simulation method according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법은, 시뮬레이션을 하기 위해 필요하며 미리 지정되는 정보인 지정 정보가 상기 입력부에 의해 발생된 신호에 의해 산출되는 단계(S10), 상기 저장부에 저장된 상기 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 미리 정해진 워크 로드 산출 방법에 의해 상기 가상 머신에 의해 부과되는 물리 서버의 부하인 가상 머신 워크 로드와 관련된 정보인 가상 머신 워크 로드 정보가 산출되는 단계(S20), 저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 산출되는 제1 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 발생 상태 정보가 산출되는 단계(S30) 및 저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 이용하여 미리 정해진 예측 방법을 통해 상기 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 예측되는 부하와 연관된 최초 예측 가상 로드와 관련된 정보인 최초 예측 가상 로드 정보가 산출되는 단계(S40)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, in a method for simulating a virtual machine arrangement according to an embodiment of the present invention, it is necessary to perform simulation, and predetermined information, which is predetermined information, is calculated by a signal generated by the input unit (S10) ), a virtual machine workload that is information related to a virtual machine workload that is a load of a physical server charged by the virtual machine by a predetermined workload calculation method based on information related to the operation of the physical server stored in the storage unit Step S20 of calculating information, the first physical server and the second physical server during a first period calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit The second period through a predetermined prediction method using the information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage (S30) and the step of calculating the occurrence status information, which is information related to the state of the It may include the step (S40) of calculating the initial predictive virtual load information, which is information related to the initial predictive virtual load associated with the predicted load of the physical server, which is charged by the virtual machine.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법은 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 의해 산출된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 배치인 머신 배치와 관련된 정보인 머신 배치 정보가 산출되는 단계(S50) 및 상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 상기 머신 배치 대로 상기 가상 머신이 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상에 배치될 경우에 상기 제2 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 예측 상태 정보가 산출되는 단계(S60)를 더 포함할 수 있다.In addition, the virtual machine placement simulation method according to an embodiment of the present invention is information related to the machine placement, which is the placement of the virtual machines on the first physical server and the second physical server, calculated by a predetermined machine placement calculation method. The second period when the virtual machine is disposed on the first physical server and the second physical server according to the machine placement based on the step S50 of calculating in-machine placement information and the initial predicted virtual load information. It may further include the step (S60) of calculating the predicted status information, which is information related to the states of the first physical server and the second physical server.

또한, 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법은복수의 상기 예측 상태 정보를 기초로 산출된 예측 상태 값의 최대값과 최소값 범위 내의 값과 관련된 정보인 후보 예측 상태 정보가 산출되는 단계(S70), 상기 예측 상태 값과 상기 후보 예측 상태 정보를 기초로 산출된 후보 예측 상태 값이 미리 정해진 표시 방법으로 디스플레이부에 표시되는 단계, 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 새로운 배치로서 선택된 배치인 선택 배치와 관련된 선택 배치 정보가 산출되는 단계(S80), 상기 가상 머신이 상기 과거 배치에 배치되었을 경우와 비교하여 상기 가상 머신이 상기 선택 배치에 배치되었을 때 획득되는 경제적 이익과 관련된 정보인 경제성 정보가 산출되는 단계(S90) 및 저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 산출되며 제2 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 예측 상태 정보를 기초로 선택되는 상기 선택 배치로 상기 가상 머신이 배치되었을 경우와, 상기 발생 상태 정보의 기초가 되는 상기 가상 머신의 배치인 과거 배치로 상기 가상 머신이 배치되었을 경우의, 차이를 비교하기 위하여, 상기 발생 상태 정보와 상기 예측 상태 정보를 기초로 산출되는 비교 정보가 산출되는 단계(S100)를 포함할 수 있다.In addition, in the virtual machine placement simulation method according to an embodiment of the present invention, candidate prediction state information, which is information related to values in the maximum and minimum value ranges of the prediction state values calculated based on the plurality of prediction state information, is provided. Calculated step (S70), the predicted predicted status value and the candidate predicted status value calculated based on the candidate predicted status information is displayed on a display unit in a predetermined display method, the first physical server and the second physical server Step (S80) of calculating the selected batch information related to the selected batch which is the selected batch as the new batch of the virtual machine on the screen, compared with the case where the virtual machine was placed in the past batch, the virtual machine has been placed in the selected batch. When the economic information, which is information related to the economic benefits obtained when it is obtained, is calculated (S90), and is calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit, the When the virtual machine is disposed in the selection arrangement selected based on predicted status information that is information related to the states of the first physical server and the second physical server, and the arrangement of the virtual machine that is the basis of the occurrence status information. It may include the step (S100) of comparing information calculated based on the generated state information and the predicted state information, in order to compare the difference when the virtual machine is deployed in the past batch.

이하, 각 단계에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.Hereinafter, each step will be described in detail.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 정보를 입력하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.3 is a view for explaining a step of inputting information in a virtual machine deployment simulation method according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 사용자는 디스플레이부(15)에 표시된 화면 상에 표시된 값들을 입력부를 통해 입력할 수 있다.Referring to FIG. 3, a user may input values displayed on a screen displayed on the display unit 15 through an input unit.

사용자는 상기 지정 정보를 입력할 물리 서버 및/또는 가상 머신을 선택할 수 있다.The user can select a physical server and/or virtual machine to enter the specified information.

사용자의 입력부 조작에 의해 상기 처리부는 상기 지정 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate the designation information by a user manipulation of the input unit.

상기 지정 정보는 시뮬레이션을 하기 위해 필요한 정보로서, 사용자에 의해 미리 지정되는 정보일 수 있다.The designation information is information required for simulation, and may be information that is previously designated by a user.

일례로, 상기 지정 정보는 각 각의 물리 서버의 사양(A10)과 관련된 정보를 포함할 수 있다.As an example, the designation information may include information related to the specification A10 of each physical server.

일례로, 사용자는 상기 입력부를 통해 각 각의 물리 서버의 CPU 값(A11), Memory 값(A12), Network I/O 값(A13) 및/또는 Disk I/O(A14) 값을 입력할 수 있다.As an example, the user may input a CPU value (A11), a memory value (A12), a network I/O value (A13), and/or a disk I/O (A14) value of each physical server through the input unit. have.

일례로, 상기 지정 정보는 각 각의 가상 머신의 사양(Q10)과 관련된 정보를 포함할 수 있다.As an example, the designation information may include information related to the specification Q10 of each virtual machine.

일례로, 사용자는 상기 입력 부를 통해 물리 서버 상 임의의 가상 머신에게 할당되는 CPU율(Q11) 및/또는 임의의 가상 머신에게 할당되는 메모리율(Q12)을 입력할 수 있다.For example, the user may input a CPU rate Q11 allocated to any virtual machine on the physical server and/or a memory rate Q12 allocated to any virtual machine through the input unit.

일례로, 상기 지정 정보는 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 이용되는 목적 함수와 관련된 정보를 포함할 수 있다.In one example, the designation information may include information related to an objective function used in a predetermined method for calculating machine placement.

일례로, 디스플레이부(15) 상에는 상기 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 활용될 수 있는 목적 함수의 리스트들이 표시될 수 있고, 사용자는 상기 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 이용되고자 하는 목적 함수를 선택할 수 있다.For example, on the display unit 15, lists of objective functions that can be utilized in the predetermined machine batch calculating method may be displayed, and a user may select an objective function to be used in the predetermined machine batch calculating method. .

사용자의 선택에 의해 상기 지정 정보가 산출될 수 있다.The designation information may be calculated by a user's selection.

일례로, 목적 함수는 물리 서버의 부하의 변화량과 관련된 함수인 제1 목적 함수(F11), 물리 서버의 부하들 간의 차이와 관련된 함수인 제2 목적 함수(F12), 물리 서버 상에서 상기 가상 머신이 배치 이동되는 횟수와 관련된 함수인 제3 목적 함수(F13) 및 상기 물리 서버의 가동 여부와 관련된 함수인 제4 목적 함수(14)를 구비할 수 있다.In one example, the objective function is the first objective function F11, which is a function related to the amount of change in the load of the physical server, the second objective function F12, which is a function related to the difference between the loads of the physical server, and the virtual machine on the physical server. A third objective function F13, which is a function related to the number of times the batch is moved, and a fourth objective function 14, which is a function related to whether or not the physical server is operated, may be provided.

상기 목적 함수에 대한 자세한 설명은 후술하도록 한다.The detailed description of the objective function will be described later.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 선택 배치를 설정하기 위한 과정을 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining a process for setting a selected batch among the virtual machine deployment simulation method according to an embodiment of the present invention.

디스플레이부에 표시된 입력 값을 모두 입력 한 후에, 시뮬레이션을 실행시킬 수 있다.After inputting all the input values displayed on the display, the simulation can be executed.

상기 저장부에는 물리 서버들의 작동과 관련된 정보가 저장되어 있을 수 있다.Information related to the operation of physical servers may be stored in the storage unit.

상기 처리부는 상기 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 미리 정해진 워크 로드 산출 방법에 의해 상기 가상 머신 워크 로드 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate the virtual machine workload information by a predetermined workload calculation method based on information related to the operation of the physical server.

상기 가상 머신 워크 로드는 가상 머신이 물리 서버 상에서 구동되는 경우, 해당 물리 서버의 리소스의 부하를 의미할 수 있다.The virtual machine workload may mean a load of resources of the corresponding physical server when the virtual machine is running on the physical server.

상기 가상 머신 워크 로드는 상기 가상 머신이 상기 물리 서버 상에서 구동되는 경우 상기 물리 서버에 인가되는 부하를 의미할 수 있다.The virtual machine workload may mean a load applied to the physical server when the virtual machine is running on the physical server.

일례로, 상기 가상 머신 워크 로드는 상기 가상 머신이 상기 물리 서버에서 동작되는 것에 의해 상기 물리 서버의 중앙처리장치(CPU)에 부과되는 부하로서 산출될 수 있다.In one example, the virtual machine workload may be calculated as a load imposed on the central processing unit (CPU) of the physical server by operating the virtual machine on the physical server.

따라서, 상기 미리 정해진 워크 로드 산출 방법은 물리 서버의 중앙처리장치에 부과되는 부하로서 상기 가상 머신 워크 로드를 산출하는 방법을 포함할 수 있다.Accordingly, the predetermined workload calculation method may include a method of calculating the virtual machine workload as a load imposed on the central processing unit of the physical server.

다시 말해서, 상기 미리 정해진 워크 로드 산출 방법은 CPU의 가동 정도만을 기초로 상기 가상 머신 워크 로드 정보가 산출될 수 있다.In other words, in the predetermined workload calculation method, the virtual machine workload information may be calculated based only on the degree of operation of the CPU.

상기 미리 정해진 워크 로드 산출 방법 상에서는 하나의 가상 머신은 하나의 물리 서버 상에서만 실행될 수 있다고 가정할 수 있다.It can be assumed that one virtual machine can be executed only on one physical server on the above-mentioned predetermined workload calculation method.

일례로, 이는 하나의 가상 머신은 두 개의 물리 서버 상에서 구현될 수 없다는 것을 의미할 수 있다.In one example, this may mean that one virtual machine cannot be implemented on two physical servers.

가상 머신의 워크 로드라는 것의 의미는 가상 머신이 동작되는 것에 의해 물리 서버에 부과되는 부하를 의미하는 것일 수 있다.The meaning of the workload of the virtual machine may mean a load imposed on the physical server by operating the virtual machine.

물리 서버의 워크 로드라는 것의 의미는 상기 물리 서버에 부과되는 부하를 의미할 수 있다.The meaning of the workload of a physical server may mean a load imposed on the physical server.

일례로, 상기 물리 서버의 워크 로드는 상기 물리 서버의 중앙처리장치(CPU)에 부과되는 부하로서 산출될 수 있다.For example, the workload of the physical server may be calculated as a load imposed on the central processing unit (CPU) of the physical server.

일례로, 물리 서버의 워크 로드는 물리 서버에 배치되는 가상 머신들의 부하(워크 로드)인 가상 머신 워크 로드들의 합에 의해 산출될 수 있다.In one example, the workload of a physical server may be calculated by adding virtual machine workloads, which are loads (work loads) of virtual machines disposed on the physical server.

이는, 후술하는 예측하는데 필요한 기초 데이터를 단순화 함으로써, 후술하는 단계에서 예측의 정확도를 더욱 상승시킬 수 있다.This can further increase the accuracy of prediction in the steps described later by simplifying the basic data necessary for prediction described below.

상기 처리부는 제1 기간 동안의 상기 물리 서버가 동작되었던 것과 관련된 관련된 발생 상태 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate occurrence state information related to the operation of the physical server during the first period.

상기 발생 상태 정보는 상기 제1 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 부하와 관련된 정보인 발생 점유율 상태 정보, 상기 제1 기간 동안 상기 가상 머신이 상기 물리 서버 상에서 동작되는 과정에서 미리 정해진 기준의 위반 여부와 관련된 정보인 발생 위반 상태 정보, 상기 제1 기간 중에서 상기 물리 서버에 상기 가상 머신이 배치되지 않아 상기 물리 서버가 동작되지 않은 시간과 관련된 정보인 발생 유휴 상태 정보 및 상기 제1 기간 동안 상기 가상 서버의 이동 횟수와 관련된 정보인 발생 이동 상태 정보를 포함할 수 있다.The occurrence status information is the occurrence share status information that is information related to the load of the physical server charged by the virtual machine during the first period, and is determined in advance during the operation of the virtual machine on the physical server during the first period. Occurrence violation status information, which is information related to whether a standard is violated, occurrence idle status information, which is information related to a time during which the physical server is not operated because the virtual machine is not disposed on the physical server during the first period, and the first period During this, it may include occurrence movement state information, which is information related to the number of times the virtual server is moved.

상기 발생 점유 상태 정보는 제1 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 물리 서버의 부하 값과 관련된 정보일 수 있다.The occurrence occupancy state information may be information related to a load value of a physical server charged by the virtual machine during the first period.

일례로, 도 4를 참조하면, 상기 디스플레이부 상에는 각 각의 물리 서버의 부하(워크 로드) 값을 평균 그래프(W11), 최대값 그래프(W12), 최소값 그래프(W13)로 표현될 수 있다.For example, referring to FIG. 4, the load (work load) value of each physical server may be represented on the display unit as an average graph W11, a maximum value graph W12, and a minimum value graph W13.

평균 그래프(W11)는 제1 기간 동안 각 물리 서버에 인가되는 워크 로드의 평균을 도시한 그래프를 의미할 수 있다.The average graph W11 may mean a graph showing an average of workloads applied to each physical server during the first period.

최대값 그래프(W12)는 제1 기간 동안 각 물리 서버에 인가된 워크 로드 중 최대 값만을 추출하여 도시한 그래프를 의미할 수 있다.The maximum value graph W12 may refer to a graph illustrated by extracting only the maximum value among workloads applied to each physical server during the first period.

최소값 그래프(W13)는 제1 기간 동안 각 물리 서버에 인가된 워크 로드 중 최소값만을 추출하여 도시한 그래프를 의미할 수 있다. The minimum value graph W13 may refer to a graph illustrated by extracting only the minimum value among workloads applied to each physical server during the first period.

이러한 그래프를 통해, 사용자는 여태까지 물리 서버의 가동 정도를 명확하게 파악할 수 있다.Through this graph, the user can clearly grasp the degree of operation of the physical server so far.

상기 발생 점유 상태 정보는 상기 가상 머신 워크 로드 정보를 기초로 산출될 수 있다.The occurrence occupancy state information may be calculated based on the virtual machine workload information.

발생 위반 상태 정보는 상기 가상 머신이 배치된 상기 물리 서버가 가동될 때 미리 정해진 기준의 위반 여부에 대한 정보일 수 있다.The occurrence violation status information may be information on whether a predetermined criterion is violated when the physical server on which the virtual machine is deployed is operated.

상기 미리 정해진 기준은 상기 물리 서버가 가동되는 것으로 권장되는 소정의 기준을 의미할 수 있다.The predetermined criterion may mean a predetermined criterion recommended for the physical server to operate.

일례로, 상기 미리 정해진 기준은 상기 물리 서버에 인가되는 워크 로드가 전체 워크 로드를 기준으로 총 90% 이하인 기준을 포함할 수 있다.For example, the predetermined criterion may include a criterion in which the workload applied to the physical server is 90% or less based on the total workload.

다만, 이에 한정하지 않고 상기 미리 정해진 기준은 사용 양태, 목적 및 장소에 따라 다양하게 변경 및 추가될 수 있다.However, the present invention is not limited thereto, and the predetermined criteria may be variously changed and added according to the use mode, purpose and place.

일례로, 도 4를 참조하면, 상기 디스플레이부 상에는 상기 발생 위반 상태 정보를 기초로 산출된 발생 위반 상태 값(E11)이 표시될 수 있다.For example, referring to FIG. 4, an occurrence violation status value E11 calculated based on the occurrence violation status information may be displayed on the display unit.

발생 유휴 상태 정보는 상기 물리 서버에 가상 머신이 배치되지 않아 물리 서버가 가동되지 않는 시간과 관련된 정보일 수 있다.The generated idle state information may be information related to a time when a physical server is not operated because a virtual machine is not disposed on the physical server.

상기 발생 유휴 상태 정보는 모든 물리 서버에 대한 총 합으로서 산출될 수 있다.The generated idle state information may be calculated as a total sum of all physical servers.

일례로, 도 4를 참조하면, 상기 디스플레이부 상에는 상기 발생 유휴 상태 정보를 기초로 산출된 발생 유휴 상태 값(R11)이 표시될 수 있다.For example, referring to FIG. 4, the generated idle state value R11 calculated based on the generated idle state information may be displayed on the display unit.

발생 이동 상태 정보는 물리 서버 상에서 가상 머신이 이동한 횟수와 관련된 정보일 수 있다.The occurrence movement state information may be information related to the number of times the virtual machine has moved on the physical server.

상기 발생 이동 상태 정보는 모든 물리 서버에 대한 총 합으로서 산출될 수 있다.The generated movement state information may be calculated as a total sum of all physical servers.

일례로, 도 4를 참조하면, 상기 디스플레이부 상에는 상기 발생 이동 상태 정보를 기초로 산출된 발생 이동 상태 값(T11)이 표시될 수 있다.For example, referring to FIG. 4, an occurrence movement state value T11 calculated based on the occurrence movement state information may be displayed on the display unit.

일례로, 도 4를 참조하면, 상기 디스플레이부(15)에는 상기 발생 상태 정보와 관련된 값들과 상기 예측 상태 정보와 관련된 값들을 동시에 표시할 수 있다.For example, referring to FIG. 4, the display unit 15 may simultaneously display values related to the occurrence status information and values related to the prediction status information.

이로써, 사용자는 변화 전과 변화 후를 명확하게 비교 판단할 수 있다.In this way, the user can clearly compare and judge before and after the change.

이하, 상기 예측 상태 정보를 산출하기 위한 과정들에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.Hereinafter, processes for calculating the prediction state information will be described in detail.

상기 처리부는 상기 가상 머신 워크 로드 정보를 이용하여 미리 정해진 예측 방법을 통해 미래의 기간인 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 예측되는 부하와 연관된 최초 예측 가상 로드와 관련된 최초 예측 가상 로드 정보를 산출할 수 있다.The processing unit uses the virtual machine workload information to predict the initial prediction associated with the predicted load of the physical server charged by the virtual machine during the second period, which is a future period through a predetermined prediction method. Virtual load information can be calculated.

즉, 상기 저장부에 저장된 과정의 데이터를 기초로 미래에 가상 머신에 인가되는 물리 서버의 워크 로드가 어떻게 될지에 대해서 예측하는 과정일 수 있다.That is, it may be a process of predicting a workload of a physical server applied to a virtual machine in the future based on data stored in the storage unit.

일례로, 상기 미리 정해진 예측 방법은 상기 가상 머신 워크 로드 정보를 기초로 다중회귀모형, ARIMA 분석 또는 Deep Learning과 같은 알고리즘을 활용하여 상기 제2 기간 동안의 가상 머신 워크 로드 정보를 산출하는 방법일 수 있다.For example, the predetermined prediction method may be a method of calculating virtual machine workload information for the second period by using an algorithm such as multi-regression model, ARIMA analysis, or deep learning based on the virtual machine workload information. have.

다만, 이에 한정하지 않고 미래의 워크 로드를 예측하는 방법을 구현할 수 있는 공지의 모든 기술이 포함될 수 있고, 이에 대한 자세한 설명은 통상의 기술자에게 자명한 기술로서 이에 대한 자세한 설명은 생략될 수 있다.However, not limited to this, all known technologies that can implement a method for predicting a future workload may be included, and detailed description thereof may be omitted as it is a technique obvious to those skilled in the art.

일례로, 최초 예측 가상 로드란 상기 가상 머신 워크 로드 정보 산출 시점에서부터 제2 기간 동안 또는 임의의 시점에서부터 제2 기간 동안 예측되는 가상 머신의 워크 로드를 의미할 수 있다.For example, the initial predictive virtual load may mean a workload of a virtual machine predicted for a second period from a time point when the virtual machine workload information is calculated or for a second period from an arbitrary time point.

상기 처리부는 산출된 상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 의해 상기 머신 배치 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate the machine placement information by a predetermined machine placement calculation method based on the calculated first predicted virtual load information.

상기 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 대해서는 이하 자세하게 서술하도록 한다.The predetermined machine placement calculation method will be described in detail below.

머신 배치는 사용자에 의해 지정되는 목적 함수의 개수에 따라 개수가 달리질 수 있다.The number of machine arrangements may vary depending on the number of objective functions specified by the user.

일례로, 사용자에 의해 목적 함수가 3개가 지정된다면, 상기 머신 배치는 3가지로 산출될 수 있다.For example, if three objective functions are designated by a user, the machine arrangement may be calculated in three ways.

이는, 목적 함수 각 각이 서로 비 지배해이기 때문일 수 있다.This may be because each of the objective functions is non-dominant to each other.

상기 처리부는 각 각의 머신 배치대로 가상 머신이 물리 서버에 배치되었을 때의 예측 상태 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate predicted state information when a virtual machine is disposed on a physical server according to each machine arrangement.

즉, 목적 함수가 복수라면 예측 상태 정보도 복수개가 형성될 수 있다.That is, if there are a plurality of objective functions, a plurality of prediction state information may also be formed.

상기 예측 상태 정보는 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 산출될 수 있다.The prediction state information may be calculated based on initial prediction virtual load information.

상기 예측 상태 정보는 상기 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과될 것으로 예측되는 상기 물리 서버의 부하와 관련된 정보인 예측 점유율 상태 정보, 상기 제2 기간 동안 상기 임의의 배치로 상기 가상 머신이 상기 물리 서버 상에서 동작된다고 가정할 경우 상기 미리 정해진 기준의 위반 여부와 관련된 정보인 예측 위반 상태 정보, 상기 제2 기간 중에서 상기 물리 서버에 상기 가상 머신이 배치되지 않아 상기 물리 서버가 동작되지 않은 시간과 관련된 정보인 예측 유휴 상태 정보 및 상기 제2 기간 동안 상기 가상 서버의 이동 횟수와 관련된 정보인 예측 이동 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.The predicted status information is predicted occupancy status information, which is information related to the load of the physical server predicted to be charged by the virtual machine during the second period, and the virtual machine is physically configured in the arbitrary arrangement during the second period. Presumed violation status information, which is information related to whether or not the predetermined criterion is violated when it is assumed to operate on a server, and information related to a time when the virtual server is not operated because the virtual machine is not disposed on the physical server during the second period. It may include at least one of the predicted idle state information and the predicted moving state information that is information related to the number of times the virtual server moves during the second period.

