클라우드 데이터센터의 최적 운영을 위한 의사결정지원 모형 연구

2020과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)(R&D)
프로젝트 소개
본 과제는 전력 사용량이 큰 데이터센터에서 가상서버(Virtual Machine) 이동을 통해 불필요한 서버 전력 낭비를 줄이고 운영 안정성을 높이는 서버 통합 최적화 연구임. 연구목표는 가상화 환경에서 VM을 다른 물리 머신(Physical Machine)으로 마이그레이션해 유휴서버를 절전모드로 전환하며, 불확실한 데이터센터 요인을 반영한 경제성 기반 의사결정모형을 제시하는 데 있음. 연구내용은 CPU, Memory, Disk I/O, Network I/O 기반 이상징후·클러스터링 예측, Robust Optimization을 반영한 장-단기 서버 통합 스케줄링, FAST 알고리즘과 다기준 의사결정으로 마이그레이션 정책 산출, CloudSim 시뮬레이션과 ROI, B/C Ratio 분석 수행임. 기대효과는 전력소비 감소와 비용 절감, 실제 적용 가능한 최적 운영전략 제공됨.
클라우드 데이터센터가상화서버통합딥 러닝강건 최적화의사결정모형최적 운영Cloud Data CenterVirtualizationServer ConsolidationDeep LearningRobust OptimizationDecision Support SystemOptimal Operation
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)(R&D)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
연세대학교
과제 수행연도
2020
과제 수행기간
2019.06.01 ~ 2022.02.28
과제 고유번호
1711107541
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
50,000,000
정부지원연구개발비
50,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관연세대학교대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL