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논문 기본 정보

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저자정보
김영민 (고려대학교) 백준걸 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
832 - 840 (9page)

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대규모로 운영되는 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)의 효율적이고 안정적인 운영을 위해서는 동적 자원 관리가 필수적이다. 하지만 사후 대응적 방법으로는 사용량의 갑작스러운 증가에 대처할 수 없고, Service Level Agreement (SLA) 위반을 초래할 수 있다는 한계가 존재한다. 따라서 사전 예방적 방법으로 자원 사용패턴을 인식하고, 미래 사용량을 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 특정 시간 주기별 평균값과 최댓값의 차이를 활용하여, 보다 효과적으로 자원 사용량을 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 클라우드 자원 사용량 예측에 two phase 평활화(smoothing) 기법을 적용하였다. 즉, 자원 사용량 시계열 데이터는 Transient Peak Smoothing (TPS)과 지수 가중 이동평균법 (exponentially weighted moving average, EWMA)의 two phase로 평활화된다. 마지막으로 평활화 후 여러가지 예측 모델을 사용하여 예측을 수행한다. 국내 기업의 자체 구축 클라우드에서 구동되고 있는 실제 자원 사용량 데이터를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron, MLP) 모델에서 예측 성능 향상 효과가 있음을 확인하였다. 제안 방법을 통해 보다 효과적인 클라우드 자원 사용량 예측이 가능하다. 이를 통해 클라우드 컴퓨팅의 효율적이고 안정적인 운영에 도움이 될 것으로 기대한다.
#Cloud Computing #Resource Usage #Time Series Analysis #Smoothing #Forecasting

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론
참고문헌

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