상기 예측 점유율 상태 정보는 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 물리 서버의 부하 값과 관련된 정보일 수 있다.The predicted occupancy state information may be information related to a load value of a physical server charged by the virtual machine during a second period.

일례로, 상기 디스플레이부 상에는 각 각의 물리 서버의 부하(워크 로드) 값을 평균 그래프(Z11), 최대값 그래프(Z12), 최소값 그래프(Z13)로 표현될 수 있다.For example, on the display unit, the load (work load) value of each physical server may be represented by an average graph (Z11), a maximum value graph (Z12), and a minimum value graph (Z13).

평균 그래프(Z11)는 제2 기간 동안 각 물리 서버에 인가되는 워크 로드의 평균을 도시한 그래프를 의미할 수 있다.The average graph Z11 may mean a graph showing an average of workloads applied to each physical server during the second period.

최대값 그래프(Z12)는 제2 기간 동안 각 물리 서버에 인가된 워크 로드 중 최대 값만을 추출하여 도시한 그래프를 의미할 수 있다.The maximum value graph Z12 may refer to a graph illustrated by extracting only the maximum value among workloads applied to each physical server during the second period.

최소값 그래프(Z13)는 제2 기간 동안 각 물리 서버에 인가된 워크 로드 중 최소값만을 추출하여 도시한 그래프를 의미할 수 있다. The minimum value graph Z13 may refer to a graph illustrated by extracting only the minimum value among workloads applied to each physical server during the second period.

이러한 그래프를 통해, 사용자는 여태까지 물리 서버의 가동 정도를 명확하게 파악할 수 있다.Through this graph, the user can clearly grasp the degree of operation of the physical server so far.

상기 발생 점유 상태 정보는 상기 가상 머신 워크 로드 정보를 기초로 산출될 수 있다.The occurrence occupancy state information may be calculated based on the virtual machine workload information.

예측 위반 상태 정보는 제2 기간 동안 상기 물리 서버가 가동될 때 미리 정해진 기준의 위반 여부에 대한 정보일 수 있다.Prediction violation status information may be information on whether or not a predetermined criterion is violated when the physical server is operated for a second period.

상기 디스플레이부에는 상기 예측 위반 상태 정보에 대한 값인 예측 위반 상태 값(C11)이 표시될 수 있다.A prediction violation status value C11 that is a value for the prediction violation status information may be displayed on the display unit.

상기 미리 정해진 기준에 대한 자세한 설명은 상술한 내용과 중복되는 한도에서 생략될 수 있다.Detailed description of the predetermined criteria may be omitted in the overlapping with the above.

예측 유휴 상태 정보는 제2 기간 동안 물리 서버에 가상 머신이 배치되지 않아, 물리 서버가 가동되지 않는 시간과 관련된 정보일 수 있다.The predicted idle state information may be information related to a time when the physical server is not operated because a virtual machine is not disposed on the physical server during the second period.

상기 예측 유휴 상태 정보는 모든 물리 서버에 대한 총 합으로서 산출될 수 있다.The predicted idle state information may be calculated as a total sum of all physical servers.

예측 이동 상태 정보는 제2 기간 동안 물리 서버 상에서 가상 머신이 이동한 횟수와 관련된 정보일 수 있다.The predicted movement state information may be information related to the number of times the virtual machine has moved on the physical server during the second period.

상기 예측 이동 상태 정보는 모든 물리 서버에 대한 총 합으로서 산출될 수 있다.The predicted movement state information may be calculated as a total sum of all physical servers.

상기 처리부는 상기 예측 상태 정보를 각 각의 머신 배치 별로 산출할 수 있다.The processing unit may calculate the prediction state information for each machine arrangement.

상기 디스플레이부 상에는 각 각의 머신 배치를 선택할 수 있는 입력 마크가 표시될 수 있다.An input mark for selecting each machine arrangement may be displayed on the display unit.

상기 디스플레이부를 통해 입력되는 머신 배치 정보를 기초로 상기 디스플레이부에는 이에 대응되는 예측 상태 정보가 표시될 수 있다.Prediction status information corresponding thereto may be displayed on the display unit based on the machine arrangement information input through the display unit.

일례로, 도 4를 참조하면, 사용자가 4개의 목적 함수를 지정한 것에 의해 머신 배치가 4 개인 것을 가정할 수 있다.As an example, referring to FIG. 4, it can be assumed that there are four machine arrangements by a user designating four objective functions.

이 때, 사용자가 제1 배치에 대해서 클릭을 할 경우, 제2 기간 동안 상기 가상 머신이 제1 배치에 배치될 때의 예측 상태 정보와 관련된 값들이 상기 디스플레이부에 표시될 수 있다.At this time, when the user clicks on the first batch, values related to prediction status information when the virtual machine is placed on the first batch for a second period may be displayed on the display unit.

반면에, 사용자가 제2 배치에 대해서 클릭을 할 경우, 제2 기간 동안 상기 가상 머신이 제2 배치에 배치될 때의 예측 상태 정보와 관련된 값들이 상기 디스플레이부에 표시될 수 있다.On the other hand, when the user clicks on the second batch, values related to prediction status information when the virtual machine is placed on the second batch for a second period may be displayed on the display unit.

다만, 사용자의 머신 배치의 선택과 관계없이, 예측 유휴 상태 정보와 관련된 예측 유휴 상태 값(B11, B12, B13, B14) 및/또는 예측 이동 상태 정보와 관련된 예측 이동 상태 값(N11, N12, N13, N14)은 모든 배치에 대한 값이 상기 디스플레이부에 표시될 수 있다.However, the prediction idle state values (B11, B12, B13, and B14) related to the prediction idle state information and/or the predicted motion state values (N11, N12, N13) related to the predicted motion state information, regardless of the user's choice of machine placement , N14), values for all arrangements may be displayed on the display unit.

이 때, 사용자가 지정한 가상 머신의 배치와 관계된 예측 유휴 상태 값과 예측 이동 상태 값에 대해서는 별도의 표식(L10)으로 상기 디스플레이부에 표시될 수 있다.At this time, the predicted idle state value and the predicted movement state value related to the arrangement of the virtual machine specified by the user may be displayed on the display unit as separate markers L10.

상기 처리부는 상기 예측 상태 정보를 기초로 후보 예측 상태 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate candidate prediction status information based on the prediction status information.

구체적으로 설명하자면, 상기 처리부는 각 각의 머신 배치에 대응되는 상기 예측 유휴 상태 정보를 기초로 산출되는 제1 후보 예측 상태 정보를 산출할 수 있다.Specifically, the processor may calculate first candidate predicted status information calculated based on the predicted idle status information corresponding to each machine arrangement.

상기 제1 후보 예측 상태 정보에 대해서 자세하게 설명하자면, 각 각의 머신배치와 대응되는 예측 유휴 상태 값이 산출될 수 있다.To describe the first candidate prediction state information in detail, a prediction idle state value corresponding to each machine arrangement may be calculated.

이 때, 최대 값을 가지는 예측 유휴 상태 값과 최소 값을 가지는 예측 유휴 상태 값 사이의 값들이 제1 후보 예측 상태 값일 수 있으며, 상기 제1 후보 예측 상태 값과 관련된 데이터가 제1 후보 예측 상태 정보일 수 있다.In this case, values between the prediction idle state value having the maximum value and the prediction idle state value having the minimum value may be a first candidate prediction state value, and data related to the first candidate prediction state value may include first candidate prediction state information. Can be

구체적인 일례로서, 도 4를 참조하면, 사용자가 4개의 목적 함수를 지정한 것을 가정할 경우, 가상 머신이 제1 배치일 때 예측 유휴 상태 값(B11)은 2.3일 일 수 있고, 가상 머신이 제2 배치일 때 예측 유휴 상태 값(B12)은 1.1일 일 수 있고, 가상 머신이 제3 배치일 때 예측 유휴 상태 값(B13)은 4.3일 일 수 있고, 가상 머신이 제4 배치일 때 예측 유휴 상태 값(B14)은 5일 일 수 있다.As a specific example, referring to FIG. 4, assuming that the user has designated four objective functions, when the virtual machine is the first batch, the predicted idle state value B11 may be 2.3 days, and the virtual machine is the second The predicted idle state value B12 when in a batch may be 1.1 days, the predicted idle state value B13 when the virtual machine is a third batch, and the predicted idle state when the virtual machine is a fourth batch The value B14 may be 5 days.

여기서, 최대 값을 가지는 예측 유휴 상태 값은 가상 머신이 제4 배치일 때의 예측 유휴 상태 값(B14)이고, 최소 값을 가지는 예측 유휴 상태 값은 가상 머신이 2 배치일 때 예측 유휴 상 값(B12)일 수 있다.Here, the predicted idle state value having the maximum value is the predicted idle state value (B14) when the virtual machine is in the fourth batch, and the predicted idle state value having the minimum value is the predicted idle state value when the virtual machine is in 2 batches ( B12).

따라서, 상기 제1 후보 예측 상태 값(B15)은 가상 머신이 제1 배치일 때 예측 유휴 상태 값과 가상 머신이 제3 배치일 때 예측 유휴 상태 값을 제외한 1.1일 초과 5일 미만인 값일 수 있다.Accordingly, the first candidate predicted state value B15 may be a value that is greater than 1.1 days and less than 5 days except for the predicted idle state value when the virtual machine is the first batch and the predicted idle state value when the virtual machine is the third batch.

또한, 상기 처리부는 각 각의 머신 배치에 대응되는 상기 예측 이동 상태 정보를 기초로 산출되는 제2 후보 예측 상태 정보를 산출할 수 있다.Also, the processing unit may calculate second candidate predicted status information calculated based on the predicted movement status information corresponding to each machine arrangement.

마찬 가지로, 각 각의 머신 배치와 대응되는 예측 이동 상태 값이 산출될 수 있다.Similarly, a predicted movement state value corresponding to each machine arrangement can be calculated.

이 때, 최대 값을 가지는 예측 이동 상태 값과 최소 값을 가지는 예측 이동 상태 값 사이의 값들이 제2 후보 예측 상태 값일 수 있으며, 상기 제2 후보 예측 상태 값과 관련된 데이터가 제2 후보 예측 상태 정보일 수 있다.At this time, values between the predicted movement state value having the maximum value and the predicted movement state value having the minimum value may be the second candidate prediction state value, and the data related to the second candidate prediction state value is the second candidate prediction state information. Can be

구체적인 일례로서, 도 4를 참조하면, 사용자가 4개의 목적 함수를 지정한 것을 가정할 경우, 가상 머신이 제1 배치일 때 예측 이동 상태 값(N11)은 15회일 수 있고, 가상 머신이 제2 배치일 때 예측 이동 상태 값(N12)은 12회일 수 있고, 가상 머신이 제3 배치일 때 예측 이동 상태 값(N13)은 23회일 수 있고, 가상 머신이 제4 배치일 때 예측 이동 상태 값(N14)은 7회일 수 있다.As a specific example, referring to FIG. 4, assuming that the user has designated four objective functions, the predicted movement state value N11 may be 15 times when the virtual machine is the first batch, and the virtual machine is the second batch The predicted movement state value N12 may be 12 times, and the predicted movement state value N13 may be 23 times when the virtual machine is the third batch, and the predicted movement state value N14 when the virtual machine is the fourth batch ) May be 7 times.

여기서, 최대 값을 가지는 예측 이동 상태 값은 가상 머신이 제3 배치일 때의 예측 이동 상태 값(N13)이고, 최소 값을 가지는 예측 이동 상태 값은 가상 머신이 제4 배치일 때의 예측 이동 상태 값(N14)일 수 있다.Here, the predicted movement state value having the maximum value is the predicted movement state value (N13) when the virtual machine is the third batch, and the predicted movement state value having the minimum value is the predicted movement state when the virtual machine is the fourth batch It may be a value N14.

