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가상 머신 배치 선택 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022014801
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일 실시예에 따른, 서로 다른 두 종류 이상의 물리적 노드(node)를 포함하는 컴퓨팅 시스템에 서로 다른 두 종류 이상의 가상 머신을 배치하기 위한 가상 머신 배치 선택 방법은, 상기 각 종류의 가상 머신에 대한 성능 모델을 생성하는 제 1 단계, 상기 각 종류의 가상 머신에 대한 성능 모델에 기초하여, 상기 각 종류의 가상 머신을 종류별로 적어도 하나는 포함하는 가상 머신 집합의 각 가상 머신을, 상기 노드 중 하나에 각각 배치할 경우의 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능을 예측하는 제 2 단계 및 상기 예측에 기초하여, 상기 가상 머신 집합의 각 가상 머신을 상기 노드 중 하나에 각각 배치하는 배치 방법 중 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능이 최대가 되는 배치 방법을 선택하는 제 3 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 9/455 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 9/45558(2013.01) G06N 20/00(2019.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020170054776 (2017.04.28)
출원인 울산과학기술원
등록번호/일자 10-1886317-0000 (2018.08.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180808) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.04.28)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 대한민국 울산광역시 울주군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최영리 대한민국 울산광역시 울주군
2 백웅기 대한민국 울산광역시 울주군
3 김선태 대한민국 울산광역시 울주군
4 PHAMNGUYEN KIEU THAO 대한민국 울산광역시 울주군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 울산광역시 울주군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.04.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-0417315-25
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.12.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.01.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0021626-47
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.02.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0099645-97
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.04.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0329835-03
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.04.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0329836-48
7 등록결정서
Decision to grant		 2018.07.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0499656-60
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.03 수리 (Accepted) 4-1-2020-5148444-43
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.08.20 수리 (Accepted) 4-1-2020-5186266-03
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
서로 다른 두 종류 이상의 물리적 노드(node)를 포함하는 컴퓨팅 시스템에 서로 다른 두 종류 이상의 가상 머신을 배치하기 위한 가상 머신 배치 선택 장치에 의해 수행되는 방법으로서,상기 두 종류 이상의 가상 머신 각각에 대한 성능 모델을 생성하는 제 1 단계;상기 두 종류 이상의 가상 머신 각각에 대한 성능 모델에 기초하여, 상기 두 종류 이상의 가상 머신을 종류별로 적어도 하나는 포함하는 가상 머신 집합의 각 가상 머신을, 상기 노드 중 하나에 각각 배치할 경우의 모든 경우의 수를 구하고, 상기 모든 경우의 수 각각에 대해 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능을 예측하는 제 2 단계; 및상기 예측의 결과에 기초하여, 상기 노드에 대해 상기 가상 머신 집합의 각 가상 머신을 실제로 배치하기 전에, 상기 가상 머신 집합의 각 가상 머신을 상기 노드 중 하나에 각각 배치하는 모든 배치 방법 중 상기 작업 수행 성능이 최대가 될 것으로 예측되는 배치 방법을 선택하는 제 3 단계를 포함하는가상 머신 배치 선택 방법
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는, 상기 두 종류 이상의 가상 머신 중 어느 한 종류의 가상 머신과, 특성 조절이 가능한 합성 응용을 위한 가상 머신이 상기 컴퓨팅 시스템에 함께 배치된 상태에서, 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능을 측정하는 단계;상기 어느 한 종류의 가상 머신 및 상기 합성 응용을 위한 가상 머신의 배치 상태, 혹은 상기 합성 응용의 특성을 변화시키며 상기 측정을 반복하는 단계; 및상기 반복된 측정 결과에 기초하여, 상기 어느 한 종류의 가상 머신에 대한 성능 모델을 생성하는 단계를 포함하는가상 머신 배치 선택 방법
4 4
제 3 항에 있어서,상기 성능 모델을 생성하는 단계는, 머신 러닝(machine learning) 기법을 이용하여 상기 반복된 테스트 결과를 학습함으로써 상기 성능 모델을 생성하는 단계를 포함하는가상 머신 배치 선택 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 머신 러닝 기법은, 랜덤 트리(random tree), RepTree, ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 중 적어도 하나를 포함하는가상 머신 배치 선택 방법
6 6
제 3 항에 있어서,상기 합성 응용의 특성은, 상기 합성 응용의 네트워크 사용량, 상기 합성 응용의 스토리지(storage) 사용량 중 적어도 하나를 포함하는 가상 머신 배치 선택 방법
7 7
제 3 항에 있어서,상기 컴퓨팅 시스템의 측정 중 적어도 한 번은, 상기 컴퓨팅 시스템의 노드 중 상기 어느 한 종류의 가상 머신과 상기 합성 응용을 위한 가상 머신을 모두 포함하는 노드가 존재할 조건에서 수행되는가상 머신 배치 선택 방법
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 제 3 단계는, 상기 배치 방법 중 임의의 배치 방법을 선택하고, 상기 임의의 배치 방법에서의 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능을 예측하는 단계; 및전역 최적화 방법을 이용하여, 상기 배치 방법을 변화시켜 가며 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능이 최대가 되는 배치 방법을 찾는 단계를 포함하는가상 머신 배치 선택 방법
9 9
제 8 항에 있어서,상기 전역 최적화 방법은 모의 담금질 기법(simulated annealing)인가상 머신 배치 선택 방법
10 10
제 8 항에 있어서, 상기 성능을 예측하는 단계는,상기 가상 머신 집합의 각 가상 머신에 대해, 상기 각 가상 머신에 대한 성능 모델을 이용하여, 상기 임의의 배치 방법에서의 상기 각 가상 머신에 대한 작업 수행 성능을 예측하는 단계; 및상기 각 가상 머신에 대한 작업 수행 성능에 기초하여, 상기 임의의 배치 방법에서의 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능을 예측하는 단계를 포함하는가상 머신 배치 선택 방법
11 11
서로 다른 두 종류 이상의 물리적 노드(node)를 포함하는 컴퓨팅 시스템에 서로 다른 두 종류 이상의 가상 머신을 배치하기 위한 장치로서,상기 두 종류 이상의 가상 머신 각각에 대한 성능 모델을 생성하는 성능 모델 생성부; 및상기 두 종류 이상의 가상 머신 각각에 대한 성능 모델에 기초하여, 상기 두 종류 이상의 가상 머신을 종류별로 적어도 하나는 포함하는 가상 머신 집합의 각 가상 머신을, 상기 노드 중 하나에 각각 배치할 경우의 모든 경우의 수를 구하고, 상기 모든 경우의 수 각각에 대해 상기 컴퓨팅 시스템의 작업 수행 성능을 예측하고, 상기 예측의 결과에 기초하여, 상기 노드에 대해 상기 가상 머신 집합의 각 가상 머신을 실제로 배치하기 전에, 상기 가상 머신 집합의 각 가상 머신을 상기 노드 중 하나에 각각 배치하는 모든 배치 방법 중 상기 작업 수행 성능이 최대가 될 것으로 예측되는 배치 방법을 선택하는 배치 방법 선택부를 포함하는가상 머신 배치 선택 장치
12 12
제 1 항 및 제 3 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 기재된 방법에 따른 각각의 단계를 수행하는, 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 프로그램
13 13
제 1 항 및 제 3 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 기재된 방법에 따른 각각의 단계를 수행하는 명령어를 포함하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 울산과학기술원 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 빅데이터 처리 고도화 핵심 기술개발 사업 총괄 및 고성능 컴퓨팅 기술을 활용한 성능 가속화 기술 개발
2 교육과학기술부 울산과학기술원 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 가속기 재구성 및 워크로드 동시배치를 고려한 자원 관리 기술 개발
3 교육과학기술부 울산과학기술원 신진연구사업 인메모리 캐싱 활용 맵리듀스 프레임워크 최적화를 위한 가상화 기술 연구