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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최영호 (수원대학교) 임유진 (수원대학교) 박재성 (수원대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제40권 제4호
발행연도
2015.4
수록면
653 - 658 (6page)

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다양한 강점을 지닌 클라우드 서비스는 현대 IT 사업에 주요 이슈 중 하나이다. 클라우드 환경에서 서비스 제공자는 사용자의 동적인 자원 요구량을 예측하여 사용자의 QoS를 만족시켜야 한다. 사용자의 자원 요구량을 예측하는 기존 모델들은 사용자의 QoS는 만족시키지만 서비스 제공자의 이득은 보장하지 않는다. 본 논문에서는 Q-learning 기반의 자원 예측 모델을 제안하여 사용자의 QoS 뿐만 아니라 서비스 제공자의 이득을 최대화하였다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위해 실측 데이터를 이용하여 다른 예측 모델들과 비교함으로써 제안 기법의 우수함을 증명하였다.
#cloud computing #VM provisioning #resource allocation #Q-learning #reinforcement learning

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 모델
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - J. Almeida / 2006 / Resource management in the autonomic service-oriented architecture / Proc. IEEE ICAC 2006 : 84 ~ 92 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 김환태 / 2013 / 가상화 클라우드 데이터센터에서 가상 머신 간의 균등한 성능 보장을 위한 제어 알고리즘 / 한국통신학회논문지C 38 (6) : 512 ~ 520 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 김민회 / 2015 / 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용패턴을 고려한에너지 효율적인 가상머신 배치 기법 / 한국통신학회논문지 40 (1) : 61 ~ 69 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - Y. Jiang / 2013 / Cloud analytics for capacity planning and instant VM provisioning / IEEE Trans. Network and Service Management 10 (3) : 312 ~ 325 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 안태형 / 2013 / 분산 클라우드 컴퓨팅을 위한 동적 자원 할당 기법 / 한국통신학회논문지B 38 (7) : 512 ~ 518 dbpia

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