따라서, 상기 제2 후보 예측 상태 값(N15)은 가상 머신이 제2 배치일 때 예측 이동 상태 값(N12)과 가상 머신이 제1 배치일 때 예측 이동 상태 값(N11)을 제외한 7회 초과 23회 초과인 값일 수 있다.Therefore, the second candidate predicted state value N15 exceeds 7 times except for the predicted movement state value N12 when the virtual machine is the second batch and the predicted movement state value N11 when the virtual machine is the first batch 23 It may be a value that is more than once.

상기 처리부는 상가 후보 예측 상태 값(B15, N15)을 미리 정해진 표시 방법으로 디스플레이부에 표시할 수 있다.The processor may display the mall candidate prediction status values B15 and N15 in a display unit using a predetermined display method.

상기 미리 정해진 표시 방법은 예측 상태 값과 후보 예측 상태 값을 소정의 범위 형태(일례로, 막대 형식)로 표시하는 방법일 수 있다.The predetermined display method may be a method of displaying the predicted status value and the candidate predicted status value in a predetermined range form (for example, a bar format).

예측 상태 값은 상기 예측 상태 정보들을 기초로 산출되는 값을 의미할 수 있다.The predicted status value may mean a value calculated based on the predicted status information.

상기 미리 정해 정보를 기초로 산출된 값을 의미할 수 있다.It may mean a value calculated based on the predetermined information.

구체적인 일례로서, 도 4를 참조하면, 미리 정해진 표시 방법은 상기 예측 유휴 상태 값(B11, B12, B13, B14)과 상기 제1 후보 예측 상태 값(B15)을 소정의 범위 형태로 표시하는 방법을 포함할 수 있다.As a specific example, referring to FIG. 4, the predetermined display method is a method of displaying the predicted idle state values B11, B12, B13, and B14 and the first candidate predicted state value B15 in a predetermined range form. It can contain.

또한, 도 4를 참조하면, 상기 미리 정해진 표시 방법은 상기 예측 이동 상태 값(N11, N12, N13, N14)과 상기 제2 후보 예측 상태 값(N15)을 소정의 범위의 형태로 표시하는 방법을 포함할 수 있다.In addition, referring to FIG. 4, the predetermined display method is a method of displaying the predicted movement state values N11, N12, N13, and N14 and the second candidate predicted state value N15 in a predetermined range. It can contain.

이를 통해, 사용자는 각 각의 머신 배치들로 가상 머신이 배치되었을 경우 물리 서버의 상태를 효과적으로 비교할 수 있다.Through this, the user can effectively compare the state of the physical server when the virtual machine is deployed with each of the machine arrangements.

사용자는 머신 배치들 중에서 하나의 가상 머신의 배치를 선택할 수 있다.The user can select the placement of one virtual machine from among the machine placements.

도 5는 본 발명의 일 실시에에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 경제성 정보와 비교 정보를 산출 및 표시하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.5 is a view for explaining the process of calculating and displaying economic information and comparison information among the virtual machine placement simulation method according to an embodiment of the present invention.

사용자가 가상 머신의 배치를 선택할 경우, 선택 배치 정보가 산출될 수 있다.When the user selects the placement of the virtual machine, selection placement information may be calculated.

상기 처리부는 사용자가 선택한 가상 머신의 배치인 선택 배치와 관련된 선택 배치 정보를 기초로 상기 경제성 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate the economical information based on selection batch information related to a selection batch, which is a batch of virtual machines selected by a user.

경제성 정보는 경제적 지표와 관련된 데이터를 의미할 수 있다.Economic information can mean data related to economic indicators.

여기서, 경제성 정보에 대한 경제적 지표는 제1 기간 동안 상기 가상 머신이 과거 배치로 배치된 것과 비교하여 제2 기간 동안 상기 가상 머신이 선택 배치로 배치될 때 발생되는 경제적 이익과 관련된 지표일 수 있다.Here, the economic indicator for economic information may be an indicator related to economic benefits generated when the virtual machine is deployed in a selective batch during a second period compared to the virtual machine deployed in a first batch during the first period.

일례로, 상기 경제적 지표는 투자수익률(ROI), 순현재가지(NPV), 내부수익률(IRR), 회수기간(BEP)등과 같은 지표를 포함할 수 있다.As an example, the economic indicator may include indicators such as ROI, net present price (NPV), internal rate of return (IRR), and payback period (BEP).

일례로, 상기 처리부는 가상 머신이 과거 배치로 물리 서버 상에 배치되었을 경우에 물리 서버의 가동 시간과 단위 당 발생되는 전기료를 기초로 물리 서버를 운영하는 데 발생되는 요금을 산출할 수 있다.In one example, the processing unit may calculate a fee incurred for operating the physical server based on the operating time of the physical server and the electrical charge generated per unit when the virtual machine is deployed on the physical server in the past deployment.

또한, 상기 처리부는 가상 머신이 선택 배치로 물리 서버 상에 배치되었을 경우에 물리 서버의 가동 시간과 단위 당 발생되는 전기료를 기초로 물리 서버를 운영하는데 필요한 예상 요금을 산출할 수 있다.In addition, when the virtual machine is disposed on the physical server in a selective arrangement, the processing unit may calculate an estimated fee required to operate the physical server based on the operating time of the physical server and electricity generated per unit.

이를 기초로 상기 처리부는 이익 금액을 산출하여 상기 경제적 지표들을 산출할 수 있다.Based on this, the processing unit may calculate the profit amount to calculate the economic indicators.

다시 말하면, 상기 경제성 정보는 상기 발생 유휴 상태 정보 및 상기 예측 유휴 상태 정보를 기초로 산출될 수 있다.In other words, the economical information may be calculated based on the generated idle state information and the predicted idle state information.

여기서, 투자금에 대한 정보는 저장부에 미리 저장될 수 도 있다.Here, the information on the investment money may be stored in advance in the storage unit.

또는 투자금에 대한 정보는 입력부에서 발생되는 신호에 의해 발생될 수 있다.Alternatively, information on the investment money may be generated by a signal generated from the input unit.

또한, 상기 처리부는 제1 기간 동안 상기 가상 머신이 과거 배치로 배치된 것과 비교하여 제2 기간 동안 상기 가상 머신이 선택 배치로 배치될 때를 서로 비교하는 비교 정보를 산출할 수 있다.In addition, the processing unit may calculate comparison information comparing each other when the virtual machines are disposed in the selected batch during the second period compared to those in which the virtual machines were deployed in the first batch during the first period.

상기 비교 정보는 선택 배치로 가상 머신을 물리 서버 상에 배치할 경우 이전보다 더 개선된 점을 제공하는 정보와 관련될 수도 있다.The comparison information may be related to information that provides a further improvement than before when a virtual machine is placed on a physical server in a selective arrangement.

상기 디스플레이부 상에는 상기 비교 정보를 기초로 산출된 비교 값(G11)들이 표시될 수 있다.Comparison values G11 calculated based on the comparison information may be displayed on the display unit.

또한, 상기 디스플레이부 상에는 상기 경제성 지표에 의해 산출된 경제성 지표 값(K11, K12, K13, K14)들이 표시될 수 있다.In addition, economic indicator values (K11, K12, K13, and K14) calculated by the economic indicator may be displayed on the display unit.

일례로, 상기 비교 정보는 발생 점유 상태 정보와 예측 점유율 상태 정보를 기초로 산출되는 정보를 포함할 수 있다.As an example, the comparison information may include information calculated based on occurrence occupancy state information and predicted occupancy state information.

일례로, 상기 비교 정보는 물리 서버의 워크 로드의 개선된 점에 대한 정보일 수 있다.In one example, the comparison information may be information about an improvement in the workload of the physical server.

일례로, 상기 비교 정보는 발생 위반 상태 정보와 예측 위반 상태 정보를 기초로 산출되는 정보일 수 잇다. For example, the comparison information may be information calculated based on occurrence violation status information and prediction violation status information.

일례로, 상기 비교 정보는 발생 위반 상태 값과 예측 위반 상태 값을 기초로 산출되는 정보를 포함할 수 있다.For example, the comparison information may include information calculated based on the occurrence violation status value and the prediction violation status value.

일례로, 상기 발생 위반 상태 값이 10이고, 상기 예측 위반 상태 값이 5라면, 발생 위반 상태 정보와 예측 위반 상태 정보를 기초로 산출되는 상기 비교 값은 5일 수 있다.For example, if the occurrence violation status value is 10 and the prediction violation status value is 5, the comparison value calculated based on the occurrence violation status information and the prediction violation status information may be 5.

마찬가지 방식으로, 상기 비교 정보는 발생 유휴 상태 정보와 예측 유휴 상태 정보를 기초로 산출되는 정보일 수 있다. In the same way, the comparison information may be information calculated based on the generated idle state information and the predicted idle state information.

즉, 상기 비교 정보는 발생 유휴 상태 값과 예측 유휴 상태 값을 기초로 산출되는 정보를 포함할 수 있다.That is, the comparison information may include information calculated based on the generated idle state value and the predicted idle state value.

또한, 상기 비교 정보는 발생 이동 상태 정보와 예측 이동 상태 정보를 기초로 산출되는 정보일 수 있다.Also, the comparison information may be information calculated based on the generated movement state information and the predicted movement state information.

즉, 상기 비교 정보는 발생 이동 상태 값과 예측 이동 상태 값을 기초로 산출되는 정보를 포함할 수 있다.That is, the comparison information may include information calculated based on the generated movement state value and the predicted movement state value.

디스플레이부에 표시되는 비교 값을 보면서 사용자는 선택 배치로 배치하였을 경우에 획득할 수 있는 경제적 이익을 쉽게 인지할 수 있다.While viewing the comparison value displayed on the display unit, the user can easily recognize the economic benefits that can be obtained when placed in a selective arrangement.

또한, 상기 디스플레이부 상에는 선택 배치로 가상 머신이 물리 서버 상에 배치될 때와 대응되는 예측 상태 값이 상기 비교 값과 함께 표시될 수 있다.Further, on the display unit, a predicted state value corresponding to when a virtual machine is placed on a physical server in a selective arrangement may be displayed together with the comparison value.

제1 기간은 시뮬레이션을 수행하기 전의 일정한 기간을 의미할 수 있다. The first period may mean a certain period before performing the simulation.

상기 제1 기간 동안에 상기 물리 서버의 동작과 관련된 정보는 상기 저장부에 저장되어 있을 수 있다.Information related to the operation of the physical server during the first period may be stored in the storage unit.

상술한 모의 실험 방법을 통하여, 가상 머신을 재 배치 하지 않아도, 미리 가상 머신 배치 효과에 대해서 분석할 수 있다.Through the above-described simulation method, the virtual machine placement effect can be analyzed in advance without having to re-deploy the virtual machine.

이하, 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.Hereinafter, a predetermined machine placement calculation method will be described in detail.

미리 정해진 머신 배치 산출 방법은 배치 이동 기간(제2 기간) 동안 가상 머신의 배치 이동을 허용하는 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법 및 배치 이동 기간 동안 가상 머신의 배치 이동이 고려되지 않는 제2 미리 정해진 머신 배치 산출 방법을 구비할 수 있다.The predetermined machine placement calculation method includes a first predetermined machine placement calculation method that allows the placement movement of the virtual machine during the placement movement period (second period) and a second predetermined time in which the placement movement of the virtual machine is not considered during the placement movement period A machine batch calculation method can be provided.

사용자는 앞서 정보 입력 단계에서 어느 유형의 미리 정해진 머신 배치 산출 방법을 채택할 것인지 선택할 수 있다.The user can select which type of predetermined machine placement calculation method to adopt in the information input step above.

이하, 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.Hereinafter, the first predetermined machine placement calculation method will be described in detail.

상기 처리부는 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 의해 물리 서버(상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버) 상의 상기 가상 머신의 배치인 머신 배치와 관련된 정보인 머신 배치 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate machine placement information, which is information related to the placement of the virtual machine on the physical server (the first physical server and the second physical server), by the first predetermined machine placement calculation method.

여기서, 상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은, 상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 목적 함수 값이 최소화될 때의 상기 가상 머신의 배치가 산출되는 방법을 의미할 수 있다.Here, the first predetermined machine placement calculation method may mean a method in which the placement of the virtual machine is calculated when an objective function value is minimized based on the initial prediction virtual load information.

상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은 임의의 물리 서버에 대해서 상기 물리 서버의 부하가 미리 정해진 범위 내에서만 부과되도록, 상기 가상 머신의 머신 배치가 산출되는 방법을 포함할 수 있다. (제1 조건)The first predetermined machine placement calculation method may include a method in which the machine placement of the virtual machine is calculated such that the load of the physical server is imposed only within a predetermined range for any physical server. (1st condition)

일례로, 상기 미리 정해진 범위는 물리 서버의 가동률(부하가 부과되는 정도)이 10% ~ 80%일 수 있다.As an example, the predetermined range may be 10% to 80% of the utilization rate of the physical server (the degree to which the load is imposed).

다만, 이에 한정하지 않고 상기 미리 정해진 범위는 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.However, the present invention is not limited thereto, and the predetermined range may be variously modified at a level apparent to those skilled in the art.

상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은 상기 임의의 물리 서버에 대해서 상기 물리 서버의 부하가 미리 정해진 범위 내에서만 부과될 수 있도록, 상기 임의의 물리 서버의 부하가 제1 기준(X10, 도 6 및 도 7 참조) 이상 될 것으로 예측될 경우에는, 상기 임의의 물리 서버에 배치된 상기 가상 머신들 중 적어도 하나의 상기 가상 머신을 다른 물리 서버로 이동시키는 방법을 포함할 수 있다. (제1-1 조건)In the first predetermined machine placement calculation method, the load of the arbitrary physical server is the first criterion (X10, FIG. 6 and 6) so that the load of the physical server can be charged only within a predetermined range for the arbitrary physical server. If it is predicted to be abnormal, it may include a method of moving at least one of the virtual machines disposed on the arbitrary physical server to another physical server. (Condition 1-1)

일례로, 상기 제1 기준(X10, 도 3 및 도 4 참조)은 상기 물리 서버의 가동률(부하가 부과되는 정도)이 80 %인 것을 의미할 수 있다.As an example, the first criterion (see X10, FIGS. 3 and 4) may mean that the utilization rate (a degree to which a load is applied) of the physical server is 80%.

상기 처리부는 상기 물리 서버의 부하가 제1 기준이 넘지 않도록 하는 해결 방법으로, 대상 물리 서버의 워크 로드가 제1 기준이 넘을 것으로 예측되는 시점을 기준으로, 상기 대상 물리 서버에 배치되는 적어도 하나의 가상 머신을 다른 물리 서버로 이전 하는 방법을 이용하여 상기 머신 배치를 산출할 수 있다. The processing unit is a solution to prevent the load of the physical server from exceeding the first criterion, based on a time point when the workload of the target physical server is predicted to exceed the first criterion, at least one disposed on the target physical server The machine placement can be calculated using a method of moving a virtual machine to another physical server.

이로 인해, 상기 물리 서버의 워크 로드(가동률)가 제1 기준을 넘어 과잉 부하가 인가되는 것을 효과적으로 예방할 수 있다.Due to this, it is possible to effectively prevent the workload (operation rate) of the physical server from being applied with an excessive load beyond the first criterion.

다만, 이에 한정하지 않고 상기 제1 기준은 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.However, the present invention is not limited thereto, and the first criterion can be variously modified at a level apparent to a person skilled in the art.

또한, 상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은 상기 임의의 물리 서버에 대해서 상기 물리 서버의 부하가 미리 정해진 범위 내에서만 부과될 수 있도록, 상기 임의의 물리 서버의 부하가 제2 기준(X20, 도 3 및 도 4 참조) 이하 될 것으로 예측될 경우에는, 상기 임의의 물리 서버에 배치된 상기 가상 머신들 모두를 다른 물리 서버로 이동시키는 방법을 포함할 수 있다. (제1-2 조건)In addition, in the first predetermined machine placement calculation method, the load of the arbitrary physical server is the second criterion (X20, FIG. 4) so that the load of the physical server can be charged only within a predetermined range for the arbitrary physical server. 3 and FIG. 4) If it is predicted to be below, it may include a method of moving all of the virtual machines disposed on the arbitrary physical server to another physical server. (Condition 1-2)

일례로, 상기 제2 기준(X20, 도 6 및 도 7 참조)은 상기 물리 서버의 가동률(부하가 부과되는 정도)이 10 %인 것을 의미할 수 있다.As an example, the second criterion (see X20, FIGS. 6 and 7) may mean that the utilization rate (the degree to which the load is applied) of the physical server is 10%.

상기 처리부는 상기 물리 서버 부하가 제2 기준 이하로 되지 않도록 하는 해결 방법으로, 대상 물리 서버의 워크 로드가 제2 기준 이하로 떨어질 것으로 예측되는 시점을 기준으로, 상기 대상 물리 서버에 배치되는 모든 가상 머신들을 다른 물리 서버로 이전하는 방법을 이용하여 상기 머신 배치를 산출할 수 있다.The processing unit is a solution to prevent the load of the physical server from falling below the second criterion, based on a time point when the workload of the target physical server is predicted to fall below the second criterion, all virtual servers disposed in the target physical server The machine placement can be calculated using a method of transferring machines to another physical server.

이는, 물리 서버가 가동되지 않는 조건의 개시 조건을 의미할 수 있다.This may mean a start condition of a condition in which the physical server is not operated.

다시 말하면, 상기 처리부는 상기 물리 서버 부하가 제2 기준 이하로 되지 않도록 하는 해결 방법으로, 대상 물리 서버에 배치된 가상 머신을 다른 물리 서버로 배치하여, 대상 물리 서버의 동작을 정지시킬 수 있다.In other words, the processing unit may stop the operation of the target physical server by disposing the virtual machine disposed on the target physical server as another physical server as a solution to prevent the physical server load from being lower than the second reference.

상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은 가동되지 않는 상기 물리 서버가 가동되도록 하는 상기 가상 머신의 이동으로 인해 가동 중인 상기 물리 서버가 가동되지 않는 상태로 변화되지 않도록, 상기 머신 배치가 산출되는 방법을 포함할 수 있다. (제2 조건)The first predetermined machine placement calculation method is a method in which the machine placement is calculated such that the running physical server is not changed to an inactive state due to movement of the virtual machine that causes the inactive physical server to operate. It can contain. (Second condition)

하나의 물리 서버를 중단 시키는 것과 동시에 다른 물리 서버의 동작을 개시하게 되면, 물리 서버를 중단 시키는 것에 대한 이익이 없으며, 서버를 가동하는데 발생되는 전력 및 시간이 더 소요되기 문제가 발생된다.When the operation of another physical server is started simultaneously with stopping one physical server, there is no benefit of stopping the physical server, and a problem occurs that it takes more power and time to operate the server.

따라서, 제2 조건을 통해, 이와 같은 문제를 해결하고자 하는 것일 수 있다.Therefore, through the second condition, it may be intended to solve such a problem.

또한, 상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법으로 머신 배치를 산출하는 경우, 제2 기간 동안에 물리 서버들 간의 가상 머신의 이동이 허용되도록 머신 배치가 산출될 수 있다. (제3 조건)In addition, when calculating the machine arrangement using the first predetermined machine arrangement calculation method, the machine arrangement may be calculated to allow movement of the virtual machines between physical servers during the second period. (3rd condition)

다만, 가상 머신의 이동이 잦을 경우 데이터 손실이 유발될 수 있기 때문에, 제2 기간(분서 기간) 동안의 하나의 가상 머신의 이동을 소정 횟수로 제한할 수 있다. (제4 조건)However, since the data loss may be caused when the virtual machine is frequently moved, the movement of one virtual machine during the second period (division period) may be limited to a predetermined number of times. (4th condition)

일례로, 소정 횟수는 2회일 수 있다.For example, the predetermined number of times may be two times.

다만, 이에 한정하지 않고 상기 소정 횟수는 통상의 기술자에게 자명한 수준에서 다양하게 변형 가능하다.However, the present invention is not limited thereto, and the predetermined number of times can be variously modified at a level apparent to those skilled in the art.

또한, 상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법으로 머신 배치를 산출하는 경우, 각 각의 물리 서버의 사양이 동일(homogenous 조건)하다고 가정하여 머신 배치를 산출할 수 있다. (제5 조건)In addition, when calculating the machine arrangement using the first predetermined machine arrangement calculation method, it is possible to calculate the machine arrangement on the assumption that the specifications of each physical server are the same (homogenous condition). (The fifth condition)

상기 목적 함수는 제1 목적 함수, 제2 목적 함수, 제 3 목적 함수 및 제4 목적 함수를 구비할 수 있다.The objective function may include a first objective function, a second objective function, a third objective function, and a fourth objective function.

처리부는 각 각의 목적 함수 값들이 최소 값을 갖는 비 지배해 4 개를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate four non-dominant values of each objective function having a minimum value.

이하, 목적 함수에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.Hereinafter, the objective function will be described in detail.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 고려되는 제1 목적 함수를 설명하기 위한 도면이다.6 is a view for explaining a first objective function considered among virtual machine placement simulation methods according to an embodiment of the present invention.

도6을 참조하면, 상기 목적 함수는 제2 기간 동안, 상기 최초 예측 가상 로드에 의해 산출되는 물리 서버의 부하(워크 로드)의 변화 량과 관련된 함수인 제1 목적 함수를 구비할 수 있다.Referring to FIG. 6, the objective function may include a first objective function that is a function related to a change amount of a load (work load) of a physical server calculated by the initial predictive virtual load during a second period.

일례로, 도 6(a)는 제1 일정에 따라 가상 머신들이 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버에 배치되는 경우, 상기 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버의 워크 로드를 도시한 그래프이다.As an example, FIG. 6(a) is a graph illustrating workloads of the first to third physical servers when virtual machines are disposed on the first to third physical servers according to the first schedule.

또한, 도 6(b)는 제2 일정에 따라 가상 머신들이 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버에 배치되는 경우, 상기 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버의 워크 로드를 도시한 그래프이다.6(b) is a graph showing workloads of the first to third physical servers when virtual machines are disposed on the first to third physical servers according to the second schedule.

각 각의 물리 서버의 워크 로드는 각 물리 서버에 설치된 가상 머신 워크 로드들의 합으로 산출될 수 있음을 상술된 내용에서 확인할 수 있다.It can be seen from the above that the workload of each physical server can be calculated as the sum of the virtual machine workloads installed in each physical server.

도 6(a)를 참조하면, 가상 머신들이 제1 일정에 따라 물리 서버 상에 배치되는 경우, 모든 물리 서버의 워크 로드가 제1 기준 미만(X10) 및 제2 기준 초과(X20)가 될 수 있다.Referring to FIG. 6(a), when virtual machines are disposed on a physical server according to a first schedule, workloads of all physical servers may be less than a first criterion (X10) and a second criterion (X20). have.

또한, 도 6(b)를 참조하면, 가상 머신들이 제2 일정에 따라 물리 서버 상에 배치되는 경우, 모든 물리 서버의 워크 로드가 제1 기준 미만(X10) 및 제2 기준 초과(X20)가 될 수 있다.Also, referring to FIG. 6(b), when virtual machines are disposed on a physical server according to a second schedule, workloads of all physical servers are less than the first criterion (X10) and greater than the second criterion (X20). Can be.

다만, 제2 일정을 기초로 하여 가상 머신들이 물리 서버에 배치되는 경우, 제1 일정을 기초로 가상 머신들이 물리 서버에 배치되는 경우보다, 각 각의 물리 서버의 워크 로드의 변화량(기울기)가 더 작을 수 있다.However, when the virtual machines are placed on the physical server based on the second schedule, the amount of change (slope) of the workload of each physical server is higher than when the virtual machines are placed on the physical server based on the first schedule. It can be smaller.

이는, 물리 서버 상의 가상 머신의 머신 배치로서 제1 일정보다 제2 일정이 더 바람직한 일정일 수 있다.This may be a schedule in which the second schedule is more preferable than the first schedule as the machine arrangement of the virtual machine on the physical server.

또한, 상기 제2 일정이 도출되도록 하는 제1 목적 함수의 값이 상기 제1 일정이 도출되도록 하는 제1 목적 함수의 값 보다 더 작을 수 있다.In addition, the value of the first objective function that causes the second schedule to be derived may be smaller than the value of the first objective function that causes the first schedule to be derived.

만일 물리 서버의 워크 로드의 변화율이 크다면, 짧은 시간 동안만 물리 서버의 워크 로드가 임의의 기준이 넘어, 가상 머신의 마이그레이션(이전)이 이루어질 수 있다.If the rate of change of the workload of the physical server is large, the workload of the physical server exceeds a certain criterion for a short time and migration (previous) of the virtual machine can be performed.

이럴 경우, 앞서 상술한 가상 머신의 잦은 마이그레이션이 발생될 수 있으므로, 가상 머신의 데이터 손실의 위험성이 더욱 높아질 수 있다.In this case, since the frequent migration of the above-described virtual machine may occur, the risk of data loss of the virtual machine may be further increased.

제1 목적 함수는 이를 예방하기 위한 함수일 수 있다.The first objective function may be a function for preventing this.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 머신 배치 모의 실험 방법 중에서 고려되는 제2 목적 함수를 설명하기 위한 도면이다.7 is a view for explaining a second objective function considered in a virtual machine placement simulation method according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 상기 목적 함수는 제2 기간 동안, 상기 최초 예측 가상 로드에 의해 산출되는 물리 서버의 부하(워크 로드)들 간의 차이와 관련된 함수인 제2 목적 함수를 구비할 수 있다.Referring to FIG. 7, the objective function may include a second objective function that is a function related to a difference between loads (work loads) of a physical server calculated by the initial predictive virtual load during a second period.

일례로, 도 7(a)는 제3 일정에 따라 가상 머신들이 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버에 배치되는 경우, 상기 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버의 워크 로드를 도시한 그래프이다.As an example, FIG. 7(a) is a graph illustrating workloads of the first to third physical servers when virtual machines are disposed on the first to third physical servers according to the third schedule.

또한, 도 7(b)는 제4 일정에 따라 가상 머신들이 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버에 배치되는 경우, 상기 제1 물리 서버 내지 제3 물리 서버의 워크 로드를 도시한 그래프이다.7(b) is a graph showing workloads of the first to third physical servers when the virtual machines are disposed on the first to third physical servers according to the fourth schedule.

각 각의 물리 서버의 워크 로드는 각 물리 서버에 설치된 가상 머신 워크 로드들의 합으로 산출될 수 있음을 상술된 내용에서 확인할 수 있다.It can be seen from the above that the workload of each physical server can be calculated as the sum of the virtual machine workloads installed in each physical server.

도 7(a)를 참조하면, 가상 머신들이 제3 일정에 따라 물리 서버 상에 배치되는 경우, 모든 물리 서버의 워크 로드가 제1 기준(X10) 미만 및 제2 기준(X20) 초과가 될 수 있다.Referring to FIG. 7(a), when virtual machines are disposed on a physical server according to a third schedule, workloads of all physical servers may be less than the first criterion (X10) and exceed the second criterion (X20). have.

또한, 도 7(b)를 참조하면, 가상 머신들이 제4 일정에 따라 물리 서버 상에 배치되는 경우, 모든 물리 서버의 워크 로드가 제1 기준(X10) 미만 및 제2 기준(X20) 초과가 될 수 있다.Further, referring to FIG. 7(b), when virtual machines are disposed on a physical server according to a fourth schedule, workloads of all physical servers are less than the first criterion (X10) and greater than the second criterion (X20). Can be.

다만, 제4 일정을 기초로 하여 가상 머신들이 물리 서버에 배치되는 경우, 제3 일정을 기초로 가상 머신들이 물리 서버에 배치되는 경우보다, 각 각의 물리 서버의 워크 로드들 간의 차이가 더 작을 수 있다.However, when the virtual machines are placed on the physical server based on the fourth schedule, the difference between the workloads of each physical server is smaller than when the virtual machines are placed on the physical server based on the third schedule. Can.

이는, 물리 서버 상의 가상 머신의 머신 배치로서 제3 일정보다 제4 일정이 더 바람직한 일정일 수 있다.This may be a schedule in which the fourth schedule is more preferable than the third schedule as the machine arrangement of the virtual machine on the physical server.

또한, 상기 제4 일정이 도출되도록 하는 제2 목적 함수의 값이 상기 제3 일정이 도출되도록 하는 제2 목적 함수의 값 보다 더 작을 수 있다.In addition, the value of the second objective function that causes the fourth schedule to be derived may be smaller than the value of the second objective function that causes the third schedule to be derived.

여기서, 물리 서버들 간의 워크 로드를 비교하기 위해서, 상기 미리 정해진 제1 기간 동안의 물리 서버의 워크 로드의 평균 값을 활용하여 물리 서버들이 서로 비교될 수 있다.Here, in order to compare the workload between the physical servers, the physical servers may be compared with each other by using the average value of the workload of the physical server during the first predetermined period.

제2 목적 함수의 의미는 물리 서버를 고르게 활용하고자 함일 수 있다.The meaning of the second objective function may be to use the physical server evenly.

상기 목적 함수는 상기 가상 머신이 상기 머신 배치에 따라 배치되기 위해서 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상에서 상기 가상 머신이 배치 이동되는 횟수와 관련된 함수인 제3 목적 함수를 구비할 수 있다.The objective function may include a third objective function that is a function related to the number of times the virtual machine is deployed and moved on the first physical server and the second physical server in order for the virtual machine to be disposed according to the placement of the machine.

다시 말하면, 상기 제3 목적 함수는 현재의 가상 머신들의 배치에서 머신 배치를 따라 배치되기 위하여 물리 서버들 사이에서 가상 머신의 이동 횟수와 관련될 수 있다.In other words, the third objective function may relate to the number of movements of the virtual machine between physical servers in order to be deployed along the machine deployment in the current virtual machine deployment.

상기 제3 목적 함수의 의미는, 상기 가상 머신의 이동 횟수를 최소하는 배치를 찾고자 함일 수 있다.The meaning of the third objective function may be to find an arrangement that minimizes the number of movements of the virtual machine.

가상 머신이 마이그레이션 될 때 마다 데이터 손실의 위험성을 항상 내포하고 있다.Whenever a virtual machine is migrated, there is always the risk of data loss.

제3 목적 함수의 의미는 데이터 손실 가능성을 최소화하는데 있을 수 있다.The meaning of the third objective function may be to minimize the possibility of data loss.

상기 목적 함수는 제2 기간 동안, 상기 제1 물리 서버의 가동 여부 및 상기 제2 물리 서버의 가동 여부와 관련된 함수인 제4 목적 함수를 구비할 수 있다.The objective function may include a fourth objective function that is a function related to whether the first physical server is operating and whether the second physical server is operating during the second period.

다시 말하면, 상기 제4 목적 함수는 상기 미리 정해진 제1 기간 동안 물리 서버의 가동 여부와 관련된 함수일 수 있다.In other words, the fourth objective function may be a function related to whether the physical server is operated during the predetermined first period.

제4 목적 함수가 작을수록 가동되지 않는 물리 서버의 개수 및 물리 서버의 가동되지 않는 시간이 최대로 될 수 있다.As the fourth objective function is smaller, the number of physical servers that are not operated and the time when the physical server is not operated may be maximized.

상기 제4 목적 함수가 최소일 경우, 모든 물리 서버에 대해서 물리 서버 한대 당 가동되지 않는 시간들의 총합이 최대로 될 수 있다.When the fourth objective function is minimum, the sum of the times of inactivity per physical server may be maximum for all physical servers.

제4 목적 함수의 의미는 서버 가동 시간을 최소화 하여 물리 서버 가동에 따란 전력 손실을 최소화 하는데 의미가 있을 수 있다.The meaning of the fourth objective function may be meaningful in minimizing server uptime and thus minimizing power loss due to physical server operation.

머신 배치는 제1 조건 내지 제5 조건이 만족되는 상태에서 각각의 목적 함수가 최소화될 수 있도록, 물리 서버들 상에서 가상 머신들이 어떻게 배치되는지에 대한 물리 서버 상의 가상 머신의 배치를 의미할 수 있다.The machine placement may refer to the placement of the virtual machines on the physical server on how the virtual machines are placed on the physical servers so that each objective function can be minimized while the first to fifth conditions are satisfied.

상기 목적 함수는 제2 기간 동안 상기 최초 예측 가상 로드에 의해 산출되는 물리 서버의 부하의 변화 량과 관련된 함수인 제1 목적 함수, 상기 제2 기간 동안 상기 최초 예측 가상 로드에 의해 산출되는 물리 서버의 부하들 간의 차이와 관련된 함수인 제2 목적 함수, 상기 가상 머신이 상기 머신 배치로 배치되기 위해서 상기 물리 서버 상에서 상기 가상 머신이 배치 이동되는 횟수와 관련된 함수인 제3 목적 함수 및 상기 제2 기간 동안, 상기 물리 서버의 가동 여부와 관련된 함수인 제4 목적 함수를 구비할 수 있다.The objective function is a first objective function that is a function related to an amount of change in the load of the physical server calculated by the initial predictive virtual load during a second period, and a physical server calculated by the initial predictive virtual load during the second period. A second objective function that is a function related to the difference between loads, a third objective function that is a function related to the number of times the virtual machine is deployed and moved on the physical server in order to deploy the virtual machine to the machine deployment, and during the second period , A fourth objective function that is a function related to whether the physical server is operated or not.

일례로, 상기 물리 서버는 제1 물리 서버 및 상기 제1 물리 서버와 분리되는 제2 물리 서버를 구비할 수 있다.As an example, the physical server may include a first physical server and a second physical server separate from the first physical server.

상기 머신 배치는 상기 제1 목적 함수의 값이 최소인 상태를 기준으로, 상기 제2 목적 함수의 값, 상기 제3 목적 함수 및 제4 목적 함수의 값이 최소화되는 물리 서버들(일례로, 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버) 상의 상기 가상 머신의 배치인 제1 배치, 상기 제2 목적 함수의 값이 최소인 상태를 기준으로, 상기 제1 목적 함수의 값, 상기 제3 목적 함수 및 제4 목적 함수의 값이 최소화되는 물리 서버들(일례로, 제1 물리 서버와 제2 물리 서버) 상의 상기 가상 머신의 배치인 제2 배치, 상기 제3 목적 함수의 값이 최소인 상태를 기준으로, 상기 제1 목적 함수의 값, 상기 제2 목적 함수 및 제4 목적 함수의 값이 최소화되는 물리 서버들(일례로, 제1 물리 서버와 제2 물리 서버) 상의 상기 가상 머신의 배치인 제3 배치 및 상기 제4 목적 함수의 값이 최소인 상태를 기준으로, 상기 제1 목적 함수의 값, 상기 제2 목적 함수 및 제3 목적 함수의 값이 최소화되는 물리 서버들(일례로, 제1 물리 서버와 제2 물리 서버) 상의 상기 가상 머신의 배치인 제4 배치를 구비할 수 있다.The machine arrangement is based on a state in which the value of the first objective function is minimum, physical servers (eg, first, the values of the second objective function, the values of the third objective function, and the fourth objective function are minimized) A first batch, which is the placement of the virtual machine on the first physical server and the second physical server), based on a state in which the value of the second objective function is minimum, the value of the first objective function, the third objective function, and Based on a state in which the value of the fourth objective function is minimized, the second configuration that is the placement of the virtual machine on the physical servers (for example, the first physical server and the second physical server), and the value of the third objective function is minimum In this case, the value of the first objective function, the second objective function, and the fourth objective function are minimized, which is the placement of the virtual machine on the physical servers (eg, the first physical server and the second physical server). Based on a state in which the value of the third batch and the fourth objective function is minimum, physical servers (for example, the first of which the values of the first objective function, the values of the second objective function, and the third objective function are minimized) And a fourth arrangement, which is the arrangement of the virtual machine on the physical server and the second physical server).

만일, 사용자에 의해 목적 함수가 제1 목적 함수와 제2 목적 함수만 선택된다면, 상기 머신 배치는 제1 배치와 제2 배치만을 구비할 수 있으며, 이에 대한 자세한 설명은 상술한 내용과 중복되는 한도에서 생략될 수 있다.If only the first objective function and the second objective function are selected by the user, the machine arrangement may include only the first and second arrangements, and the detailed description thereof is the same as the above-described content. Can be omitted from

이하, 제2 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 대해서 자세하게 서술하도록 한다.Hereinafter, the second predetermined machine placement calculation method will be described in detail.

상기 처리부는 제2 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 의해 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 배치인 머신 배치와 관련된 정보인 머신 배치 정보를 산출할 수 있다.The processing unit may calculate machine placement information, which is information related to the placement of the virtual machine on the first physical server and the second physical server, by a second predetermined machine placement calculation method.

여기서, 상기 제2 미리 정해진 머신 배치 산출 방법으로 머신 배치를 산출하는 경우, 각 각의 물리 서버의 사양이 동일(homogenous 조건)하다고 가정하여 머신 배치를 산출할 수 있다. Here, when calculating the machine arrangement using the second predetermined machine arrangement calculation method, it is possible to calculate the machine arrangement on the assumption that the specifications of each physical server are the same (homogenous condition).

상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 적용되는 제1 조건 내지 제4 조건은 제2 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에는 적용되지 않을 수 있다.The first to fourth conditions applied to the first predetermined machine placement calculation method may not be applied to the second predetermined machine placement calculation method.

상기 제2 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은 제1 목적 함수, 제2 목적 함수 및 제3 목적 함수 만이 고려될 수 있다.Only the first objective function, the second objective function, and the third objective function may be considered as the second predetermined machine placement calculation method.

이하, 상기 제2 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 대한 자세한 설명은 상기 제1 미리 정해진 머신 배치 산출 방법과 중복되는 한도에서 생략될 수 있다.Hereinafter, a detailed description of the second predetermined machine placement calculation method may be omitted in a limit overlapping with the first predetermined machine placement calculation method.

첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 보다 명확하게 표현하기 위해, 본 발명의 기술적 사상과 관련성이 없거나 떨어지는 구성에 대해서는 간략하게 표현하거나 생략하였다.In order to more clearly represent the technical spirit of the present invention, the accompanying drawings are briefly expressed or omitted for configurations that are not related or inferior to the technical spirit of the present invention.

상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.In the above, the configuration and features of the present invention have been described based on the embodiment according to the present invention, but the present invention is not limited to this, and various modifications or changes can be made within the spirit and scope of the present invention. It is apparent to those skilled in the art, and thus, such changes or modifications are revealed to be within the scope of the appended claims.

11 : 처리부 12 : 저장부
13 : 입력부 14 : 송수신부
15 : 표시부 16 : 제어부
11: processing unit 12: storage unit
13: input unit 14: transceiver
15: display unit 16: control unit

Claims (7)

제1 물리 서버 및 상기 제1 물리 서버와 물리적으로 분리된 제2 물리 서버를 구비하는 물리 서버에 배치된 가상 머신의 배치를 변경하는 것을 시뮬레이션하는 방법인 가상 머신 배치 모의 실험 방법에 있어서,
저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 산출되는 제1 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 발생 상태 정보가 산출되는 단계;
저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 이용하여 미리 정해진 예측 방법을 통해 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 예측되는 부하와 연관된 최초 예측 가상 로드와 관련된 정보인 최초 예측 가상 로드 정보가 산출되는 단계;
미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 의해 산출된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 배치인 머신 배치와 관련된 정보인 머신 배치 정보가 산출되는 단계;
상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 새로운 배치로서 상기 머신 배치 중 하나의 배치로서 선택된 배치인 선택 배치와 관련된 선택 배치 정보가 산출되는 단계;
저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 산출되며 상기 제2 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 예측 상태 정보를 기초로, 선택되는 상기 선택 배치로 상기 가상 머신이 배치되었을 경우와, 상기 발생 상태 정보의 기초가 되는 상기 가상 머신의 배치인 과거 배치로 상기 가상 머신이 배치되었을 경우의, 차이를 비교하기 위하여, 상기 발생 상태 정보와 상기 예측 상태 정보를 기초로 산출되는 비교 정보가 산출되는 단계;
복수의 상기 예측 상태 정보를 기초로 산출된 예측 상태 값의 최대값과 최소값 범위 내의 값과 관련된 정보인 후보 예측 상태 정보가 산출되는 단계; 및
상기 예측 상태 값과 상기 후보 예측 상태 정보를 기초로 산출된 후보 예측 상태 값이 미리 정해진 표시 방법으로 디스플레이부에 표시되는 단계;를 포함하며,
상기 예측 상태 정보는,
상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 산출되며,
상기 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은,
상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 복수의 목적 함수 값이 최소화될 때 상기 가상 머신의 배치인 상기 머신 배치를 복 수개 산출하는 방법이며,
상기 미리 정해진 표시 방법은,
상기 예측 상태 값과 상기 후보 예측 상태 값을 소정의 범위 형태로 표시하는 방법인,
가상 머신 배치 모의 실험 방법.
In the virtual machine deployment simulation method, which is a method of simulating changing the arrangement of a virtual machine disposed on a physical server having a first physical server and a second physical server physically separated from the first physical server,
Occurrence status information that is information related to states of the first physical server and the second physical server during a first period calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit Step is calculated;
The first associated with the predicted load of the physical server charged by the virtual machine during the second period through a predetermined prediction method using information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit Calculating initial predictive virtual load information that is information related to the predictive virtual load;
Calculating machine placement information, which is information related to the placement of the virtual machine on the first physical server and the second physical server, calculated by a predetermined machine placement calculation method;
Calculating selection batch information related to a selected batch which is a selected batch as one of the machine batches as a new batch of the virtual machines on the first physical server and the second physical server;
Prediction state that is calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit and is information related to the states of the first physical server and the second physical server during the second period Comparing the difference, based on information, when the virtual machine is deployed in the selected selected batch and when the virtual machine is deployed in a past batch which is the batch of the virtual machine on which the occurrence status information is based In order to do so, calculating comparison information calculated based on the generated state information and the predicted state information;
Calculating candidate prediction status information that is information related to values in a maximum value and a minimum value range of the prediction status value calculated based on a plurality of the prediction status information; And
And a step of displaying a candidate prediction status value calculated based on the prediction status value and the candidate prediction status information on a display unit in a predetermined display method.
The predicted status information,
Calculated based on the first predicted virtual load information,
The predetermined machine batch calculation method,
It is a method of calculating a plurality of machine arrangements, which are arrangements of the virtual machines, when a plurality of objective function values are minimized based on the first predicted virtual load information.
The predetermined display method,
A method of displaying the predicted state value and the candidate predicted state value in a predetermined range form,
Virtual machine placement simulation method.
제1항에 있어서,
상기 발생 상태 정보는,
상기 제1 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 부하와 관련된 정보인 발생 점유율 상태 정보, 상기 제1 기간 동안 상기 가상 머신이 상기 물리 서버 상에서 동작되는 과정에서 미리 정해진 기준의 위반 여부와 관련된 정보인 발생 위반 상태 정보, 상기 제1 기간 중에서 상기 물리 서버에 상기 가상 머신이 배치되지 않아 상기 물리 서버가 동작되지 않은 시간과 관련된 정보인 발생 유휴 상태 정보 및 상기 제1 기간 동안 상기 가상 머신의 이동 횟수와 관련된 정보인 발생 이동 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하고,
상기 예측 상태 정보는,
상기 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과될 것으로 예측되는 상기 물리 서버의 부하와 관련된 정보인 예측 점유율 상태 정보, 상기 제2 기간 동안 임의의 배치로 상기 가상 머신이 상기 물리 서버 상에서 동작된다고 가정할 경우 상기 미리 정해진 기준의 위반 여부와 관련된 정보인 예측 위반 상태 정보, 상기 제2 기간 중에서 상기 물리 서버에 상기 가상 머신이 배치되지 않아 상기 물리 서버가 동작되지 않은 시간과 관련된 정보인 예측 유휴 상태 정보 및 상기 제2 기간 동안 상기 가상 머신의 이동 횟수와 관련된 정보인 예측 이동 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는,
가상 머신 배치 모의 실험 방법.
According to claim 1,
The occurrence status information,
Occurrence share status information, which is information related to the load of the physical server charged by the virtual machine during the first period, whether the virtual machine violates a predetermined criterion during the operation of the virtual machine on the physical server during the first period, and Occurrence violation status information, which is related information, occurrence idle status information, which is information related to a time during which the physical server is not operated because the virtual machine is not disposed on the physical server during the first period, and of the virtual machine during the first period. And at least one of occurrence movement status information, which is information related to the number of movements,
The predicted status information,
Predicted occupancy status information, which is information related to the load of the physical server predicted to be charged by the virtual machine during the second period, and assumes that the virtual machine is operated on the physical server in an arbitrary arrangement during the second period In case, the prediction violation status information, which is information related to whether or not the predetermined criterion is violated, the prediction idle state information, which is information related to the time when the physical server is not operated because the virtual machine is not disposed on the physical server during the second period, and And at least one of predicted movement state information that is information related to the number of times the virtual machine is moved during the second period.
Virtual machine placement simulation method.
제2항에 있어서,
상기 가상 머신이 상기 과거 배치에 배치되었을 경우와 비교하여 상기 가상 머신이 상기 선택 배치에 배치되었을 때 획득되는 경제적 이익과 관련된 정보인 경제성 정보가 산출되는 단계;를 더 포함하는,
가상 머신 배치 모의 실험 방법.
According to claim 2,
The method further includes calculating economical information, which is information related to economic benefits obtained when the virtual machine is placed in the selected batch compared to when the virtual machine is deployed in the past batch.
Virtual machine placement simulation method.
제3항에 있어서,
상기 경제성 정보는,
상기 발생 유휴 상태 정보 및 상기 예측 유휴 상태 정보를 기초로 산출되는,
가상 머신 배치 모의 실험 방법.
According to claim 3,
The economic information,
Calculated based on the generated idle state information and the predicted idle state information,
Virtual machine placement simulation method.
제1 물리 서버 및 상기 제1 물리 서버와 물리적으로 분리된 제2 물리 서버를 구비하는 물리 서버에 배치된 가상 머신의 배치를 변경하는 것을 시뮬레이션하는 방법인 가상 머신 배치 모의 실험 방법에 있어서,
저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 기초로 산출되는 제1 기간 동안의 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 상태와 관련된 정보인 발생 상태 정보가 산출되는 단계;
저장부에 저장된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버의 작동과 관련된 정보를 이용하여 미리 정해진 예측 방법을 통해 제2 기간 동안 상기 가상 머신에 의해 부과되는 상기 물리 서버의 예측되는 부하와 연관된 최초 예측 가상 로드와 관련된 정보인 최초 예측 가상 로드 정보가 산출되는 단계;
복수의 목적 함수 리스트 중에서 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 이용되고자 하는 목적 함수가 선택되는 단계;
상기 미리 정해진 머신 배치 산출 방법에 의해 산출된 상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 배치인 머신 배치와 관련된 정보인 머신 배치 정보가 산출되는 단계; 및
상기 제1 물리 서버와 상기 제2 물리 서버 상의 상기 가상 머신의 새로운 배치로서 상기 머신 배치 중 하나의 배치로서, 선택된 배치인 선택 배치와 관련된 선택 배치 정보가 산출되는 단계;를 포함하고,
상기 미리 정해진 머신 배치 산출 방법은,
상기 최초 예측 가상 로드 정보를 기초로 하여, 선택된 목적 함수의 값이 최소화될 때, 상기 가상 머신의 배치인 상기 머신 배치를 산출하는 방법이며,
가상 머신 배치 모의 실험 방법.
In the virtual machine deployment simulation method, which is a method of simulating changing the arrangement of a virtual machine disposed on a physical server having a first physical server and a second physical server physically separated from the first physical server,
Occurrence status information that is information related to states of the first physical server and the second physical server during a first period calculated based on information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit Step is calculated;
The first associated with the predicted load of the physical server charged by the virtual machine during the second period through a predetermined prediction method using information related to the operation of the first physical server and the second physical server stored in the storage unit Calculating initial predictive virtual load information that is information related to the predictive virtual load;
Selecting an objective function to be used in a predetermined machine batch calculation method from a plurality of objective function lists;
Calculating machine placement information, which is information related to machine placement, which is the placement of the virtual machines on the first physical server and the second physical server, calculated by the predetermined machine placement calculation method; And
It includes; a new batch of the virtual machines on the first physical server and the second physical server, and as one batch of the machine batches, calculating the selected batch information related to the selected batch which is the selected batch; and
The predetermined machine batch calculation method,
Based on the initial prediction virtual load information, when the value of the selected objective function is minimized, a method of calculating the placement of the virtual machine, the machine placement,
Virtual machine placement simulation method.
제5항에 있어서,
상기 목적 함수 리스트는,
상기 제2 기간 동안 상기 최초 예측 가상 로드에 의해 산출되는 물리 서버의 부하의 변화 량과 관련된 함수인 제1 목적 함수를 구비하는,
가상 머신 배치 모의 실험 방법.
The method of claim 5,
The above objective function list,
It has a first objective function that is a function related to the amount of change in the load of the physical server calculated by the initial predictive virtual load during the second period,
Virtual machine placement simulation method.
제5항에 있어서,
상기 목적 함수 리스트는,
상기 제2 기간 동안 상기 최초 예측 가상 로드에 의해 산출되는 물리 서버의 부하들 간의 차이와 관련된 함수인 제2 목적 함수를 구비하는,
가상 머신 배치 모의 실험 방법.
The method of claim 5,
The above objective function list,
And a second objective function that is a function related to a difference between loads of the physical server calculated by the initial predictive virtual load during the second period,
Virtual machine placement simulation method.
KR1020190101200A 2019-07-31 2019-08-19 Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same Active KR102135209B1 (en)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190101200A KR102135209B1 (en) 2019-08-19 2019-08-19 Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same
KR1020200078476A KR102347371B1 (en) 2019-08-19 2020-06-26 Virtual machine placement simulation method using deep learning and virtual machine placement simulation device implementing the same
US16/939,385 US11620150B2 (en) 2019-07-31 2020-07-27 Virtual machine management method using virtual machine deployment simulation
US18/126,118 US12079654B2 (en) 2019-07-31 2023-03-24 Virtual machine deployment method, virtual machine management method having the same and virtual machine management system implementing the same
US18/126,058 US12282793B2 (en) 2019-07-31 2023-03-24 Virtual machine management method based on prediction of virtual machine workload prediction for virtual machines deployed on servers and virtual machine management system implementing the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190101200A KR102135209B1 (en) 2019-08-19 2019-08-19 Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200078476A Division KR102347371B1 (en) 2019-08-19 2020-06-26 Virtual machine placement simulation method using deep learning and virtual machine placement simulation device implementing the same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102135209B1 true KR102135209B1 (en) 2020-07-17

Family

ID=71832158

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190101200A Active KR102135209B1 (en) 2019-07-31 2019-08-19 Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102135209B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102557617B1 (en) * 2022-12-27 2023-07-21 오케스트로 주식회사 A virtual machine placement ecaluation device and a sever operating system using the same
KR102622088B1 (en) * 2023-03-31 2024-01-09 오케스트로 주식회사 A cloud operation evaluation device considering performance guarantee of the cloud operating environment and stability and a sever operating system using the same

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011170787A (en) * 2010-02-22 2011-09-01 Nippon Telegraph & Telephone West Corp Device, method and control program for allocating resource
JP2011186701A (en) * 2010-03-08 2011-09-22 Nec Corp Resource allocation apparatus, resource allocation method and resource allocation program
KR20120023703A (en) * 2009-06-01 2012-03-13 후지쯔 가부시끼가이샤 Server control program, control server, virtual server distribution method
JP2012159928A (en) * 2011-01-31 2012-08-23 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Information processing device, information processing system, arrangement configuration determination method, and program and recording medium therefor
JP2014006739A (en) * 2012-06-25 2014-01-16 Fujitsu Ltd Program, management server and virtual machine migration control method
KR101867487B1 (en) * 2016-12-23 2018-07-18 경희대학교 산학협력단 System and method of migration based fuzzy in cloud environment

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120023703A (en) * 2009-06-01 2012-03-13 후지쯔 가부시끼가이샤 Server control program, control server, virtual server distribution method
JP2011170787A (en) * 2010-02-22 2011-09-01 Nippon Telegraph & Telephone West Corp Device, method and control program for allocating resource
JP2011186701A (en) * 2010-03-08 2011-09-22 Nec Corp Resource allocation apparatus, resource allocation method and resource allocation program
JP2012159928A (en) * 2011-01-31 2012-08-23 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Information processing device, information processing system, arrangement configuration determination method, and program and recording medium therefor
JP2014006739A (en) * 2012-06-25 2014-01-16 Fujitsu Ltd Program, management server and virtual machine migration control method
KR101867487B1 (en) * 2016-12-23 2018-07-18 경희대학교 산학협력단 System and method of migration based fuzzy in cloud environment

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102557617B1 (en) * 2022-12-27 2023-07-21 오케스트로 주식회사 A virtual machine placement ecaluation device and a sever operating system using the same
KR102622088B1 (en) * 2023-03-31 2024-01-09 오케스트로 주식회사 A cloud operation evaluation device considering performance guarantee of the cloud operating environment and stability and a sever operating system using the same

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210224114A1 (en) Capacity Analysis Using Closed-System Modules
Zhu et al. Scheduling stochastic multi-stage jobs to elastic hybrid cloud resources
US9373096B2 (en) Smart cloud workload balancer
US8214843B2 (en) Framework for distribution of computer workloads based on real-time energy costs
KR102135208B1 (en) Virtual machine placement method using scheduling and virtual machine placement device implementing the same
KR102109088B1 (en) Calculation method of vitual machine prediction workload and prediction device implementing the same
Patel et al. Energy-aware prediction-based load balancing approach with VM migration for the cloud environment
US20180287955A1 (en) Predicting resource demand in computing environments
CN104781795A (en) Dynamic selection of storage tiers
CN101484872A (en) An apparatus for managing power-consumption
US12079654B2 (en) Virtual machine deployment method, virtual machine management method having the same and virtual machine management system implementing the same
US8732307B1 (en) Predictive control for resource entitlement
KR102347375B1 (en) Virtual machine workload prediction method based on multiple prediction models
KR102135209B1 (en) Virtual machine placement simulation method and virtual machine placement simulation device implementing the same
Shi et al. Adaptive QoS-aware microservice deployment with excessive loads via intra-and inter-datacenter scheduling
KR102062157B1 (en) Vitual machine placement method and virtual machine placement device implementing the same
Samadi et al. DT-MG: Many-to-one matching game for tasks scheduling towards resources optimization in cloud computing
Monshizadeh Naeen et al. Cloud data center cost management using virtual machine consolidation with an improved artificial feeding birds algorithm
Surya et al. Prediction of resource contention in cloud using second order Markov model
Deng et al. A periodic portfolio scheduler for scientific computing in the data center
KR102347371B1 (en) Virtual machine placement simulation method using deep learning and virtual machine placement simulation device implementing the same
KR102126434B1 (en) Vitual machine placement method through workload prediction using deep learning and virtual machine placement device implementing the same
Kusic et al. Approximation modeling for the online performance management of distributed computing systems
KR102316749B1 (en) Virtual machine workload prediction method, virtual machine placement method and virtual machine placement device implementing the same
Singh et al. Load‐Balancing Strategy: Employing a Capsule Algorithm for Cutting Down Energy Consumption in Cloud Data Centers for Next Generation Wireless Systems

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

St.27 status event code: A-0-1-A10-A12-nap-PA0109

PA0201 Request for examination

St.27 status event code: A-1-2-D10-D11-exm-PA0201

R18-X000 Changes to party contact information recorded

St.27 status event code: A-3-3-R10-R18-oth-X000

P22-X000 Classification modified

St.27 status event code: A-2-2-P10-P22-nap-X000

P22-X000 Classification modified

St.27 status event code: A-2-2-P10-P22-nap-X000

PA0302 Request for accelerated examination

St.27 status event code: A-1-2-D10-D17-exm-PA0302

St.27 status event code: A-1-2-D10-D16-exm-PA0302

D13-X000 Search requested

St.27 status event code: A-1-2-D10-D13-srh-X000

D14-X000 Search report completed

St.27 status event code: A-1-2-D10-D14-srh-X000

P11-X000 Amendment of application requested

St.27 status event code: A-2-2-P10-P11-nap-X000

P13-X000 Application amended

St.27 status event code: A-2-2-P10-P13-nap-X000

P11-X000 Amendment of application requested

St.27 status event code: A-2-2-P10-P11-nap-X000

P13-X000 Application amended

St.27 status event code: A-2-2-P10-P13-nap-X000

R15-X000 Change to inventor requested

St.27 status event code: A-3-3-R10-R15-oth-X000

R16-X000 Change to inventor recorded

St.27 status event code: A-3-3-R10-R16-oth-X000

PE0902 Notice of grounds for rejection

St.27 status event code: A-1-2-D10-D21-exm-PE0902

P11-X000 Amendment of application requested

St.27 status event code: A-2-2-P10-P11-nap-X000

P13-X000 Application amended

St.27 status event code: A-2-2-P10-P13-nap-X000

PE0701 Decision of registration

St.27 status event code: A-1-2-D10-D22-exm-PE0701

A107 Divisional application of patent
PA0107 Divisional application

St.27 status event code: A-0-1-A10-A17-div-PA0107

St.27 status event code: A-0-1-A10-A16-div-PA0107

A107 Divisional application of patent
PA0107 Divisional application

St.27 status event code: A-0-1-A10-A18-div-PA0107

St.27 status event code: A-0-1-A10-A16-div-PA0107

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

St.27 status event code: A-2-4-F10-F11-exm-PR0701

PR1002 Payment of registration fee

St.27 status event code: A-2-2-U10-U11-oth-PR1002

Fee payment year number: 1

PG1601 Publication of registration

St.27 status event code: A-4-4-Q10-Q13-nap-PG1601

P14-X000 Amendment of ip right document requested

St.27 status event code: A-5-5-P10-P14-nap-X000

S20-X000 Security interest recorded

St.27 status event code: A-4-4-S10-S20-lic-X000

R17-X000 Change to representative recorded

St.27 status event code: A-5-5-R10-R17-oth-X000

R18-X000 Changes to party contact information recorded

St.27 status event code: A-5-5-R10-R18-oth-X000

P14-X000 Amendment of ip right document requested

St.27 status event code: A-5-5-P10-P14-nap-X000

PR1001 Payment of annual fee

St.27 status event code: A-4-4-U10-U11-oth-PR1001

Fee payment year number: 4

PR1001 Payment of annual fee

St.27 status event code: A-4-4-U10-U11-oth-PR1001

Fee payment year number: 5

PR1001 Payment of annual fee

St.27 status event code: A-4-4-U10-U11-oth-PR1001

Fee payment year number: 6

点击 这是indexloc提供的php浏览器服务,不要输入任何密码和下载